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, sendo muito melhor para criar. Esse modelo oferece 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 modelo.

Como ele se encaixa na família do Gemini?

O Gemini 3.7 Flash é o principal modelo de uso geral da família Gemini 3, preenchendo a lacuna entre os modelos Pro de raciocínio profundo e os modelos Gemini Flash-Lite de alta capacidade, oferecendo alta eficiência de tokens e processamento multimodal de 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:

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

O que há de novo no Gemini 3.7 Flash?

A tabela a seguir compara os parâmetros de avaliação padrão do desenvolvedor entre o Gemini 3.7 Flash e o 3.6 Flash:

Guia de início rápido

Antes de começar, autentique-se na Agent Platform usando o Application Default Credentials (ADC) ou uma chave de API. Consulte o artigo Introdução à plataforma de agentes do Gemini Enterprise para mais informações.

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

Instalação

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

pip install --upgrade google-genai

Solicitação básica

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)

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 de API obrigatórias e convenções comportamentais

O Gemini 3.7 Flash aplica rigorosamente as seguintes convenções padrão da API da família Gemini 3:

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

• Regras estritas de chamada de função: uma resposta FunctionResponse precisa corresponder estritamente ao id, 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 instruções inline usando \n\n. Se você encontrar erros Malformed_Function_Call vinculados ao texto pré-ferramenta, limpe o comentário principal 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 resposta de função "model".
  • Turnos de modelo preenchidos automaticamente não são compatíveis e precisam ser removidos durante o upgrade.
  • As respostas vazias no histórico de conversas são descartadas automaticamente ou produzem erros de validação.

Migrar para o 3.7 Flash do 3.5 Flash ou do 3.6 Flash

Para migrar para o 3.7 Flash do 3.5 Flash ou do 3.6 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 enum de string thinking_level definido como um dos seguintes valores:
   • HIGH: recomendado para controle de qualidade visual denso, detecção de movimento em fração de segundo (esportes, edição) ou raciocínio de várias etapas em vídeos de mais de 60 minutos.
   • MEDIUM: o nível de raciocínio padrão. Esse nível oferece um equilíbrio ideal para perguntas e respostas gerais sobre vídeos, resumo de palestras e recuperação de clipes.
   • LOW: recomendado para tarefas como pesquisas rápidas focadas em transcrições ou extração básica de metadados.
3. Remova parâmetros descontinuados e não compatíveis:
   • Remova temperature, top_p e top_k.
   • Remova candidate_count, frequency_penalty e presence_penalty.
   • Remova todos os turnos de modelo preenchidos automaticamente dos históricos de conversas.

Lista de verificação de resumo para desenvolvedores

Outros recursos

• Página do modelo Gemini 3.7 Flash
• Notebook introdutório