Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) é um modelo de geração de texto da Google. Pertence à família Gemini 3 e é oferecido numa variante preview e batch, que é a forma disponível sob este model id. O fornecedor descreve-o como um modelo de raciocínio de alta velocidade e alto valor, construído para fluxos de trabalho agênticos, chat com múltiplos turnos e assistência de código, com raciocínio quase ao nível do Pro e uso de ferramentas. Foi lançado pelo fornecedor em 2025-12-17.

O modelo aceita texto, imagem, ficheiro, áudio e vídeo como entrada, e devolve apenas texto. A sua janela de contexto é de 1.048.576 tokens, e a saída máxima é de 65.536 tokens. Como o raciocínio faz parte do conjunto de parâmetros suportados, o modelo pode expor o seu processo de pensamento através de include_reasoning e pode ser ajustado com reasoning e reasoning_effort. Esta combinação de um contexto muito grande e modalidades de entrada mistas significa que pode fornecer documentos longos, capturas de ecrã, gravações ou clipes num único pedido e receber uma resposta em texto.

Essas capacidades apontam para alguns usos práticos. Os fluxos de trabalho agênticos encaixam bem, uma vez que o modelo suporta tools e tool_choice, pelo que pode decidir quando chamar uma função e incorporar o resultado. O chat com múltiplos turnos é outro encaixe natural, ajudado pelo contexto grande que permite manter uma conversa longa numa só janela. A assistência de código decorre dos mesmos pontos fortes, incluindo structured_outputs e response_format para produzir resultados legíveis por máquina. A análise de documentos e media também é possível, porque imagens, ficheiros, áudio e vídeo podem todos ser fornecidos como entrada juntamente com texto.

Pode chamá-lo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o model id "google/gemini-3-flash-preview:batch". Os parâmetros de pedido que suporta são include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools e top_p. Se estiver a portar código existente no estilo OpenAI, aplica-se a forma habitual de chat completions, com tools e tool_choice para chamadas de funções, response_format ou structured_outputs quando precisa de saída restringida, e seed, temperature e top_p quando quer controlar a amostragem.

Tenha em conta o limite de saída: 65.536 tokens por resposta, embora o contexto de entrada seja muito maior. O modelo produz apenas texto, por isso qualquer coisa que exija imagens ou áudio gerados precisaria de um modelo diferente. Sendo uma variante preview e batch, é melhor tratá-lo como um candidato a avaliar face à sua própria carga de trabalho do que como um padrão estabelecido, e se precisar de uma opção não preview ou não batch, outro modelo na api14 pode servir melhor.