
Menghubungkan ke Gemini API melalui akses tunggal
Bagaimana memanfaatkan keunggulan unik model frontier Gemini API tanpa kewalahan dengan pemeliharaan SDK.
Pembaruan model, panduan API, benchmark, dan wawasan praktis untuk membangun lebih cepat dengan CometAPI.

Bagaimana memanfaatkan keunggulan unik model frontier Gemini API tanpa kewalahan dengan pemeliharaan SDK.

Cara Menggunakan Gemini Omni Fast API: Kuasai Gemini Omni Fast API untuk teks-ke-video, gambar-ke-video, dan pengeditan percakapan. Coba CometAPI. 500+ model.

Gemini Embedding 2 adalah model embedding multimodal native pertama dari Google yang memetakan teks, gambar, audio, video, dan PDF ke dalam satu ruang vektor semantik berdimensi 3,072 (dengan ukuran keluaran yang dapat dikonfigurasi). Model ini memperkenalkan Matryoshka Representation Learning untuk menyediakan embedding tersarang / terpotong, kinerja multibahasa yang lebih baik (100+ bahasa), dan kontrol yang dioptimalkan untuk embedding spesifik tugas (misalnya, task:search, task:code).

Panduan praktis yang berorientasi pada kode untuk Gemini 3.1 Pro โ apa itu, cara memanggilnya (termasuk melalui CometAPI), kontrol multimodal dan โtingkat pemikiranโ, pemanggilan fungsi/penggunaan alat, kiat vibe-coding, serta integrasi dengan GitHub Copilot, VS Code, Gemini CLI, dan Google Antigravity. Gemini 3.1 pro mendorong maju batas terdepan model multimodal besar dengan fokus yang jelas untuk pengembang: jendela konteks yang lebih besar, mode โpemikiranโ yang dapat dikonfigurasi, pemanggilan alat dan fungsi yang ditingkatkan, serta dukungan eksplisit untuk alur kerja berbasis agen.

Pada 12 Januari 2026, Google menerbitkan pembaruan untuk pengembang pada Gemini API yang mengubah cara Anda memasukkan file ke dalam model dan berapa besar ukuran file yang dapat diterima. Singkatnya: Gemini kini mengambil file secara langsung dari tautan eksternal dan penyimpanan cloud (jadi Anda tidak selalu perlu mengunggahnya), dan batas ukuran file inline telah dinaikkan secara signifikan. Pembaruan ini mengurangi hambatan bagi aplikasi dunia nyata yang sudah menyimpan media atau dokumen di bucket cloud, serta membuat alur kerja prototyping singkat dan produksi menjadi lebih cepat dan lebih murah.