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Nouveautés de Gemini 3.8 Flash

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Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) est disponible pour tous les utilisateurs et prêt à être utilisé en production. Il s'agit de notre modèle Flash le plus intelligent, conçu pour l'ingénierie logicielle à long terme, les agents autonomes et les workflows d'entreprise complexes.

Ce guide explique les nouveautés de Gemini 3.8 Flash, les modifications apportées à l'API, des exemples de code et des conseils de migration.

Nouveau modèle

Modèle	ID du modèle	Niveau de raisonnement par défaut	Tarifs	Description
Gemini 3.8 Flash	`gemini-3.8-flash`	`medium`	3.8 Flash est disponible jusqu'à la fin de l'année au prix de lancement de 0,75 $/1 M de jetons d'entrée et de 3,75 $/1 M de jetons de sortie. Pour en savoir plus, consultez les tarifs.	Notre modèle Flash le plus intelligent, conçu pour l'ingénierie logicielle à long terme, les agents autonomes et les workflows d'entreprise complexes.

Gemini 3.8 Flash est compatible avec une fenêtre de contexte d'un million de jetons, 64 000 jetons de sortie maximum, des niveaux de raisonnement réglables (low, medium, high) et la même suite complète d'outils intégrés.

Pour obtenir les spécifications complètes, consultez la page du modèle Gemini 3.8 Flash. Pour en savoir plus sur les tarifs de lancement, consultez la section Tarifs ci-dessous ou la page des tarifs.

Guide de démarrage rapide

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."
  }'

Nouveautés de Gemini 3.8 Flash

Ingénierie logicielle à long terme : offre d'excellents résultats en matière d'analyses comparatives de codage réelles, de refactorisation complexe de plusieurs fichiers et d'exécution déterministe d'outils. Pour en savoir plus, consultez la méthodologie d'évaluation.
Agents autonomes : vous permet de créer des workflows de planification et d'orchestration d'outils en plusieurs étapes résilients, ce qui réduit considérablement les boucles et les erreurs.
Workflows d'entreprise complexes : offre une précision supérieure, un raisonnement approfondi et une rigueur factuelle élevée pour les tâches de domaine exigeantes et les pipelines de données à grande échelle.
Modèle par défaut pour les agents gérés : l'agent par défaut pour les agents gérés, l'agent Antigravity, utilise désormais Gemini 3.8 Flash. Le SDK Antigravity utilise également Gemini 3.8 Flash par défaut.
Tarifs de lancement : Gemini 3.8 Flash est disponible au tarif de lancement de 0,75 $/1 M de jetons d'entrée et de 3,75 $/1 M de jetons de sortie jusqu'au 31 décembre 2026. Les tarifs standards de 1,50 $/1 M de jetons d'entrée et de 7,50 $/1 M de jetons de sortie entreront en vigueur le 1er janvier 2027.

Gemini 3.8 Flash peut utiliser plus de jetons pour les tâches plus longues et complexes, par conception. Pour fournir des résultats de meilleure qualité pour les objectifs difficiles en plusieurs étapes, le modèle effectue des étapes de raisonnement plus petites, appelle les outils de manière itérative et vérifie son travail en cours de route. Tous les workflows n'ont pas besoin de ce niveau de vérification. Pour les tâches quotidiennes, vous pouvez réduire l'effort de raisonnement afin de diminuer la consommation de jetons. Vous pouvez également continuer à utiliser Gemini 3.7 Flash, qui reste entièrement compatible.

Comprendre les niveaux de raisonnement

Gemini 3.8 Flash vous offre un contrôle flexible sur la latence et l'intelligence en ajustant le niveau de raisonnement du modèle :

Faible effort de raisonnement : réduit le délai de réponse pour les tâches critiques en termes de latence, telles que les pipelines de réponse aux incidents, les discussions en temps réel, la rédaction de brouillons et l’analyse rapide des données.
Moyen (par défaut) : meilleure qualité pour la plupart des tâches. Recommandé pour le code complexe et les cas d'utilisation agentifs, offrant une plus grande précision dès la première passe.
Effort de raisonnement élevé : maximise les capacités de raisonnement et d'orchestration d'outils du modèle. Idéal pour le raisonnement approfondi, les mathématiques et les tâches complexes en plusieurs étapes.

L'exemple suivant définit thinking_level sur medium pour une demande d'analyse de code complexe :

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"
    }
  }'

Agent Antigravity mis à jour

Grâce à ses performances et à son raisonnement améliorés, l'agent Antigravity dans Gemini Managed Agents est désormais conçu avec Gemini 3.8 Flash par défaut.

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"
}'

Le modèle Gemini sous-jacent peut être configuré à l'aide de agent_config.

Checklist de migration

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

Migrer vers gemini-3.8-flash

Mettre à jour l'ID du modèle : remplacez la chaîne de votre modèle cible par gemini-3.8-flash.
Supprimer les paramètres d'échantillonnage obsolètes
- Supprimez temperature, top_p et top_k des configurations de génération.
- Remplacez thinking_budget par l'énumération de chaîne thinking_level. Notez que minimal n'est pas compatible avec 3.8 Flash.
- Supprimez candidate_count (non compatible avec Gemini 3 et versions ultérieures).
Appliquer les règles de validation des tours
- Standardisez les conversations multitours sur previous_interaction_id côté serveur.
- Supprimez les tours de modèle préremplis.
Auditer l'appel de fonction
- Placez les éléments multimodaux dans la charge utile de la réponse.
- Mettez en forme les instructions intégrées à l'aide de \n\n.
- Si vous voyez des erreurs Malformed_Function_Call liées au texte pré-outil, consultez Solutions de contournement pour les exigences relatives au texte pré-outil.
- Uniquement si vous utilisez l'API generateContent : assurez-vous que tous les objets FunctionResponse incluent call_id et name.
Exigences de base pour Gemini 3 : pour les mises à jour du SDK et la préservation de la signature de pensée, consultez la checklist de migration Gemini 3.5.

Tarifs

Profitez des tarifs de lancement dans Google AI Studio et Gemini Enterprise Agent Platform jusqu'au 31 décembre 2026 pour Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash et Gemini 3.6 Flash. Les tarifs standards entreront en vigueur le 1er janvier 2027. Pour connaître les niveaux de tarification complets, consultez la page des tarifs.

Étapes suivantes

Consultez les spécifications de l'API dans la présentation des modèles.
Découvrez l'orchestration multi-agent dans la présentation de l'API Interactions.
Testez et affinez les prompts dans Google AI Studio.