Guia para desenvolvedores do Gemini 3.7 Flash

O Gemini 3.7 Flash é nosso modelo inteligente de uso diário para desenvolvedores e representa um avanço na engenharia de software, proporcionando uma experiência de criação muito melhor. Esse modelo traz mais inteligência para tarefas complexas, acompanhamento de instruções e chamadas de ferramentas nos seus fluxos de trabalho diários.

Este documento aborda as novidades do 3.7 Flash, como ele se encaixa na família de modelos do Gemini, como migrar para o 3.7 Flash e oferece um guia de início rápido para usar o 3.7 Flash.

Como ele se encaixa na família Gemini?

O Gemini 3.7 Flash é o principal modelo de alto desempenho da família Gemini 3, preenchendo a lacuna entre os modelos Pro de raciocínio profundo e os modelos Gemini Flash-Lite de alta capacidade de processamento, além de oferecer alta eficiência de tokens e processamento multimodal em várias etapas.

Especificações e comparações de modelos

A tabela a seguir é uma comparação que abrange algumas das especificações entre o 3.7 Flash, o 3.6 Flash e o 3.1 Pro:

Gemini 3.7 Flash Gemini 3.6 Flash Gemini 3.1 Pro
ID do modelo gemini-3.7-flash gemini-3.6-flash gemini-3.1-pro-preview
Etapa do lançamento GA GA Visualizar
Tipos de entrada Texto, imagem, áudio, vídeo Texto, imagem, áudio, vídeo Texto, imagem, áudio, vídeo
Tipos de saída Texto Texto Texto
Janela de contexto 1.048.576 1.048.576 1.048.576
Tamanho máximo do token de saída 65.536 65.536 65.536
Regiões compatíveis Global, multirregional Global, multirregional Global
Níveis de raciocínio disponíveis LOW, MEDIUM, HIGH
(Padrão: MEDIUM) 		MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH
(padrão: MEDIUM) 		LOW, MEDIUM, HIGH
(padrão: HIGH)
Foco principal Agentic Workflows, programação, compreensão interativa de vídeos Fluxos de trabalho Agentic Workflows gerais, orquestração em várias etapas Tarefas de raciocínio profundo e alta complexidade

Consulte a página do modelo 3.7 Flash para ver a lista completa de recursos, ferramentas e opções de consumo compatíveis.

Quais são as novidades do Gemini 3.7 Flash?

A tabela a seguir compara os comparativos de mercado de avaliação de desenvolvedores padrão entre o Gemini 3.7 Flash e o 3.6 Flash:

Comparativo de mercado da avaliação 3.7 Flash 3.6 Flash
Terminal-bench 2.1 85,1% 73,0%
DeepSWE 63,7% 49,0%
Humanity's Last Exam (HLE) 45,7% 37,4%
LMArena WebDev 1.592 1532

Guia de início rápido

Antes de começar, autentique-se na Agent Platform usando o Application Default Credentials (ADC) ou uma chave de API. Consulte Começar a usar a Gemini Enterprise Agent Platform para mais informações.

Nos blocos de código a seguir, substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto.

Instalação

Verifique se você está usando o SDK mais recente do google-genai:

pip install --upgrade google-genai

Solicitação básica

Python

from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")

response = client.models.generate_content(
  model="gemini-3.7-flash",
  contents="How does AI work?",
)
print(response.text)

REST

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.7-flash:generateContent \
-d '{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": { "text": "Why is the sky blue?" },
  },
}'

Regras obrigatórias de API e convenções comportamentais

O Gemini 3.7 Flash segue estritamente as seguintes convenções de API padrão da família Gemini 3:

  • Parâmetros de amostragem descontinuados (temperature, top_k, top_p): esses parâmetros são ignorados pelo back-end. Em vez disso, é possível controlar o determinismo usando thinking_level (LOW, MEDIUM, HIGH) e response_schema ou json_schema.
  • Parâmetros não compatíveis (frequency_penalty, presence_penalty, candidate_count): transmitir frequency_penalty, presence_penalty ou candidate_count vai gerar um erro de API ativa. Remova-os do código do cliente legado.

  • Regras estritas de chamada de função: uma vez de FunctionResponse precisa corresponder estritamente ao id, ao name e à contagem de execução do FunctionCall anterior.

    • Recursos multimodais: sempre coloque recursos multimodais no payload de resposta.
    • Formatação e texto pré-ferramenta: formate as instruções inline usando \n\n. Se você encontrar erros Malformed_Function_Call relacionados ao texto pré-ferramenta, limpe os comentários iniciais antes das chamadas de ferramenta.

    • Para transmitir notas de trabalho intermediárias ou atualizações de status antes de uma chamada de ferramenta, envolva-as em uma chamada de função update() dedicada, em vez de emitir XML ou texto bruto:

      {
  "name": "update",
  "description": "Update working notes before tool execution",
  "parameters": {
    "type": "OBJECT",
    "properties": {
      "previous_step": {"type": "STRING"},
      "plan": {"type": "STRING"},
      "next_step": {"type": "STRING"}
    },
    "required": ["previous_step", "plan", "next_step"]
  }
}

  • Validação da sequência de chat:

    • Os payloads de histórico não podem terminar com uma vez de papel "model".
    • Os turnos de modelo preenchidos automaticamente não são compatíveis e precisam ser removidos durante o upgrade.
    • As interações vazias no histórico de conversas são descartadas automaticamente ou produzem erros de validação.

Migrar do 3.5 Flash ou 3.6 Flash para o 3.7 Flash

Para migrar do 3.5 Flash ou 3.6 Flash para o 3.7 Flash, siga estas etapas:

  1. Atualize o ID do modelo: mude a string do modelo nas chamadas de API para gemini-3.7-flash.
  2. Substitua o parâmetro de orçamento de raciocínio: substitua as configurações de número inteiro thinking_budget pelo tipo enumerado de string thinking_level definido como um dos seguintes valores:
    • HIGH: recomendado para controle de qualidade visual denso, detecção de movimentos em frações de segundo (esportes, edição) ou raciocínio em várias etapas em vídeos de mais de 60 minutos.
    • MEDIUM: o nível de pensamento padrão. Esse nível oferece o equilíbrio ideal para perguntas e respostas gerais de vídeo, resumo de palestras e recuperação de clipes.
    • LOW: recomendado para tarefas como pesquisas rápidas focadas em transcrições ou extração básica de metadados.
  3. Remover parâmetros descontinuados e não compatíveis:
    • temperature, top_p e top_k foram removidos.
    • candidate_count, frequency_penalty e presence_penalty foram removidos.
    • Remova todos os turnos de modelo preenchidos automaticamente dos históricos de conversas.

Lista de verificação de resumo para desenvolvedores

Outros recursos