MODELOS POR FORNECEDOR

Modelos Gemini do Google

Gemini 3.7 Flash é o Flash da Google pronto para produção: código, agentes de IA e raciocínio multimodal, com contexto de 1M tokens.

Dados do modeloDados revisados: 1 de set. de 2026
gemini-3.1-pro-preview1M / 64K · $2 / $12 Entrada <200K · Versão prévia
gemini-3.7-flash1M / 64K · $0.75 / $3.75 · até 31 de dez. de 2026 · Versão estável
gemini-3.6-flashConfira a página do modelo · Confira o preço atual · Versão estável

Guias de modelos

Modelos atuais e avisos de encerramento

Modelos de Google

Gemini 3 Pro Preview

Rota de uma prévia antiga de Gemini 3 Pro mantida no catálogo. Google já encerrou a prévia original; confira o acesso da sua conta.

Contexto 1.048.576 · ID API gemini-3-pro-preview
Modelos de Google

Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 da Google, de maior capacidade, para raciocínio complexo, código e entradas multimodais longas.

Contexto 1.048.576 · ID API gemini-2.5-pro
Modelos de Google

Gemini 3.8 Flash

O novo Flash da Google para desenvolvimento de software prolongado, agentes autônomos e processos empresariais complexos, com entrada multimodal.

Contexto 1.048.576 · ID API gemini-3.8-flash
Modelos de Google

Gemini 3.7 Flash

Flash da Google para código diário, raciocínio multimodal e tarefas com ferramentas, com profundidade de raciocínio configurável.

Contexto 1.048.576 · ID API gemini-3.7-flash
Modelos de Google

Gemini 3.6 Flash

Flash anterior da Google para código iterativo, agentes e raciocínio espacial, com entrada multimodal e foco na velocidade.

Contexto 1.048.576 · ID API gemini-3.6-flash
Modelos de Google

Gemini 3 Flash Preview

Rota prévia de Gemini 3 Flash para raciocínio multimodal rápido e testes de agentes. O comportamento pode mudar.

Contexto 1.048.576 · ID API gemini-3-flash-preview
Modelos de Google

Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 da Google, eficiente para compreensão multimodal, raciocínio diário e aplicativos de alto volume.

Contexto 1.048.576 · ID API gemini-2.5-flash
Modelos de Google

Gemini 2.0 Flash

Gemini Flash da geração anterior, mantido para integrações existentes. Google informa que o modelo original foi encerrado.

Contexto 1.048.576 · ID API gemini-2.0-flash
02

Escolha e integração

01

Escolha o modelo adequado da família

Comece com o menor modelo capaz de atender à tarefa. Compare com um mais forte usando os mesmos testes e escolha por qualidade útil, latência, confiabilidade e custo total.

  • Comece com Gemini 3.7 Flash estável para código multimodal e agentes de IA.
  • Mantenha Gemini 3.6 Flash se o comportamento conhecido importa mais que as novidades.
  • Use versões prévias só se puder desativá-las rapidamente e tiver uma alternativa testada.
02

Entradas, saídas, contexto e ferramentas

  • Gemini 3.7 Flash aceita texto, imagens, vídeo, áudio e PDF e retorna texto.
  • Informa limite de entrada de 1,048,576 tokens e de saída de 65,536.
  • Aceita funções, saída estruturada, execução de código, respostas baseadas em buscas, busca de arquivos e conteúdo de URL.
  • Níveis de raciocínio: low, medium e high. O padrão documentado é medium.
03

Para quais tarefas usar esta família

São bons candidatos iniciais. Teste com seus prompts, ferramentas e critérios; não atendem todas as tarefas da mesma forma.

  • Entender vídeo, áudio e documentos com o mesmo formato de requisição.
  • Agentes de código com ferramentas estruturadas e contexto amplo.
  • Análise apoiada em buscas na web quando dados atuais importam.
  • Extração e classificação em grande escala com esquemas claros.
04

Controle de raciocínio, contexto e custo

Não compare só a entrada. Inclua saída, leitura e gravação de cache, contexto longo, raciocínio, ferramentas, novas tentativas e histórico reenviado a cada interação.

  • Use cache de contexto para prefixos longos repetidos e confira a economia com tráfego real.
  • O processamento em lote pode reduzir o custo do fornecedor em tarefas assíncronas; confirme o suporte da rota.
  • Fixe um ID estável exato em produção em vez de depender de um alias prévio que muda.
05

Envie uma requisição mínima

O exemplo usa o primeiro ID do fornecedor na tabela. Se o catálogo mostrar outro ID para sua chave, copie exatamente esse valor.

request.example
curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-pro-preview",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain this request in three bullets."}],
    "stream": false
  }'
06

Limites e compatibilidade

  • Gemini 3.7 Flash não publica geração de áudio ou imagens e não aceita Live API.
  • O uso do computador é um recurso prévio e precisa de controles de risco próprios.
  • Preços e situação da prévia podem mudar; confira antes do lançamento.
07

Lista de testes para produção

  • Defina os critérios de aprovação antes de testar 20–50 tarefas representativas.
  • Meça tempo até o primeiro token, latência total, tokens de entrada e saída, novas tentativas de ferramentas e custo por tarefa resolvida.
  • Teste o endpoint, o streaming, os esquemas de ferramentas e a saída estruturada usados pelo aplicativo.
  • Verifique os erros 400, 401, 404, 429 e os 5xx temporários, limitando novas tentativas.
  • Guarde o ID na configuração e valide uma alternativa antes de mover requisições de produção.
08

O que confirmar no catálogo

O catálogo mostra IDs disponíveis para sua chave, multiplicadores, disponibilidade, endpoints e notas de compatibilidade. Confirme com uma requisição pequena antes de publicar.

  • Gemini 3.7 Flash aceita raciocínio low, medium e high.
  • As entradas publicadas incluem texto, imagens, vídeo, arquivos e áudio.
  • Aliases prévios podem mudar; use um ID estável exato em produção se atender à tarefa.
09

Do modelo pesquisado ao ID que você pode usar

Confira o ID do fornecedor na página do modelo e confirme no catálogo o ID disponível para sua chave. Guarde na configuração para revisar e trocar sem reescrever o aplicativo.

Dúvidas frequentes

Posso enviar esses IDs do fornecedor diretamente à LLMFly AI?

Nem sempre. Use o ID do catálogo disponível para sua chave.

Esses são os preços da LLMFly AI?

Não. São referências do fornecedor. Confira a cobrança da LLMFly AI no catálogo e no histórico.

Um contexto maior sempre melhora a resposta?

Não. Selecionar bem o contexto costuma melhorar relevância, latência e custo. O limite publicado é um máximo, não uma meta.

Como escolho o nível de raciocínio?

Comece com o padrão documentado e mude só se os testes mostrarem ganho mensurável de qualidade ou latência.

O que um modelo alternativo de produção deve cobrir?

Deve aceitar o mesmo formato, ferramentas e verificações de segurança. O aplicativo deve definir quando pode trocar de modelo.

Qual modelo de API Gemini devo usar?

Comece com o menor candidato cujos recursos atendam à tarefa e compare com um mais forte em testes representativos.

Quanto custa a API Gemini?

O preço depende do modelo específico. Veja a tarifa do fornecedor na página dele e confirme a da LLMFly AI no catálogo.

Qual é o limite de contexto de Gemini?

O limite de contexto varia por modelo. Confira a página e o catálogo; não deduza pelo nome da família.

Posso usar Gemini com um cliente compatível com OpenAI?

Use um modelo compatível no catálogo e teste endpoints, streaming, ferramentas, saída estruturada e erros necessários ao aplicativo.

Por que guardar o ID na configuração?

Permite testar, voltar atrás e trocar modelos sem espalhar IDs do fornecedor pelo código.

Confirme o modelo disponível para sua chave

Confira o catálogo antes de adicionar o ID à configuração de produção.

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