Gemini 3.8 Flash è ora disponibile. Mettiti alla prova.

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Novità di Gemini 3.8 Flash

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Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) è in disponibilità generale (GA) e pronto per l'utilizzo in produzione. È il nostro modello Flash più intelligente, progettato per l'ingegneria del software a lungo termine, gli agenti autonomi e i workflow aziendali complessi.

Questa guida spiega le novità di Gemini 3.8 Flash, le modifiche all'API, gli esempi di codice e le indicazioni per la migrazione.

Nuovo modello

Modello	ID modello	Livello di ragionamento predefinito	Prezzi	Descrizione
Gemini 3.8 Flash	`gemini-3.8-flash`	`medium`	3.8 Flash è disponibile fino alla fine dell'anno a un prezzo di lancio di 0,75 $per 1 milione di token di input e 3,75 $per 1 milione di token di output. Per ulteriori dettagli, consulta la pagina Prezzi.	Il nostro modello Flash più intelligente, progettato per l'ingegneria del software a lungo termine, gli agenti autonomi e i workflow aziendali complessi.

Gemini 3.8 Flash supporta una finestra contestuale di 1 milione di token, 64.000 token di output massimi, livelli di pensiero regolabili (low, medium, high) e la stessa suite completa di strumenti integrati.

Per le specifiche complete, consulta la pagina del modello Gemini 3.8 Flash. Per i dettagli sui prezzi introduttivi, consulta la sezione Prezzi di seguito o la pagina dei prezzi.

Guida rapida

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."
  }'

Novità di Gemini 3.8 Flash

Ingegneria software a lungo termine:offre risultati eccellenti nei benchmark di programmazione del mondo reale, nel refactoring complesso di più file e nell'esecuzione deterministica degli strumenti. Per i dettagli, consulta la metodologia di valutazione.
Agenti autonomi: ti consente di creare workflow di pianificazione e orchestrazione di strumenti in più fasi resilienti, riducendo notevolmente i loop e gli errori non riusciti.
Flussi di lavoro aziendali complessi:offre un'accuratezza superiore, un ragionamento approfondito e un elevato rigore fattuale in attività di dominio impegnative e pipeline di dati su larga scala.
Modello predefinito per gli agenti gestiti: l'agente predefinito per gli agenti gestiti, l'agente Antigravity, ora utilizza Gemini 3.8 Flash. L'SDK Antigravity utilizza anche Gemini 3.8 Flash per impostazione predefinita.
Prezzi introduttivi: Gemini 3.8 Flash è disponibile a una tariffa introduttiva di 0,75 $per 1 milione di token di input e 3,75 $per 1 milione di token di output fino al 31 dicembre 2026. I prezzi standard di 1,50 $per 1 milione di token di input e 7,50 $per 1 milione di token di output entreranno in vigore il 1° gennaio 2027.

Gemini 3.8 Flash può utilizzare più token per attività più lunghe e complesse, per progettazione. Per fornire risultati di qualità superiore per obiettivi difficili e in più passaggi, il modello esegue passaggi di ragionamento più piccoli, chiama gli strumenti in modo iterativo e verifica il suo lavoro man mano che procede. Non tutti i workflow richiedono questo livello di verifica. Per le attività quotidiane, puoi ridurre lo sforzo di ragionamento per diminuire il consumo di token. In alternativa, Gemini 3.7 Flash rimane completamente supportato.

Informazioni sui livelli di ragionamento

Gemini 3.8 Flash ti offre un controllo flessibile su latenza e intelligenza regolando il livello di ragionamento del modello:

Impegno di ragionamento ridotto: riduce il tempo di risposta per le attività sensibili alla latenza come le pipeline di risposta agli incidenti, la chat in tempo reale, la stesura di bozze e l'analisi rapida dei dati.
Media (predefinita): la migliore qualità per la maggior parte delle attività. Consigliato per codice complesso e casi d'uso agentici, in quanto offre una maggiore precisione al primo passaggio.
Impegno di ragionamento elevato: massimizza le capacità di ragionamento e di orchestrazione degli strumenti del modello. Ideale per ragionamenti approfonditi, matematica e attività multi-step difficili.

Il seguente esempio imposta thinking_level su medium per una richiesta di analisi del codice complessa:

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"
    }
  }'

Agente Antigravity aggiornato

Grazie alle sue prestazioni e al suo ragionamento migliorati, l'agente Antigravity in Gemini Managed Agents ora è creato con Gemini 3.8 Flash per impostazione predefinita.

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"
}'

Il modello Gemini sottostante può essere configurato utilizzando agent_config.

Elenco di controllo per la migrazione

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

Esegui la migrazione a gemini-3.8-flash

Aggiorna ID modello:modifica la stringa del modello di destinazione in gemini-3.8-flash.
Rimuovi i parametri di campionamento deprecati:
- Rimuovi temperature, top_p e top_k dalle configurazioni di generazione.
- Sostituisci thinking_budget con l'enumerazione di stringhe thinking_level. Tieni presente che minimal non è supportato in Flash 3.8.
- Rimuovi candidate_count (non supportato in Gemini 3 e versioni successive).
Applica le regole di convalida della svolta:
- Standardizza le conversazioni multi-turn sul lato server previous_interaction_id.
- Rimuovi i turni del modello precompilati.
Audit function calling:
- Inserisci gli asset multimodali all'interno del payload della risposta.
- Formatta le istruzioni in linea utilizzando \n\n.
- Se visualizzi errori Malformed_Function_Call relativi al testo pre-strumento, consulta Soluzioni alternative per i requisiti del testo pre-strumento.
- Solo se utilizzi l'API generateContent: assicurati che tutti gli oggetti FunctionResponse includano call_id e name.
Requisiti di base di Gemini 3:per gli aggiornamenti dell'SDK e la conservazione della firma del pensiero, consulta l'elenco di controllo per la migrazione a Gemini 3.5.

Prezzi

Approfitta dei prezzi introduttivi in Google AI Studio e Gemini Enterprise Agent Platform fino al 31 dicembre 2026 per Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash e Gemini 3.6 Flash. I prezzi standard entreranno in vigore il 1° gennaio 2027. Per i livelli di prezzo completi, consulta la pagina dei prezzi.

Passaggi successivi

Esamina le specifiche dell'API nella panoramica dei modelli.
Esplora l'orchestrazione multi-agente nella panoramica dell'API Interactions.
Testa e perfeziona i prompt in Google AI Studio.