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Novedades de Gemini 3.8 Flash

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Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) tiene disponibilidad general (DG) y está listo para su uso en producción. Es nuestro modelo Flash más inteligente, diseñado para ingeniería de software a largo plazo, agentes autónomos y flujos de trabajo empresariales complejos.

En esta guía, se explican las novedades de Gemini 3.8 Flash, los cambios en la API, los ejemplos de código y la orientación para la migración.

Modelo nuevo

Modelo	ID de modelo	Nivel de pensamiento predeterminado	Precios	Descripción
Gemini 3.8 Flash	`gemini-3.8-flash`	`medium`	3.8 Flash está disponible hasta fin de año a un precio de introducción de USD 0.75 por 1 M de tokens de entrada y USD 3.75 por 1 M de tokens de salida. Consulta los precios para obtener más detalles.	Nuestro modelo Flash más inteligente, diseñado para ingeniería de software a largo plazo, agentes autónomos y flujos de trabajo empresariales complejos.

Gemini 3.8 Flash admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens, un máximo de 64, 000 tokens de salida, niveles de pensamiento ajustables (low, medium, high) y el mismo conjunto integral de herramientas integradas.

Para conocer las especificaciones completas, consulta la página del modelo Gemini 3.8 Flash. Para obtener detalles sobre los precios de introducción, consulta la sección de precios a continuación o la página de precios.

Guía de inicio rápido

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole."
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole.",
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(
            InteractionsInput.of(
                "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole."))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole."),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-3.8-flash",
    "input": "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole."
  }'

Novedades de Gemini 3.8 Flash

Ingeniería de software a largo plazo: Ofrece resultados sólidos en comparativas de programación del mundo real, refactorización compleja de varios archivos y ejecución determinística de herramientas. Consulta la metodología de evaluación para obtener más detalles.
Agentes autónomos: Te permite crear flujos de trabajo de planificación y organización de herramientas de varios pasos resilientes, lo que reduce considerablemente los bucles y errores fallidos.
Flujos de trabajo empresariales complejos: Ofrece una precisión superior, un razonamiento profundo y un alto rigor fáctico en tareas de dominio exigentes y canalizaciones de datos a gran escala.
Modelo predeterminado para los agentes administrados: El agente predeterminado para los agentes administrados, el agente de Antigravity, ahora usa Gemini 3.8 Flash. El SDK de Antigravity también usa Gemini 3.8 Flash de forma predeterminada.
Precios de lanzamiento: Gemini 3.8 Flash está disponible a una tarifa de lanzamiento de USD 0.75 por 1 M de tokens de entrada y USD 3.75 por 1 M de tokens de salida hasta el 31 de diciembre de 2026. Los precios estándar de USD 1.50 por 1 M de tokens de entrada y USD 7.50 por 1 M de tokens de salida entrarán en vigencia el 1 de enero de 2027.

Por diseño, Gemini 3.8 Flash puede usar más tokens en tareas complejas y de mayor duración. Para ofrecer resultados de mayor calidad en objetivos difíciles de varios pasos, el modelo realiza pasos de razonamiento más pequeños, llama a las herramientas de forma iterativa y verifica su trabajo a lo largo del proceso. No todos los flujos de trabajo necesitan este nivel de verificación. Para las tareas diarias, puedes reducir el esfuerzo de razonamiento para disminuir el consumo de tokens. Como alternativa, Gemini 3.7 Flash sigue siendo totalmente compatible.

Cómo comprender los niveles de razonamiento

Gemini 3.8 Flash te brinda un control flexible sobre la latencia y la inteligencia, ya que te permite ajustar el nivel de razonamiento del modelo:

Bajo esfuerzo de razonamiento: Reduce el tiempo de respuesta para tareas críticas de latencia, como canalizaciones de respuesta ante incidentes, chat en tiempo real, redacción de borradores y análisis de datos rápidos.
Mediana (predeterminada): Es la mejor calidad para la mayoría de las tareas. Se recomienda para casos de uso complejos de código y agentes, ya que proporciona una mayor precisión en la primera pasada.
Alto esfuerzo de pensamiento: Maximiza las capacidades de razonamiento y organización de herramientas del modelo. Ideal para razonamiento profundo, matemáticas y tareas difíciles de varios pasos.

En el siguiente ejemplo, se configura thinking_level como medium para una solicitud de análisis de código compleja:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
    generation_config={
        "thinking_level": "medium"  # Balanced reasoning effort for complex tasks
    }
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
  generation_config: {
    thinking_level: "medium"
  }
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.GenerationConfig;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ThinkingLevel;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(
            InteractionsInput.of(
                "Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely."))
        .generationConfig(
            GenerationConfig.builder()
                .thinkingLevel(ThinkingLevel.MEDIUM) // Balanced reasoning effort for complex tasks
                .build())
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely."),
            GenerationConfig: &interactions.GenerationConfig{
                ThinkingLevel: interactions.ThinkingLevelMedium.ToPointer(), // Balanced reasoning effort for complex tasks
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-3.8-flash",
    "input": "Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "medium"
    }
  }'

Se actualizó el agente de Antigravity

Debido a su rendimiento y razonamiento mejorados, el agente de Antigravity de los Agentes administrados por Gemini ahora se compila de forma predeterminada con la tecnología de Gemini 3.8 Flash.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input=(
        "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. "
        "Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. "
        "Check search indexing with Google Search for site:web.dev. "
        "Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes."
    ),
    environment="remote",
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-09-2026",
  input: "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. Check search indexing with Google Search for site:web.dev. Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes.",
  environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateAgentInteraction params =
    CreateAgentInteraction.builder()
        .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
        .input(
            InteractionsInput.of(
                "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. "
                    + "Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. "
                    + "Check search indexing with Google Search for site:web.dev. "
                    + "Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes."))
        .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent: interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput(
                "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. " +
                    "Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. " +
                    "Check search indexing with Google Search for site:web.dev. " +
                    "Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes.",
            ),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. Query Google'\''s PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. Check search indexing with Google Search for site:web.dev. Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes.",
    "environment": "remote"
}'

El modelo subyacente de Gemini se puede configurar con agent_config.

Lista de tareas para la migración

  `/gemini-api-dev migrate my app to Gemini 3.8 Flash`

Migra a gemini-3.8-flash

Actualiza el ID del modelo: Cambia la cadena del modelo objetivo a gemini-3.8-flash.
Se quitaron los parámetros de muestreo obsoletos:
- Se quitaron temperature, top_p y top_k de las configuraciones de generación.
- Reemplaza thinking_budget por la cadena de enumeración thinking_level. Ten en cuenta que minimal no es compatible con Flash 3.8.
- Se quitó candidate_count (no compatible con Gemini 3 y versiones posteriores).
Aplica reglas de validación de turnos:
- Estandariza las conversaciones de varios turnos en previous_interaction_id del servidor.
- Quita los turnos del modelo completados previamente.
Audita las llamadas a función:
- Coloca los recursos multimodales dentro de la carga útil de la respuesta.
- Da formato a las instrucciones intercaladas con \n\n.
- Si ves errores Malformed_Function_Call vinculados al texto previo a la herramienta, consulta Soluciones alternativas para los requisitos de texto previo a la herramienta.
- Solo si se usa la API de generateContent: Asegúrate de que todos los objetos FunctionResponse incluyan call_id y name.
Requisitos básicos de Gemini 3: Para las actualizaciones del SDK y la conservación de la firma de pensamiento, consulta la Lista de tareas para la migración a Gemini 3.5.

Precios

Aprovecha los precios de introducción en Google AI Studio y Gemini Enterprise Agent Platform hasta el 31 de diciembre de 2026 para Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash y Gemini 3.6 Flash. Los precios estándar entrarán en vigencia el 1 de enero de 2027. Para conocer los precios completos, consulta la página de precios.

Próximos pasos

Revisa las especificaciones de la API en la Descripción general de los modelos.
Explora la organización de varios agentes en la Descripción general de la API de Interactions.
Probar y definir instrucciones en Google AI Studio