Доступна новая модель Gemini 4 Argon. Попробовать

Чтобы переводить контент на ваш предпочитаемый язык, Google использует технологии на основе искусственного интеллекта. Переводы от ИИ могут содержать ошибки.

Что нового в Gemini 3.8 Flash

Новейшая модель Другие модели

Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) – наша самая умная модель Flash, разработанная для долгосрочной разработки ПО, автономных агентов и сложных рабочих процессов в компаниях.

В этом руководстве рассказывается о том, что нового появилось в Gemini 3.8 Flash, какие изменения произошли в API, приводятся примеры кода и инструкции по переходу.

Новая модель

Модель	Идентификатор модели	Уровень рассуждений по умолчанию	Цены	Описание
Gemini 3.8 Flash	`gemini-3.8-flash`	`medium`	3.8 Flash доступен до конца года по начальной цене: 0,75 долл.США за 1 млн входных токенов и 3,75 долл.США за 1 млн выходных токенов. Подробнее о ценах…	Наша самая умная модель Flash, разработанная для долгосрочной разработки ПО, автономных агентов и сложных корпоративных рабочих процессов.

Gemini 3.8 Flash поддерживает окно контекста на 1 миллион токенов, до 64 000 выходных токенов, настраиваемые уровни мышления (low, medium, high) и тот же набор встроенных инструментов.

Полные характеристики приведены на странице модели Gemini 3.8 Flash. Подробные сведения о начальной цене приведены в разделе о ценах ниже на этой странице или на странице цен.

Краткое руководство

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(""));

Проложить маршрут

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."
  }'

Что нового в Gemini 3.8 Flash

Долгосрочная разработка ПО. Модель показывает отличные результаты в тестах на программирование, сложных рефакторингах нескольких файлов и детерминированном выполнении инструментов. Подробную информацию можно найти в методологии оценки.
Автономные агенты. Позволяют создавать устойчивые многоэтапные рабочие процессы планирования и оркестровки инструментов, значительно сокращая количество сбоев и ошибок.
Сложные корпоративные рабочие процессы. Обеспечивает превосходную точность, глубокое логическое рассуждение и высокую фактическую строгость при выполнении сложных задач в предметной области и крупномасштабных конвейеров данных.
Модель по умолчанию для управляемых агентов. Теперь агент Antigravity, который используется по умолчанию для управляемых агентов, работает на базе Gemini 3.8 Flash. Antigravity SDK также по умолчанию использует Gemini 3.8 Flash.
Начальная цена. До 31 декабря 2026 года Gemini 3.8 Flash доступна по начальной цене 0,75 доллара США за миллион входных токенов и 3,75 доллара США за миллион выходных токенов. Стандартная цена в размере 1,5 доллара США за миллион входных токенов и 7,5 доллара США за миллион выходных токенов начнет действовать с 1 января 2027 года.

Gemini 3.8 Flash может использовать больше токенов для более длительных и сложных задач. Чтобы получать более качественные результаты при выполнении сложных многоэтапных задач, модель разбивает рассуждения на небольшие шаги, многократно вызывает инструменты и проверяет свою работу на каждом этапе. Такой уровень проверки требуется не для всех рабочих процессов. Для повседневных задач можно снизить уровень рассуждений, чтобы уменьшить потребление токенов. Вы также можете использовать Gemini 3.6 Flash.

Уровни рассуждений

Gemini 3.8 Flash позволяет гибко управлять задержкой и интеллектом, настраивая уровень мышления модели:

Не требует больших усилий. Позволяет быстрее получать ответы на задачи, критичные к задержкам, например при реагировании на инциденты, в чатах, при создании черновиков и быстром анализе данных.
Среднее (по умолчанию). Лучшее качество для большинства задач. Рекомендуется для сложных задач, связанных с кодом и агентами, поскольку обеспечивает более высокую точность с первого раза.
Высокая нагрузка на мышление. Модель максимально использует свои возможности рассуждения и управления инструментами. Лучший выбор для сложных многоэтапных задач, требующих глубоких рассуждений и математических знаний.

В следующем примере для запроса на сложный анализ кода параметр thinking_level имеет значение medium:

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(""));

Проложить маршрут

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"
    }
  }'

Обновленный агент Antigravity

Благодаря улучшенной производительности и логическим рассуждениям агент Antigravity в Gemini Managed Agents теперь по умолчанию работает на базе Gemini 3.8 Flash.

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(""));

Проложить маршрут

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"
}'

Базовую модель Gemini можно настроить с помощью agent_config.

Контрольный список для переноса

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

Переход на gemini-3.8-flash

Изменить идентификатор модели: измените целевую строку модели на gemini-3.8-flash.
Настройте уровень мышления. Замените thinking_budget строковым перечислением thinking_level. Обратите внимание, что minimal не поддерживается в Gemini 3.8 Flash. Выберите low, medium (по умолчанию) или high.
Примените изменения параметров Gemini 3 API. Удалите устаревшие параметры выборки (temperature, top_p, top_k), candidate_count (не поддерживается в Gemini 3 и более поздних версиях) и предварительно заполненные ходы модели. Подробнее об изменениях в Gemini 3.6 API и обновлениях параметров…
Принудительно применять правила проверки реплик. Стандартизировать пошаговые разговоры на стороне сервера previous_interaction_id и удалять готовые реплики модели.
Проверка вызова функции:
- Поместите мультимодальные объекты в полезную нагрузку ответа.
- Форматируйте встроенные инструкции с помощью \n\n.
- Если вы видите ошибки Malformed_Function_Call, связанные с текстом, который показывается до инструмента, ознакомьтесь с рекомендациями по устранению неполадок.
- Если вы используете generateContent API, убедитесь, что все объекты FunctionResponse включают call_id и name.
Базовые требования Gemini 3. Чтобы узнать больше об обновлениях SDK и сохранении подписей, ознакомьтесь со статьей Подписи.

Цены

Воспользуйтесь начальной ценой на Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash в Google AI Studio и Gemini Enterprise Agent Platform до 31 декабря 2026 года. Стандартная цена начнет действовать с 1 января 2027 г. Полный список уровней цен приведен на странице цен.

Другие модели

Дальнейшие действия

Ознакомьтесь со спецификациями API в обзоре моделей.
Подробнее об оркестрации нескольких агентов можно узнать из обзора Interactions API.
Протестируйте и доработайте запросы в Google AI Studio.