มีอะไรใหม่ใน Gemini 3.6 Flash และ 3.5 Flash-Lite

โมเดลล่าสุด โมเดลอื่นๆ

Gemini 3.6 Flash (gemini-3.6-flash) และ Gemini 3.5 Flash-Lite (gemini-3.5-flash-lite) เป็นรุ่นก่อนหน้าในซีรีส์ Gemini 3 และยังคงพร้อมใช้งานสำหรับการใช้งานจริง หากต้องการดูโมเดล Flash ใหม่ล่าสุด โปรดดู Gemini 3.8 Flash

• Gemini 3.6 Flash: ประสิทธิภาพที่สูงขึ้นในงานแบบ Agent และแบบ Multimodal ที่ซับซ้อน ขณะเดียวกันก็ลดการใช้โทเค็นด้วยจุดราคาที่ต่ำกว่า 3.5 Flash
• Gemini 3.5 Flash-Lite: โมเดลที่เร็วที่สุดและมีค่าใช้จ่ายต่ำที่สุดในตระกูล 3.5 มีประสิทธิภาพสูงกว่า Flash-Lite รุ่นก่อนๆ ในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก

คู่มือนี้จะอธิบายสิ่งที่เปิดตัวในแต่ละโมเดล การเปลี่ยนแปลง API ที่ส่งผลต่อโค้ด และวิธีย้ายข้อมูล

โมเดลใหม่

ทั้ง 2 โมเดลรองรับหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเค็น, โทเค็นเอาต์พุตสูงสุด 64,000 โทเค็น, การคิด และชุดเครื่องมือในตัวทั้งหมด รวมถึง การใช้คอมพิวเตอร์

หากต้องการดูข้อกำหนดทั้งหมด โปรดดูหน้าโมเดลต่อไปนี้

• หน้าโมเดล Gemini 3.6 Flash
• หน้าโมเดล Gemini 3.5 Flash-Lite

หากต้องการดูราคาโดยละเอียด โปรดดูที่ หน้าราคา

คู่มือเริ่มใช้งานฉบับย่อ

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)

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();

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."
  }'

มีอะไรใหม่ใน Gemini 3.6 Flash

• ลดโทเค็นและรอบการโต้ตอบ: ทำเวิร์กโฟลว์แบบหลายขั้นตอนให้เสร็จสมบูรณ์ด้วยขั้นตอนการให้เหตุผล รอบการโต้ตอบ และการเรียกใช้เครื่องมือที่น้อยกว่า Gemini 3.5 นอกจากนี้ยังช่วยลดการวนซ้ำในการดำเนินการ
• การสร้างโค้ดที่ปรับปรุงแล้ว: สร้างโค้ดคุณภาพสูงที่พร้อมใช้งานจริงโดยมีการแก้ไขที่ไม่ต้องการและรอบการแก้ไขข้อบกพร่องน้อยลง
• การปฏิบัติตามคำแนะนำที่ดีขึ้น: ลดการเปลี่ยนแปลงไฟล์ที่ไม่ต้องการในระหว่างงานการวินิจฉัย
• การให้เหตุผลแบบ Multimodal และเชิงพื้นที่ที่แข็งแกร่ง: ประสิทธิภาพที่ปรับปรุงแล้วในการตีความแผนภูมิ การแปลงพิมพ์เขียวแบบภาพ และการสร้างเลย์เอาต์เว็บแบบหลายองค์ประกอบ
• การตรวจสอบเชิงโปรแกรมล่วงหน้า: ชอบที่จะเรียกใช้สคริปต์โค้ดการวินิจฉัยก่อนทำการเปลี่ยนแปลงบ่อยกว่า Gemini 3.5 Flash ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในงานที่ซับซ้อน แต่สามารถเพิ่มขั้นตอนการสำรวจเพิ่มเติมในงานส่วนหน้าตามปกติ
• การรองรับการใช้คอมพิวเตอร์: รองรับเป็นเครื่องมือในตัวสำหรับการทำงานอัตโนมัติของ UI แบบ Agent
• การกำหนดลักษณะการจัดรูปแบบ UI: สร้างโค้ดที่ใช้งานได้ดีขึ้น แม้ว่าผู้ประเมินที่เป็นมนุษย์ จะชอบโมเดลก่อนหน้านี้สำหรับการจัดวางและการจัดรูปแบบภาพ คุณสามารถลดปัญหานี้ได้โดยระบุหลักเกณฑ์การออกแบบอย่างชัดเจน
• การประมวลผลความคิดเริ่มต้น (ปานกลาง): ใช้ระดับการประมวลผลความคิดเริ่มต้น medium เดียวกับ Gemini 3.5 Flash
• ลดราคา: ค่าใช้จ่ายโทเค็นเอาต์พุตที่ต่ำลง ($7.50/1 ล้านโทเค็น เทียบกับ $9.00/1 ล้านโทเค็นสำหรับ 3.5 Flash) โทเค็นอินพุตยังคงอยู่ที่ $1.50/1 ล้านโทเค็น

มีอะไรใหม่ใน Gemini 3.5 Flash-Lite

• ลดเวลาในการตอบสนองของการดำเนินการงาน: มีปริมาณงานสูงสุดในตระกูล 3.5 สำหรับการแยกวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและการแยกข้อมูลจากเอกสาร
• ประสิทธิภาพการให้เหตุผลและแบบ Multimodal ที่ปรับปรุงแล้ว: เส้นทางการย้ายข้อมูลที่แข็งแกร่งจาก Gemini 2.5 Flash โดยมีคะแนนสูงขึ้นในงานการให้เหตุผล เช่น HLE (18.0% เทียบกับ 11.0%) และเกณฑ์มาตรฐานแบบ Multimodal เช่น CharXIV (74.5% เทียบกับ 63.7%)
• การจัดระเบียบ Subagent และความน่าเชื่อถือของเครื่องมือ: ปรับปรุงความน่าเชื่อถือในการดำเนินการเครื่องมือสำหรับการเรียกใช้โค้ด การค้นหา และเวิร์กโฟลว์ MCP เพิ่มระดับการคิดสำหรับการวางแผนแบบอัตโนมัติและงาน Subagent ที่ซับซ้อน
• ความเข้าใจเอกสารที่ปรับปรุงแล้ว: ปรับปรุงความแม่นยำในการแยกวิเคราะห์เอกสารและการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง ทดลองใช้ระดับการคิดทั้งต่ำสุดและสูงสุดตามความซับซ้อนของเอกสาร
• การเขียนโค้ดเว็บแบบอินเทอร์แอกทีฟและการประมวลผลข้อมูลแบบตาราง: ทำงานได้ดีในการประมวลผลข้อมูล JavaScript ส่วนหน้าและข้อมูลแบบตารางโดยการวางแผนโดยใช้การเรียกใช้โค้ดแบบเบา
• ความต่อเนื่องของแชทบ็อตและลักษณะตัวตน: การปฏิบัติตามคำแนะนำแบบการสนทนาไปมาและความสอดคล้องของลักษณะตัวตนที่แข็งแกร่งกว่า Gemini 3.1 Flash-Lite
• การรองรับการใช้คอมพิวเตอร์: รองรับเป็นเครื่องมือในตัวสำหรับการทำงานอัตโนมัติของ UI แบบ Agent

การเลือกโมเดล Flash หรือ Flash-Lite ที่เหมาะสม

ใช้ตารางนี้เพื่อเลือกโมเดลและเส้นทางการย้ายข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับปริมาณงานของคุณ

ทั้ง 2 โมเดลกำหนดให้ต้องนำพารามิเตอร์การสุ่มตัวอย่างที่เลิกใช้งานแล้ว (temperature, top_p, top_k) และรอบการโต้ตอบของโมเดลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าออก ดูรายละเอียดได้ที่ การเปลี่ยนแปลง API

การรองรับ Agent ของ Antigravity

Gemini 3.6 Flash ได้เปิดตัวการรองรับ Agent ของ Antigravity ใน Gemini Managed Agents

หากต้องการดูตัวอย่างโค้ดปัจจุบันและการกำหนดค่า Agent เริ่มต้นล่าสุด โปรดดูคู่มือ Agent ของ Antigravity และคู่มือ Gemini 3.8 Flash

การเปลี่ยนแปลง API และการอัปเดตพารามิเตอร์

เริ่มตั้งแต่ Gemini 3.6 Flash และ Gemini 3.5 Flash-Lite การเปลี่ยนแปลง API ต่อไปนี้จะมีผลกับโมเดลเหล่านี้และโมเดล Gemini รุ่นต่อๆ ไปทั้งหมด

• การเลิกใช้งานพารามิเตอร์การสุ่มตัวอย่าง: temperature, top_p และ top_k เลิกใช้งานแล้ว API จะไม่สนใจพารามิเตอร์เหล่านี้และแสดงข้อผิดพลาดในโมเดลรุ่นต่อๆ ไป
• การตรวจสอบรอบการโต้ตอบของโมเดลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า: ระบบไม่รองรับการกำหนดรอบการโต้ตอบของโมเดลไว้ล่วงหน้าอีกต่อไป หากรอบการโต้ตอบสุดท้ายที่ไม่ว่างเปล่าในคำขอเป็นรอบการโต้ตอบของ model API จะแสดงข้อผิดพลาด 400

ส่วนต่อไปนี้จะให้คำอธิบายโดยละเอียดและแสดงตัวอย่างโค้ดสำหรับการเปลี่ยนแปลง API แต่ละรายการ

1. การเลิกใช้งานพารามิเตอร์การสุ่มตัวอย่าง (temperature, top_p, top_k)

temperature, top_p และ top_k เลิกใช้งานแล้วและระบบจะไม่สนใจพารามิเตอร์เหล่านี้ ในโมเดลรุ่นต่อๆ ไป การระบุพารามิเตอร์เหล่านี้จะแสดงข้อผิดพลาด HTTP 400 นำพารามิเตอร์เหล่านี้ออกจากคำขอทั้งหมด

# ⚠️ Remove these parameters (deprecated)
generation_config = {
     "temperature": 0.7,
     "top_p": 0.9,
     "top_k": 40,
}

หากต้องการปรับปรุงความแน่นอน ให้กำหนดคำแนะนำระบบด้วยกฎที่ชัดเจนสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ

2. การตรวจสอบรอบการโต้ตอบของโมเดลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ระบบไม่อนุญาตคำขอ API ที่สิ้นสุดด้วยรอบการโต้ตอบที่มีบทบาทเป็นโมเดลที่ไม่ว่างเปล่า และจะแสดงข้อผิดพลาด HTTP 400

⚠️ หลีกเลี่ยง

ใน generateContent เดิมหรือเพย์โหลด REST ดิบ ระบบไม่อนุญาตให้สิ้นสุดด้วยรอบการโต้ตอบที่มีบทบาทเป็นโมเดลอีกต่อไป

/* ❌ 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 */
  ]
}

✅ การย้ายข้อมูลที่แนะนำ (Interactions API)

ใน Interactions API ระบบจะไม่กำหนดรอบการโต้ตอบของโมเดลไว้ล่วงหน้าด้วยตนเอง หากแอปพลิเคชันของคุณ กำหนดรอบการโต้ตอบของโมเดลไว้ล่วงหน้าเพื่อระงับคำนำหรือบังคับการจัดรูปแบบ JSON ให้ใช้ system_instruction หรือ เอาต์พุตที่มีโครงสร้างแทน

# ✅ 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.",
)

เช็กลิสต์การย้ายข้อมูล

ย้ายข้อมูลไปยัง gemini-3.6-flash

• อัปเดตรหัสโมเดล: เปลี่ยนสตริงโมเดลเป้าหมายเป็น gemini-3.6-flash
• ใช้การอัปเดตพารามิเตอร์: นำพารามิเตอร์การสุ่มตัวอย่างที่เลิกใช้งานแล้ว (temperature, top_p, top_k), candidate_count (ไม่รองรับใน Gemini 3 และเวอร์ชันที่ใหม่กว่า) และรอบการโต้ตอบของโมเดลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าออกตามที่ระบุไว้ในส่วน การเปลี่ยนแปลง API และการอัปเดตพารามิเตอร์
• กำหนดระดับการคิด: แทนที่ thinking_budget ด้วย thinking_level ("medium" หรือ "high")
• ตรวจสอบการเรียกใช้ฟังก์ชัน:
  • วางชิ้นงานแบบ Multimodal ไว้ในเพย์โหลดการตอบกลับ
  • จัดรูปแบบคำแนะนำแบบอินไลน์โดยใช้ \n\n
  • หากเห็นข้อผิดพลาด Malformed_Function_Call ที่เชื่อมโยงกับข้อความก่อนเครื่องมือ โปรดดู วิธีแก้ปัญหาสำหรับข้อกำหนดข้อความก่อนเครื่องมือ
• ข้อกำหนดพื้นฐานของ Gemini 3.x: หากต้องการดูการอัปเดต SDK และการเก็บรักษาลายเซ็นความคิด โปรดดูลายเซ็นความคิด

ย้ายข้อมูลไปยัง gemini-3.5-flash-lite

• อัปเดตรหัสโมเดล: เปลี่ยนสตริงโมเดลเป้าหมายเป็น gemini-3.5-flash-lite
• กำหนดระดับการประมวลผลความคิด:
  • สำหรับการแยกข้อมูล การกำหนดเส้นทาง หรือการจัดประเภทจำนวนมาก ให้คง thinking_level ไว้ที่ "minimal" (ค่าเริ่มต้น) เพื่อให้ได้ปริมาณงานสูงสุด
  • สำหรับ Subagent แบบอัตโนมัติที่มีการเรียกใช้เครื่องมือ การเรียกใช้โค้ด หรือการให้เหตุผลหลายขั้นตอน ให้ตั้งค่า thinking_level เป็น "medium" หรือ "high" เพื่อป้องกันไม่ให้เครื่องมือหยุดทำงานก่อนเวลาอันควร
• นำพารามิเตอร์ที่เลิกใช้งานแล้วออกและตรวจสอบการเรียกใช้ฟังก์ชัน: ใช้กฎเดียวกับ 3.6 Flash
• ข้อกำหนดพื้นฐานของ Gemini 3.x: โปรดดูที่ ลายเซ็นความคิด

โมเดลอื่นๆ

• Gemini 4 Argon (ล่าสุด)
• Gemini 3.8 Flash
• ดูโมเดลทั้งหมด

ขั้นตอนถัดไป

• ตรวจสอบข้อกำหนด API ใน ภาพรวมโมเดล
• สำรวจการจัดระเบียบ Agent หลายรายการในคู่มือ Interactions API
• ทดสอบและปรับแต่งพรอมต์ใน Google AI Studio