Gemini 3.8 Flash में नया क्या है

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Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash), हमारा सबसे स्मार्ट Flash मॉडल है. इसे लंबे समय तक चलने वाले सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, ऑटोनॉमस एजेंट, और एंटरप्राइज़ के मुश्किल वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया है.

इस गाइड में, Gemini 3.8 Flash में नया क्या है, एपीआई में हुए बदलाव, कोड के उदाहरण, और माइग्रेशन के बारे में जानकारी दी गई है.

नया मॉडल

मॉडल मॉडल आईडी सोचने-समझने के डिफ़ॉल्ट लेवल कीमत ब्यौरा
Gemini 3.8 Flash gemini-3.8-flash medium 3.8 Flash, साल के आखिर तक शुरुआती कीमत पर उपलब्ध है. इसके लिए, इनपुट टोकन के 10 लाख के लिए 0.75 डॉलर और आउटपुट टोकन के 10 लाख के लिए 3.75 डॉलर चुकाने होंगे. ज़्यादा जानकारी के लिए, कीमत देखें. यह हमारा सबसे स्मार्ट Flash मॉडल है. इसे लंबे समय तक चलने वाले सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, ऑटोनॉमस एजेंट, और एंटरप्राइज़ के मुश्किल वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया है.

Gemini 3.8 Flash, 10 लाख टोकन वाली कॉन्टेक्स्ट विंडो, ज़्यादा से ज़्यादा 64 हज़ार आउटपुट टोकन, सोचने-समझने के लेवल को ट्यून करने की सुविधा (low, medium, high), और पहले से मौजूद टूल के एक ही सुइट के साथ काम करता है.

पूरी जानकारी के लिए, Gemini 3.8 Flash मॉडल का पेज देखें. शुरुआती कीमत के बारे में जानकारी के लिए, इस पेज पर कीमत वाला सेक्शन या कीमत का 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(""));

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."
  }'

Gemini 3.8 Flash में नया क्या है

  • लंबे समय तक चलने वाले सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग: यह असल दुनिया में कोडिंग के बेंचमार्क, कई फ़ाइलों को रिफ़ैक्टर करने, और टूल को तय तरीके से एक्ज़ीक्यूट करने के मामले में बेहतर नतीजे देता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, आकलन की मैथडोलॉजी देखें.
  • ऑटोनॉमस एजेंट: इसकी मदद से, कई चरणों वाली प्लानिंग और टूल ऑर्केस्ट्रेशन के ऐसे वर्कफ़्लो बनाए जा सकते हैं जो गड़बड़ियों को कम करते हैं. इससे, लूप और गड़बड़ियां काफ़ी कम हो जाती हैं.
  • एंटरप्राइज़ के मुश्किल वर्कफ़्लो: यह मुश्किल डोमेन टास्क और बड़े पैमाने पर डेटा पाइपलाइन के मामले में, ज़्यादा सटीक नतीजे, डीप रीज़निंग, और फ़ैक्ट की पुष्टि करने की बेहतर क्षमता देता है.
  • मैनेज किए गए एजेंट के लिए डिफ़ॉल्ट मॉडल: मैनेज किए गए एजेंट 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 के 10 लाख के लिए 0.75 डॉलर और आउटपुट टोकन के 10 लाख के लिए 3.75 डॉलर चुकाने होंगे. 1 जनवरी, 2027 से इनपुट टोकन के 10 लाख के लिए 1.50 डॉलर और आउटपुट टोकन के 10 लाख के लिए 7.50 डॉलर की स्टैंडर्ड कीमत लागू होगी.

Gemini 3.8 Flash, लंबे समय तक चलने वाले और मुश्किल टास्क के लिए, ज़्यादा टोकन इस्तेमाल कर सकता है. कई चरणों वाले मुश्किल लक्ष्यों के लिए, बेहतर क्वालिटी के नतीजे देने के लिए, मॉडल रीज़निंग के छोटे-छोटे चरण लेता है, टूल को बार-बार कॉल करता है, और हर चरण में अपने काम की पुष्टि करता है. हर वर्कफ़्लो के लिए, पुष्टि करने के इस लेवल की ज़रूरत नहीं होती. रोज़मर्रा के टास्क के लिए, टोकन की खपत कम करने के लिए, रीज़निंग के लेवल को कम किया जा सकता है. इसके अलावा, Gemini 3.6 Flash अब भी काम करता है.

रीज़निंग के लेवल को समझना

Gemini 3.8 Flash, मॉडल के सोचने-समझने के लेवल को अडजस्ट करके, इंतज़ार के समय और इंटेलिजेंस को कंट्रोल करने की सुविधा देता है:

  • सोचने-समझने का कम लेवल: इससे, इंतज़ार के समय के हिसाब से ज़रूरी टास्क के लिए, जवाब देने में लगने वाला समय कम हो जाता है. जैसे, किसी घटना के जवाब के लिए पाइपलाइन, रीयल-टाइम चैट, ड्राफ़्ट लिखना, और डेटा का तुरंत विश्लेषण करना.
  • मीडियम (डिफ़ॉल्ट): ज़्यादातर टास्क के लिए, यह सबसे अच्छी क्वालिटी देता है. यह मुश्किल कोड और एजेंटिक इस्तेमाल के मामलों के लिए सुझाया जाता है. इससे, पहली बार में ही ज़्यादा सटीक नतीजे मिलते हैं.
  • सोचने-समझने का ज़्यादा लेवल: इससे, मॉडल की रीज़निंग और टूल ऑर्केस्ट्रेशन की क्षमताओं को बढ़ाया जा सकता है. यह डीप रीज़निंग, गणित, और कई चरणों वाले मुश्किल टास्क के लिए सबसे सही है.

यहां दिए गए उदाहरण में, मुश्किल कोड के 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(""));

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"
    }
  }'

Antigravity एजेंट को अपडेट करना

Gemini Managed Agents में मौजूद Antigravity एजेंट, अब डिफ़ॉल्ट रूप से Gemini 3.8 Flash के साथ काम करता है. इसकी वजह यह है कि इसकी परफ़ॉर्मेंस और रीज़निंग बेहतर हुई 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(""));

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"
}'

Gemini के मॉडल को कॉन्फ़िगर किया जा सकता है agent_config का इस्तेमाल करके.

माइग्रेशन के लिए चेकलिस्ट

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

gemini-3.8-flash पर माइग्रेट करना

  • मॉडल आईडी अपडेट करना: अपने टारगेट मॉडल स्ट्रिंग को gemini-3.8-flash में बदलें.
  • सोचने-समझने का लेवल कॉन्फ़िगर करना: thinking_budget को स्ट्रिंग enum thinking_level से बदलें. ध्यान दें कि Gemini 3.8 Flash पर minimal काम नहीं करता. इसलिए, low, medium (डिफ़ॉल्ट), या high को चुनें.
  • Gemini 3 API के पैरामीटर में हुए बदलाव लागू करना: सैंपल लेने के पुराने 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.
  • टर्न की पुष्टि करने के नियम लागू करना: सर्वर-साइड previous_interaction_id पर, कई टर्न वाली बातचीत को स्टैंडर्ड बनाएं और पहले से भरे गए मॉडल टर्न हटाएं.
  • फ़ंक्शन कॉल का ऑडिट करना:
    • मल्टीमॉडल ऐसेट को जवाब के पेलोड में रखें.
    • इनलाइन निर्देशों को \n\n का इस्तेमाल करके फ़ॉर्मैट करें.
    • अगर आपको टूल से पहले के टेक्स्ट से जुड़ी Malformed_Function_Call गड़बड़ियां दिखती हैं, तो टूल से पहले के टेक्स्ट की ज़रूरी शर्तों के लिए, कामचलाऊ समाधान देखें.
    • सिर्फ़ generateContent API का इस्तेमाल करने पर: पक्का करें कि सभी FunctionResponse ऑब्जेक्ट में call_id और name शामिल हों.
  • Gemini 3 की बुनियादी ज़रूरतें: SDK टूल के 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 Agent Platform पर शुरुआती कीमत का फ़ायदा लें. सामान्य कीमत, 1 जनवरी, 2027 से लागू होगी. कीमत के सभी लेवल देखने के लिए, कीमत वाला पेज देखें.

अन्य मॉडल

आगे क्या करना है