Gemini 3.8 Flash-এ নতুন কী আছে

3.6 Flash ও 3.5 Flash-Lite অন্যান্য মডেল

Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) সাধারণভাবে উপলভ্য (GA) এবং প্রোডাকশন ব্যবহারের জন্য রেডি। এটি আমাদের সবচেয়ে বুদ্ধিমান Flash মডেল, যা দীর্ঘমেয়াদী সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, অটোনমাস এজেন্ট ও জটিল এন্টারপ্রাইজ ওয়ার্কফ্লোর জন্য তৈরি করা হয়েছে।

এই নির্দেশিকায় Gemini 3.8 Flash-এ নতুন কী কী আছে, API-তে কী কী পরিবর্তন হয়েছে, কোডের উদাহরণ এবং মাইগ্রেশন সংক্রান্ত নির্দেশিকা সম্পর্কে ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

নতুন মডেল

মডেল মডেল আইডি ডিফল্ট থিঙ্কিং লেভেল দাম বিবরণ
Gemini 3.8 Flash gemini-3.8-flash medium 3.8 Flash বছরের শেষ পর্যন্ত $০.৭৫/১M ইনপুট টোকেন এবং $৩.৭৫/১M আউটপুট টোকেনের প্রাথমিক মূল্যে উপলভ্য; আরও বিবরণের জন্য মূল্য দেখুন। আমাদের সবচেয়ে বুদ্ধিমান Flash মডেল, যা দীর্ঘমেয়াদী সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, স্বতন্ত্র এজেন্ট ও জটিল এন্টারপ্রাইজ ওয়ার্কফ্লোর জন্য তৈরি করা হয়েছে।

Gemini 3.8 Flash-এ ১ মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো, ৬৪k সর্বাধিক আউটপুট টোকেন, টিউন করা যায় এমন চিন্তাভাবনার লেভেল (low, medium, high) এবং একই ধরনের বিল্ট-ইন টুলের বিস্তৃত স্যুট কাজ করে।

সম্পূর্ণ স্পেসিফিকেশন জানতে, Gemini 3.8 Flash মডেল পৃষ্ঠা দেখুন। প্রাথমিক দামের বিবরণ জানতে, নিচে দেওয়া দাম সংক্রান্ত বিভাগ বা দাম সংক্রান্ত পৃষ্ঠা দেখুন।

কুইকস্টার্ট

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)

জাভাস্ক্রিপ্ট

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(""));

খুলুন

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."
  }'

Gemini 3.8 Flash-এ নতুন কী আছে

  • দীর্ঘমেয়াদী সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং: বাস্তব-ভিত্তিক কোডিং বেঞ্চমার্ক, জটিল মাল্টি-ফাইল রিফ্যাক্টরিং এবং ডিটারমিনিস্টিক টুল এক্সিকিউশনে শক্তিশালী ফলাফল প্রদান করে। আরও বিবরণের জন্য মূল্যায়ন পদ্ধতি দেখুন।
  • স্বশাসিত এজেন্ট: আপনাকে একাধিক ধাপের পরিকল্পনা ও টুল অর্কেস্ট্রেশন ওয়ার্কফ্লো তৈরি করতে দেয়, যা ব্যর্থ লুপ ও সমস্যার সংখ্যা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়।
  • জটিল এন্টারপ্রাইজ ওয়ার্কফ্লো: কঠিন ডোমেন টাস্ক ও বড়-মাপের ডেটা পাইপলাইন জুড়ে উন্নত নির্ভুলতা, গভীর যুক্তি ও উচ্চ ফ্যাকচুয়াল রিগার প্রদান করে।
  • ম্যানেজ করা এজেন্টের জন্য ডিফল্ট মডেল: ম্যানেজ করা এজেন্টের জন্য ডিফল্ট এজেন্ট: Antigravity এজেন্ট, এখন Gemini 3.8 Flash ব্যবহার করে। এছাড়াও, Antigravity SDK ডিফল্ট হিসেবে Gemini 3.8 Flash ব্যবহার করে।
  • প্রাথমিক মূল্য: ৩১ ডিসেম্বর, ২০২৬ পর্যন্ত Gemini 3.8 Flash প্রাথমিক মূল্যে উপলভ্য। এর মূল্য হল $০.৭৫/১ মিলিয়ন ইনপুট টোকেন এবং $৩.৭৫/১ মিলিয়ন আউটপুট টোকেন। ১ জানুয়ারি, ২০২৭ থেকে ইনপুট টোকেনের স্ট্যান্ডার্ড মূল্য $১.৫০/১ মিলিয়ন এবং আউটপুট টোকেনের স্ট্যান্ডার্ড মূল্য $৭.৫০/১ মিলিয়ন ধার্য করা হবে।

ডিজাইন অনুযায়ী, Gemini 3.8 Flash আরও বেশি সময় ধরে চলা এবং জটিল টাস্কের ক্ষেত্রে আরও বেশি টোকেন ব্যবহার করতে পারে। কঠিন, একাধিক ধাপের লক্ষ্য পূরণের ক্ষেত্রে আরও ভালো কোয়ালিটির ফলাফল প্রদান করতে, মডেলটি ছোট ছোট যুক্তিপূর্ণ ধাপ নেয়, একাধিকবার টুল কল করে এবং পথে চলতে চলতে নিজের কাজ যাচাই করে নেয়। প্রতিটি ওয়ার্কফ্লোতে এই লেভেলের যাচাইকরণ প্রয়োজন হয় না। প্রতিদিনের টাস্কের জন্য, টোকেন ব্যবহার কমানোর জন্য আপনি যুক্তি সংক্রান্ত প্রচেষ্টার পরিমাণ কমাতে পারেন। অথবা, Gemini 3.6 Flash কাজ করা চালিয়ে যাবে।

রিজনিং লেভেল বোঝা

Gemini 3.8 Flash, মডেলের থিঙ্কিং লেভেল অ্যাডজাস্ট করার মাধ্যমে লেটেন্সি ও ইন্টেলিজেন্সের উপর আপনাকে আরও বেশি কন্ট্রোল দেয়:

  • কম চিন্তাভাবনা: ইনসিডেন্ট রেসপন্স পাইপলাইন, রিয়েল-টাইম চ্যাট, ড্রাফ্ট লেখা এবং দ্রুত ডেটা বিশ্লেষণের মতো লেটেন্সি-সংক্রান্ত গুরুত্বপূর্ণ টাস্কের উত্তর দেওয়ার সময় কমায়।
  • মাঝারি (ডিফল্ট): বেশিরভাগ টাস্কের জন্য সবচেয়ে ভালো কোয়ালিটি। জটিল কোড ও এজেন্টিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে সাজেস্ট করা হয়, এর ফলে প্রথমবারই আরও বেশি নির্ভুল ফলাফল পাওয়া যায়।
  • উচ্চ চিন্তন প্রচেষ্টা: মডেলের রিজনিং ও টুল অর্কেস্ট্রেশন ক্ষমতাকে সর্বাধিক করে তোলে। গভীর রিজনিং, অঙ্ক ও কঠিন মাল্টি-স্টেপ টাস্কের জন্য সবচেয়ে ভালো।

নিম্নলিখিত উদাহরণে জটিল কোড বিশ্লেষণ সংক্রান্ত অনুরোধের জন্য thinking_level থেকে medium সেট করা হয়েছে:

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)

জাভাস্ক্রিপ্ট

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(""));

খুলুন

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"
    }
  }'

Antigravity এজেন্ট আপডেট করা হয়েছে

উন্নত পারফর্ম্যান্স ও রিজনিংয়ের কারণে, Gemini ম্যানেজড এজেন্টে Antigravity এজেন্ট এখন ডিফল্ট হিসেবে Gemini 3.8 Flash দিয়ে তৈরি করা হয়েছে।

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)

জাভাস্ক্রিপ্ট

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(""));

খুলুন

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"
}'

agent_config ব্যবহার করে অন্তর্নিহিত Gemini মডেল কনফিগার করা যেতে পারে।

মাইগ্রেশন চেকলিস্ট

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

gemini-3.8-flash-এ মাইগ্রেট করুন

  • মডেল আইডি আপডেট করুন: আপনার টার্গেট মডেল স্ট্রিং পরিবর্তন করে gemini-3.8-flash করুন।
  • থিঙ্কিং লেভেল কনফিগার করা: thinking_budget-এর জায়গায় স্ট্রিং এনুম thinking_level বসান। মনে রাখবেন, minimal Gemini 3.8 Flash-এ কাজ করে না; low, medium (ডিফল্ট) বা high বেছে নিন।
  • Gemini 3 API প্যারামিটার পরিবর্তন প্রয়োগ করুন: বাতিল করা স্যাম্পেলিং প্যারামিটার (temperature, top_p, top_k), candidate_count (Gemini 3 ও এর পরের ভার্সনে কাজ করে না ) এবং আগে থেকে পূরণ করা মডেল টার্ন সরিয়ে দিন। Gemini 3.6 API পরিবর্তন ও প্যারামিটার আপডেট দেখুন।
  • টার্ন যাচাইকরণ সংক্রান্ত নিয়ম প্রয়োগ করুন: সার্ভার-সাইডে previous_interaction_id একাধিক টার্ন কথোপকথনকে স্ট্যান্ডার্ডাইজ করুন এবং আগে থেকে পূরণ করা মডেল টার্ন সরিয়ে দিন।
  • অডিট ফাংশন কলিং:
    • উত্তরের পেলোডের মধ্যে মাল্টিমোডাল অ্যাসেট প্লেস করুন।
    • \n\n ব্যবহার করে ইনলাইন নির্দেশাবলী ফর্ম্যাট করুন।
    • আপনি যদি প্রি-টুল টেক্সটের সাথে যুক্ত Malformed_Function_Call সমস্যা দেখতে পান, তাহলে প্রি-টুল টেক্সট সংক্রান্ত প্রয়োজনীয়তা পূরণের বিকল্প দেখুন।
    • শুধুমাত্র generateContent API ব্যবহার করলে: নিশ্চিত করুন যে সব FunctionResponse অবজেক্টে call_id ও name অন্তর্ভুক্ত আছে।
  • বেসলাইন Gemini 3 সংক্রান্ত প্রয়োজনীয়তা: SDK আপডেট ও থট সিগনেচার প্রিজার্ভেশনের জন্য, থট সিগনেচার দেখুন।

দাম

Gemini 3.8 Flash ও Gemini 3.6 Flash-এর জন্য ৩১ ডিসেম্বর, ২০২৬ পর্যন্ত Google AI Studio ও Gemini Enterprise Agent Platform জুড়ে প্রাথমিক মূল্যের সুবিধা নিন। ১ জানুয়ারি, ২০২৭ থেকে স্ট্যান্ডার্ড মূল্য প্রযোজ্য হবে। সম্পূর্ণ প্রাইসিং টিয়ারের জন্য, প্রাইসিং পৃষ্ঠা দেখুন।

অন্যান্য মডেল

এর পরে কী করতে হবে