Gemini 3.8 Flash è ora disponibile. Mettiti alla prova.

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Novità di Gemini 3.8 Flash

3.6 Flash e 3.5 Flash-Lite Altri modelli

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 saperne di più, consulta i 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 degli 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'elevata rigorosità 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. 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 3.6 Flash continua a essere 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 casi d'uso complessi di codice e 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 target in gemini-3.8-flash.
Configura il livello di pensiero:sostituisci thinking_budget con l'enumerazione di stringa thinking_level. Tieni presente che minimal non è supportato su Gemini 3.8 Flash; scegli low, medium (impostazione predefinita) o high.
Applica le modifiche ai parametri dell'API Gemini 3: rimuovi i parametri di campionamento ritirati (temperature, top_p, top_k), candidate_count (non supportato in Gemini 3 e versioni successive) e i turni del modello precompilati. Consulta Modifiche all'API Gemini 3.6 e aggiornamenti dei parametri.
Applica le regole di convalida dei turni:standardizza le conversazioni multi-turno sul lato server previous_interaction_id e 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 Firme del pensiero.

Prezzi

Approfitta dei prezzi di lancio in Google AI Studio e Gemini Enterprise Agent Platform fino al 31 dicembre 2026 per Gemini 3.8 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.

Altri modelli

Passaggi successivi

Consulta 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.