Gemini Blog - Ein API-Zugriff auf 500+ KI-Modelle

Google stellt Gemini 3.1 Flash-Lite vor — ein schnelles, kostengünstiges LLM

Google hat Gemini 3.1 Flash-Lite vorgestellt, das neueste Mitglied der Gemini-3-Familie, das speziell als Engine mit hohem Durchsatz, niedriger Latenz und hoher Kosteneffizienz für Entwickler- und Unternehmens-Workloads konzipiert ist. Google positioniert Flash-Lite als das „schnellste und kosteneffizienteste“ Modell der Gemini-3-Reihe: eine schlanke Variante, die darauf abzielt, Streaming-Interaktionen, großskalige Hintergrundverarbeitung und hochfrequente Produktionsaufgaben (z. B. Übersetzung, Extraktion, UI-Generierung und Klassifizierung in großem Umfang) zu einem deutlich niedrigeren Preisniveau als die entsprechenden Pro-Modelle bereitzustellen.

Gemini 3.1 Flash erscheint bald: Was es ist

Gemini 3.1 Flash — das Mitglied der Gemini-3.1-Familie mit ultraniedriger Latenz und Bildverarbeitungsfähigkeit — wird auf Googles Nutzer- und Entwickleroberflächen ausgerollt. Gemini 3.1 Flash Builds schließen die Lücke zwischen Reasoning-Qualität und Reaktionsgeschwindigkeit. Für Bildaufgaben verbessert die Variante Flash Image die Textdarstellung innerhalb von Bildern und bewahrt über einen gesamten Workflow hinweg konsistente Identitäten für mehrere Figuren und Objekte — ein häufiges Problem früherer Bildmodelle.

Gemini 3.1 Pro ist jetzt auf CometAPI verfügbar: Was es ist und wie Sie darauf zugreifen

Gemini 3.1 Pro ist jetzt auf CometAPI verfügbar, und Sie können es über die Dienste von CometAPI nutzen—zu einem günstigeren Einführungspreis als zum offiziellen Preis. CometAPI stellt die Gemini-3-Familie bereits bereit und bietet einen OpenAI-kompatiblen Pfad, um diese Modelle über ein einziges einheitliches Gateway aufzurufen; so lässt sich mit Gemini-Modellen mithilfe der vorhandenen OpenAI-SDKs schnell experimentieren.

Google Gemini 3.5(Snow Bunny) Geleakt: Alles, was Sie wissen müssen

Google testet stillschweigend eine neue interne Iteration seiner Gemini-Familie — die unterschiedlich als „Gemini 3.5“ bzw. unter dem intrigierenden internen Codenamen „Snow Bunny“ bezeichnet wird. Unter dem Codenamen „Snow Bunny“ soll dieser interne Checkpoint bestehende Benchmarks zerschlagen und eine beispiellose Fähigkeit demonstriert haben, komplette Softwareanwendungen — mit bis zu 3,000 Zeilen funktionsfähigem Code — in einem einzigen Prompt zu generieren.

Shopping bei Google: Wie nutzen Händler Googles KI-gestütztes Shopping?

Google hat sein Einkaufserlebnis rund um generative KI und die Gemini-Modellfamilie neu gestaltet. Für Verbraucher verspricht diese Umstellung eine konversationsbasierte Produktentdeckung, KI-generierte Vergleichsübersichten und — sofern verfügbar — einen automatisierten „agentic“-Checkout, der in Ihrem Auftrag kaufen kann, wenn die Voraussetzungen erfüllt sind. Für Händler und Entwickler bündelt die neue Oberfläche zwei Sätze von APIs (Shopping-/Merchant-APIs und Googles GenAI-/Gemini-APIs) und erfordert aktualisierte Feed-Praktiken, Datenschutzkontrollen und technische Integration.

Gemini API: Welche Dateigrößen und Eingabemethoden werden derzeit unterstützt?

Am 12. Januar 2026 veröffentlichte Google ein Entwickler-Update für die Gemini API, das verändert, wie Sie Dateien in das Modell einbringen und wie groß diese Dateien sein dürfen. Kurz gesagt: Gemini ruft Dateien jetzt direkt von externen Links und aus Cloud-Speichern ab (sodass Sie sie nicht immer hochladen müssen), und das Inline-Dateigrößenlimit wurde deutlich angehoben. Diese Updates reduzieren die Reibung für praxisnahe Apps, die Medien oder Dokumente bereits in Cloud-Buckets speichern, und machen kurze Prototyping-Workflows und Produktions-Workflows schneller und kostengünstiger.

Mar 30, 2026

Gemini 3 Flash vs Gemini 3 Pro: Preis, Geschwindigkeit & Schlussfolgerungsfähigkeit

Gemini 3 Flash — optimiert für Rohdurchsatz, geringe Latenz und Kosteneffizienz — und Gemini 3 Pro — optimiert für das tiefgreifendste multimodale Reasoning, die größten Kontextfenster und die höchstmöglichen Benchmarkergebnisse. In der Praxis ist Flash darauf ausgelegt, die „productive-flow“-Grenze für hochfrequente Entwickler- und interaktive Anwendungen zu verschieben; Pro ist darauf ausgelegt, die Intelligenz einzelner Abfragen zu maximieren und sehr große oder komplexe multimodale Eingaben zu verarbeiten. Die Abwägungen sind klar und messbar: Flash liefert erheblich geringere Latenz und spürbar niedrigere Kosten pro Token, während ein Großteil der Reasoning-Fähigkeit von Gemini 3 erhalten bleibt; Pro liefert die höchsten Benchmarkergebnisse, die fortschrittlichsten Modi (z. B. Deep Think) und umfangreichere, sicherheitsabgesicherte Fähigkeiten — allerdings zu höheren Kosten und mit höherer Latenz.

Ist Gemini 3 Pro gut zum Programmieren? Ein Realitätscheck und praktischer Leitfaden für 2026

Googles Gemini 3 Pro ist als schlagzeilenträchtiges, multimodales Modell erschienen, das Google als einen großen Fortschritt in den Bereichen logisches Schlussfolgern, agentenbasierte Workflows und Unterstützung beim Programmieren positioniert. In diesem Longform-Artikel setze ich mir das Ziel, eine klare Frage zu beantworten: Ist Gemini 3 Pro gut zum Programmieren? Kurzfassung: Ja — mit wichtigen Einschränkungen.