3.6 Flash और 3.5 Flash-Lite अन्य मॉडल
Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) अब सामान्य रूप से उपलब्ध है. इसका इस्तेमाल ऐप्लिकेशन बनाने के लिए किया जा सकता है. यह हमारा सबसे बेहतरीन Flash मॉडल है. इसे लंबे समय तक चलने वाली सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, ऑटोनॉमस एजेंट, और मुश्किल एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो के लिए बनाया गया है.
इस गाइड में, Gemini 3.8 Flash में नया क्या है, एपीआई में हुए बदलाव, कोड के उदाहरण, और माइग्रेशन से जुड़ी जानकारी दी गई है.
नया मॉडल
| मॉडल | मॉडल आईडी | सोचने का डिफ़ॉल्ट लेवल | कीमत | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | gemini-3.8-flash |
medium |
3.8 फ़्लैश, साल के आखिर तक उपलब्ध है. इसकी शुरुआती कीमत, 10 लाख इनपुट टोकन के लिए 0.75 डॉलर और 10 लाख आउटपुट टोकन के लिए 3.75 डॉलर है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कीमत देखें. | यह हमारा सबसे बेहतरीन Flash मॉडल है. इसे लंबे समय तक चलने वाली सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, ऑटोनॉमस एजेंट, और एंटरप्राइज़ के मुश्किल वर्कफ़्लो के लिए बनाया गया है. |
Gemini 3.8 Flash में 10 लाख टोकन वाली कॉन्टेक्स्ट विंडो, ज़्यादा से ज़्यादा 64 हज़ार आउटपुट टोकन, और सोच-विचार के लेवल को अडजस्ट करने की सुविधा (low, medium, high) मिलती है. साथ ही, इसमें पहले से मौजूद टूल का पूरा सुइट भी मिलता है.
पूरी जानकारी के लिए, Gemini 3.8 Flash मॉडल का पेज देखें. इंट्रोडक्ट्री कीमत के बारे में जानकारी के लिए, यहां दिया गया कीमत वाला सेक्शन देखें या कीमत वाला पेज देखें.
क्विकस्टार्ट
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(""));
ऐप पर जाएं
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 में नया क्या है
- लंबे समय तक चलने वाली सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग: यह कोडिंग के असल बेंचमार्क, जटिल मल्टी-फ़ाइल रिफ़ैक्टरिंग, और टूल के डिटरमिनिस्टिक एक्ज़ीक्यूशन पर बेहतर नतीजे देता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, आकलन करने का तरीका देखें.
- ऑटोनॉमस एजेंट: इसकी मदद से, कई चरणों वाली प्लानिंग और टूल ऑर्केस्ट्रेशन के वर्कफ़्लो बनाए जा सकते हैं. इससे, लूप और गड़बड़ियों की संख्या में काफ़ी कमी आती है.
- जटिल एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो: यह मॉडल, मुश्किल डोमेन टास्क और बड़े पैमाने पर डेटा पाइपलाइन के लिए, ज़्यादा सटीक नतीजे देता है. साथ ही, यह बेहतर तरीके से तर्क देता है और इसमें तथ्यों की पुष्टि करने की क्षमता ज़्यादा होती है.
- मैनेज किए गए एजेंट बनाने और मैनेज करने की सुविधा के लिए डिफ़ॉल्ट मॉडल: मैनेज किए गए एजेंट बनाने और मैनेज करने की सुविधा के लिए डिफ़ॉल्ट एजेंट: Antigravity एजेंट, अब Gemini 3.8 Flash का इस्तेमाल करता है. Antigravity SDK भी डिफ़ॉल्ट रूप से Gemini 3.8 Flash का इस्तेमाल करता है.
- शुरुआती कीमत: Gemini 3.8 Flash, 31 दिसंबर, 2026 तक शुरुआती कीमत पर उपलब्ध है. इसके लिए, इनपुट टोकन की कीमत 0.75 डॉलर/मिलियन और आउटपुट टोकन की कीमत 3.75 डॉलर/मिलियन है. इनपुट टोकन के लिए 1.50 डॉलर/मिलियन और आउटपुट टोकन के लिए 7.50 डॉलर/मिलियन की स्टैंडर्ड कीमत 1 जनवरी, 2027 से लागू होगी.
Gemini 3.8 Flash को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह लंबे समय तक चलने वाले और मुश्किल कामों के लिए, ज़्यादा टोकन का इस्तेमाल कर सकता है. मुश्किल और कई चरणों वाले लक्ष्यों के लिए, मॉडल बेहतर क्वालिटी के नतीजे देने के लिए, गहराई से विश्लेषण के छोटे-छोटे चरणों का इस्तेमाल करता है. साथ ही, टूल को बार-बार कॉल करता है और अपने काम की पुष्टि करता है. हर वर्कफ़्लो के लिए, पुष्टि के इस लेवल की ज़रूरत नहीं होती. रोज़मर्रा के कामों के लिए, टोकन के इस्तेमाल को कम करने के लिए, तर्क की कोशिश को कम किया जा सकता है. इसके अलावा, Gemini 3.6 Flash का इस्तेमाल किया जा सकता है.
रीज़निंग के लेवल के बारे में जानकारी
Gemini 3.8 Flash, मॉडल के सोचने के लेवल में बदलाव करके, आपको लेटेन्सी और इंटेलिजेंस पर बेहतर कंट्रोल देता है:
- सोचने में कम समय लगता है: इससे, इंतज़ार का समय कम हो जाता है. जैसे, किसी घटना पर तुरंत प्रतिक्रिया देने से जुड़ी पाइपलाइन, रीयल-टाइम चैट, ड्राफ़्ट लिखना, और डेटा का तुरंत विश्लेषण करना.
- मीडियम (डिफ़ॉल्ट): ज़्यादातर कामों के लिए सबसे अच्छी क्वालिटी. इसका सुझाव, मुश्किल कोड और एजेंट के तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले मामलों के लिए दिया जाता है. इससे पहली बार में ही ज़्यादा सटीक जवाब मिलते हैं.
- ज़्यादा सोच-विचार: इससे मॉडल की रीज़निंग और टूल ऑर्केस्ट्रेशन की क्षमताओं को ज़्यादा से ज़्यादा इस्तेमाल किया जा सकता है. गहराई से विश्लेषण, गणित, और कई चरणों वाले मुश्किल टास्क के लिए सबसे सही मॉडल.
यहां दिए गए उदाहरण में, कोड के मुश्किल विश्लेषण के अनुरोध के लिए thinking_level को medium पर सेट किया गया है:
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(""));
ऐप पर जाएं
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 एजेंट को अपडेट किया गया
बेहतर परफ़ॉर्मेंस और तर्क देने की क्षमता की वजह से, Gemini Managed Agents में मौजूद Antigravity एजेंट अब डिफ़ॉल्ट रूप से Gemini 3.8 Flash के साथ काम करता है.
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(""));
ऐप पर जाएं
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 का इस्तेमाल करके, Gemini के मॉडल को कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.
माइग्रेशन की चेकलिस्ट
`/gemini-api-dev migrate my app to Gemini 3.8 Flash`
gemini-3.8-flash पर माइग्रेट करना
- मॉडल आईडी अपडेट करें: अपने टारगेट मॉडल स्ट्रिंग को
gemini-3.8-flashमें बदलें. - सोचने का लेवल कॉन्फ़िगर करना:
thinking_budgetको स्ट्रिंग enumthinking_levelसे बदलें. ध्यान दें किminimal, Gemini 3.8 Flash पर काम नहीं करता है.low,medium(डिफ़ॉल्ट) याhighचुनें. - Gemini 3 API के पैरामीटर में हुए बदलाव लागू करें: इस्तेमाल बंद किए जा चुके सैंपलिंग पैरामीटर (
temperature,top_p,top_k),candidate_count(Gemini 3 और इसके बाद के वर्शन में काम नहीं करता), और पहले से भरे गए मॉडल टर्न हटाएं. Gemini 3.6 API में हुए बदलाव और पैरामीटर के अपडेट देखें. - सिलसिलेवार बातचीत के दौरान पुष्टि करने के नियमों को लागू करना: सर्वर-साइड
previous_interaction_idपर सिलसिलेवार बातचीत को स्टैंडर्ड बनाएं और पहले से भरे गए मॉडल टर्न हटाएं. - फ़ंक्शन कॉल की ऑडिटिंग:
- जवाब के पेलोड में मल्टीमॉडल ऐसेट रखें.
- इनलाइन निर्देशों को
\n\nका इस्तेमाल करके फ़ॉर्मैट करें. - अगर आपको टूल से पहले के टेक्स्ट से जुड़ी
Malformed_Function_Callगड़बड़ियां दिखती हैं, तो टूल से पहले के टेक्स्ट की ज़रूरी शर्तों को पूरा करने के तरीके देखें. - सिर्फ़ generateContent API का इस्तेमाल करने पर: पक्का करें कि सभी
FunctionResponseऑब्जेक्ट मेंcall_idऔरnameशामिल हों.
- Gemini 3 की बुनियादी ज़रूरी शर्तें: एसडीके अपडेट और थॉट सिग्नेचर को सुरक्षित रखने के लिए, थॉट सिग्नेचर देखें.
कीमत
Gemini 3.8 Flash और Gemini 3.6 Flash के लिए, 31 दिसंबर, 2026 तक Google AI Studio और Gemini Enterprise के एजेंट प्लैटफ़ॉर्म पर शुरुआती कीमत का फ़ायदा पाएं. सामान्य कीमत 1 जनवरी, 2027 से लागू होगी. कीमत के सभी टियर देखने के लिए, कीमत वाला पेज देखें.
अन्य मॉडल
आगे क्या करना है
- मॉडल की खास जानकारी में जाकर, एपीआई की खास बातें देखें.
- Interactions API की खास जानकारी में, एक से ज़्यादा एजेंट के ऑर्केस्ट्रेशन के बारे में जानें.
- Google AI Studio में प्रॉम्प्ट को टेस्ट करें और उन्हें बेहतर बनाएं.