Modelo mais recente Outros modelos
O Gemini 3.6 Flash (gemini-3.6-flash) e o Gemini 3.5 Flash-Lite (gemini-3.5-flash-lite) são versões de gerações anteriores da série Gemini 3 e ainda estão disponíveis para uso na produção. Para conhecer nosso modelo Flash mais recente, consulte
Gemini 3.8 Flash.
- Gemini 3.6 Flash: desempenho mais forte em tarefas agênticas e multimodais complexas, reduzindo o uso de tokens, com um preço mais baixo do que o 3.5 Flash.
- Gemini 3.5 Flash-Lite: o modelo mais rápido e de menor custo da família 3.5. Supera as gerações anteriores do Flash-Lite para execução de alta capacidade.
Este guia explica o que foi introduzido em cada modelo, quais mudanças na API afetam seu código e como migrar.
Gemini 3.6 Flash
Instale a habilidade:
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api --globalAplique a habilidade:
/gemini-interactions-api migrate my app to Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.5 Flash-Lite
Instale a habilidade:
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api --globalAplique a habilidade:
/gemini-interactions-api migrate my app to Gemini 3.5 Flash-Lite
Novos modelos
| Modelo | ID do modelo | Nível de pensamento padrão | Preços | Descrição |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.6 Flash | gemini-3.6-flash |
medium |
US$ 1,50/1 milhão de tokens de entrada e US $7,50/1 milhão de tokens de saída | Equilibra velocidade com inteligência para tarefas agênticas e multimodais. |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | gemini-3.5-flash-lite |
minimal |
US$ 0,30/1 milhão de tokens de entrada e US $2,50/1 milhão de tokens de saída | O modelo 3.5 mais rápido e de menor custo para execução de alta capacidade. |
Os dois modelos oferecem suporte à janela de contexto de 1 milhão de tokens, ao máximo de 64 mil tokens de saída, ao pensamento e ao conjunto completo de ferramentas integradas, incluindo o uso do computador.
Para conferir as especificações completas, acesse as páginas do modelo:
Para conferir os preços detalhados, acesse a página de preços.
Guia de início rápido
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.6-flash",
input="Write a three.js script that renders an interactive 3D robot."
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.6-flash",
input: "Write a three.js script that renders an interactive 3D robot.",
});
console.log(interaction.outputText);
}
main();
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' -X POST -d '{
"model": "gemini-3.6-flash",
"input": "Write a three.js script that renders an interactive 3D robot."
}'
Novidades do Gemini 3.6 Flash
- Redução de tokens e turnos:conclui fluxos de trabalho de várias etapas com menos etapas de raciocínio, turnos conversacionais e chamadas de ferramentas do que o Gemini 3.5. Ele também reduz a espiral do loop de execução.
- Geração de código aprimorada:produz código pronto para produção de maior qualidade com menos edições indesejadas e menos loops de depuração.
- Melhor acompanhamento de instruções: reduz mudanças indesejadas de arquivos durante tarefas de diagnóstico.
- Raciocínio multimodal e espacial forte:desempenho aprimorado na interpretação de gráficos, conversão de projetos visuais e geração de layouts da Web com vários elementos.
- Inspeção programática antecipada:prefere executar scripts de código de diagnóstico antes de fazer mudanças com mais frequência do que o Gemini 3.5 Flash. Isso melhora a precisão em tarefas complexas, mas pode adicionar etapas exploratórias extras no trabalho de front-end de rotina.
- Suporte ao uso do computador:com suporte como uma ferramenta integrada para automação de interface agêntica.
- Preferência de estilo de interface: melhor na criação de código funcional, embora os avaliadores humanos tenham preferido modelos anteriores para layout visual e estilo. É possível atenuar isso fornecendo diretrizes de design explícitas.
- Esforço de raciocínio padrão (médio) : usa o mesmo nível de raciocínio padrão
mediumdo Gemini 3.5 Flash. - Preços reduzidos: custos mais baixos de tokens de saída (US$ 7,50/1 milhão em comparação com US $9,00/1 milhão para o 3.5 Flash). Os tokens de entrada permanecem em US $1,50/1 milhão.
Novidades do Gemini 3.5 Flash-Lite
- Latência de execução de tarefas reduzida:maior capacidade na família 3.5 para análise de dados de alto volume e extração de documentos.
- Raciocínio aprimorado e desempenho multimodal:caminho de migração forte do Gemini 2.5 Flash, com pontuações mais altas em tarefas de raciocínio, como HLE (18,0% em comparação com 11,0%) e benchmarks multimodais, como CharXIV (74,5% em comparação com 63,7%).
- Orquestração de subagentes e confiabilidade de ferramentas:melhora a confiabilidade da execução de ferramentas para execução de código, pesquisa e fluxos de trabalho do MCP. Aumente o nível de pensamento para planejamento autônomo e tarefas complexas de subagentes.
- Melhor compreensão de documentos:melhora a precisão na análise de documentos e na extração de dados estruturados. Teste níveis de pensamento mínimos e altos, dependendo da complexidade do documento.
- Programação interativa na Web e processamento de dados tabulares:tem um bom desempenho no JavaScript de front-end e no processamento de dados tabulares, planejando o uso da execução de código leve.
- Chatbot e persistência de persona:acompanhamento de instruções de várias etapas e consistência de persona mais fortes do que o Gemini 3.1 Flash-Lite.
- Suporte ao uso do computador:com suporte como uma ferramenta integrada para automação de interface agêntica.
Como escolher o modelo Flash ou Flash-Lite certo
Use esta tabela para selecionar o modelo e o caminho de migração certos para suas cargas de trabalho.
Os dois modelos exigem a remoção de parâmetros de amostragem descontinuados (temperature, top_p, top_k) e turnos de modelo preenchidos automaticamente. Consulte
Mudanças na API para mais detalhes.
| Modelo | Principais casos de uso | Destino de migração recomendado |
|---|---|---|
Gemini 3.6 Flashgemini-3.6-flash |
Geração de código, raciocínio espacial/multimodal, Agentic Workflows de várias etapas | Gemini 3.5 Flash, Gemini 3 Flash (pré-lançamento) ou Gemini 3.1 Pro |
Gemini 3.5 Flash-Litegemini-3.5-flash-lite |
Execução autônoma de subagentes, análise de dados de alto volume e extração de documentos, análise JSON estruturada | Gemini 3.1 Flash-Lite ou Gemini 2.5 Flash |
Suporte ao agente do Antigravity
O Gemini 3.6 Flash introduziu suporte ao agente do Antigravity nos agentes gerenciados do Gemini.
Para conferir exemplos de código atuais e a configuração de agente padrão mais recente, consulte o guia do agente do Antigravity e o guia do Gemini 3.8 Flash.
Mudanças na API e atualizações de parâmetros
A partir do Gemini 3.6 Flash e do Gemini 3.5 Flash-Lite, as seguintes mudanças na API se aplicam a esses modelos e a todos os lançamentos futuros de modelos do Gemini.
- Descontinuação do parâmetro de amostragem:
temperature,top_petop_kforam descontinuados. A API ignora esses parâmetros e retorna um erro em gerações futuras de modelos. - Validação de turnos de modelo preenchidos automaticamente: o preenchimento automático de turnos de modelo não é mais compatível. Se o último turno não vazio na solicitação for um turno
model, a API retornará um erro400.
As seções a seguir fornecem explicações detalhadas e exemplos de código para cada mudança na API.
1. Descontinuação do parâmetro de amostragem (temperature, top_p, top_k)
temperature, top_p e top_k foram descontinuados e são ignorados. Em gerações futuras de modelos, o fornecimento desses parâmetros retorna um erro HTTP 400. Remova esses parâmetros de todas as solicitações.
# ⚠️ Remove these parameters (deprecated)
generation_config = {
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.9,
"top_k": 40,
}
Para melhorar o determinismo, defina uma instrução de sistema com regras explícitas para seu caso de uso específico.
2. Validação de turnos de modelo preenchidos automaticamente
As solicitações de API que terminam com um turno de função de modelo não vazio são proibidas e retornam um erro HTTP 400.
⚠️ Evitar
Em payloads REST brutos ou generateContent legados, o encerramento com um turno de função de modelo agora é proibido:
/* ❌ DO NOT: End payload contents with a 'model' role turn */
{
"contents": [
{"role": "user", "parts": [{"text": "Translate 'Hello world' to Spanish."}]},
{"role": "model", "parts": [{"text": "Translation:"}]} /* ❌ Returns error */
]
}
✅ Migração recomendada (API Interactions)
Na API Interactions, os turnos de modelo não são preenchidos automaticamente. Se o aplicativo tiver preenchido um turno de modelo para suprimir preâmbulos ou forçar a formatação JSON, use system_instruction ou saídas estruturadas em vez disso.
# ✅ RECOMMENDED: Use system_instruction in the Interactions API to specify output format
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.6-flash",
input="Translate 'Hello world' to Spanish.",
system_instruction="Output only the translation without introductory text.",
)
Checklist de migração
Gemini 3.6 Flash
Instale a habilidade:
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api --globalAplique a habilidade:
/gemini-interactions-api migrate my app to Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.5 Flash-Lite
Instale a habilidade:
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api --globalAplique a habilidade:
/gemini-interactions-api migrate my app to Gemini 3.5 Flash-Lite
Migrar para o gemini-3.6-flash
- Atualizar o ID do modelo:mude a string do modelo de destino para
gemini-3.6-flash. - Aplicar atualizações de parâmetros: remova os parâmetros de amostragem descontinuados (
temperature,top_p,top_k),candidate_count(sem suporte no Gemini 3 e versões mais recentes) e turnos de modelo preenchidos automaticamente, conforme detalhado em Mudanças na API e atualizações de parâmetros. - Configurar o nível de pensamento: substitua
thinking_budgetporthinking_level("medium"ou"high"). - Auditar a chamada de função:
- Coloque recursos multimodais no payload de resposta.
- Formate instruções inline usando
\n\n. - Se você encontrar erros
Malformed_Function_Callvinculados ao texto pré-ferramenta, consulte Soluções alternativas para requisitos de texto pré-ferramenta.
- Requisitos básicos do Gemini 3.x:para atualizações do SDK e preservação da assinatura de pensamento, consulte Assinaturas de pensamento.
Migrar para o gemini-3.5-flash-lite
- Atualizar o ID do modelo:mude a string do modelo de destino para
gemini-3.5-flash-lite. - Configurar o nível de raciocínio:
- Para extração, roteamento ou classificação de alto volume: deixe
thinking_levelcomo"minimal"(padrão) para capacidade máxima. - Para subagentes autônomos com chamadas de ferramentas, execução de código ou raciocínio em várias etapas: defina
thinking_levelcomo"medium"ou"high"para evitar o encerramento prematuro da ferramenta.
- Para extração, roteamento ou classificação de alto volume: deixe
- Remover parâmetros descontinuados e validar a chamada de função: aplique as mesmas regras do 3.6 Flash.
- Requisitos básicos do Gemini 3.x:consulte Assinaturas de pensamento.
Outros modelos
A seguir
- Revise as especificações da API na visão geral dos modelos.
- Conheça a orquestração de vários agentes no guia da API Interactions.
- Teste e refine comandos no Google AI Studio.