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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 la ingeniería de software de largo plazo, los agentes autónomos y los flujos de trabajo empresariales complejos.

En esta guía, se explica lo nuevo 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 razonamiento predeterminado	Precios	Descripción
Gemini 3.8 Flash	`gemini-3.8-flash`	`medium`	3.8 Flash está disponible hasta fin de año a un precio introductorio 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 la ingeniería de software de largo plazo, los agentes autónomos y los 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 razonamiento ajustables (low, medium, high) y el mismo conjunto integral de herramientas integradas.

Para obtener las especificaciones completas, consulta la página del modelo Gemini 3.8 Flash. Para obtener detalles sobre los precios introductorios, consulta la sección de precios que aparece 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 req = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("Hello world"))
    .build();
Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(req)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

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 de largo plazo: Ofrece resultados sólidos en comparativas de programación del mundo real, refactorización compleja de varios archivos y ejecución determinista de herramientas. Consulta la metodología de evaluación para obtener más detalles.
Agentes autónomos: Te permite crear flujos de trabajo resistentes de planificación de varios pasos y organización de herramientas, lo que reduce considerablemente los bucles y errores fallidos.
Flujos de trabajo empresariales complejos: Ofrece una precisión superior, un razonamiento profundo y un rigor factual alto en tareas de dominio exigentes y canalizaciones de datos a gran escala.
Modelo predeterminado para agentes administrados: El agente predeterminado para 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 introductorios: Gemini 3.8 Flash está disponible a una tarifa introductoria 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.

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

Información sobre los niveles de razonamiento

Gemini 3.8 Flash te brinda un control flexible sobre la latencia y la inteligencia ajustando 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, escritura de borradores y análisis de datos rápidos.
Medio (predeterminado): 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 razonamiento: Maximiza las capacidades de razonamiento y organización de herramientas del modelo. Es ideal para razonamientos profundos, matemáticas y tareas difíciles de varios pasos.

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

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.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 req = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("Hello world"))
    .build();
Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(req)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

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 de Antigravity actualizado

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

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    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-05-2026",
  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.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 req = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("Hello world"))
    .build();
Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(req)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

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-05-2026",
    "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 de Gemini subyacente 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 de destino a gemini-3.8-flash.
Quita los parámetros de muestreo obsoletos:
- Quita temperature, top_p y top_k de las configuraciones de generación.
- Reemplaza thinking_budget por la enumeración de cadenas thinking_level. Ten en cuenta que minimal no es compatible con 3.8 Flash.
- Quita candidate_count (no compatible con Gemini 3 ni versiones posteriores).
Aplica las reglas de validación de turnos:
- Estandariza las conversaciones de varios turnos en previous_interaction_id del servidor.
- Quita los turnos de modelo rellenados previamente.
Audita las llamadas a función:
- Coloca los recursos multimodales dentro de la carga útil de la respuesta.
- Formatea las instrucciones intercaladas con \n\n.
- Si ves errores Malformed_Function_Call vinculados al texto anterior a la herramienta, consulta Soluciones alternativas para los requisitos de texto anterior a la herramienta.
- Solo si usas la API de generateContent: Asegúrate de que todos los objetos FunctionResponse incluyan call_id y name.
Requisitos básicos de Gemini 3: Para obtener actualizaciones del SDK y la conservación de la firma de pensamiento, consulta la lista de tareas para la migración de Gemini 3.5.

Precios

Aprovecha los precios introductorios 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 obtener los niveles de 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 multiagente en la Descripción general de la API de Interactions.
Prueba y perfecciona las instrucciones en Google AI Studio.