Blog Gemini - Akses Satu API untuk 500+ Model AI

Google memperkenalkan Gemini 3.1 Flash-Lite — sebuah LLM yang cepat dan berbiaya rendah

Google memperkenalkan Gemini 3.1 Flash-Lite, anggota terbaru dari keluarga Gemini 3 yang dirancang khusus sebagai mesin dengan throughput tinggi, latensi rendah, dan hemat biaya untuk beban kerja pengembang dan perusahaan. Google memposisikan Flash-Lite sebagai model "paling cepat dan paling hemat biaya" dalam lini Gemini 3: varian ringan yang bertujuan menghadirkan interaksi streaming, pemrosesan latar belakang skala besar, dan tugas produksi berfrekuensi tinggi (misalnya, penerjemahan, ekstraksi, pembuatan UI, dan klasifikasi dalam volume besar) dengan harga jauh lebih rendah dibandingkan model Pro-nya.

Gemini 3.1 Flash akan segera hadir: Apa itu

Gemini 3.1 Flash—anggota keluarga Gemini 3.1 yang berlatensi ultra rendah dan mampu memproses gambar—sedang diluncurkan di seluruh permukaan konsumen dan pengembang Google. Versi Gemini 3.1 Flash memperkecil kesenjangan antara kualitas penalaran dan responsivitas. Untuk tugas gambar, varian Flash Image meningkatkan perenderan teks di dalam gambar dan mempertahankan identitas yang konsisten untuk banyak karakter dan objek di seluruh alur kerja—sebuah masalah umum pada model gambar sebelumnya.

Gemini 3.1 Pro Kini Tersedia di CometAPI: Apa itu dan bagaimana cara mengaksesnya

Gemini 3.1 Pro kini tersedia di CometAPI, dan Anda dapat mulai menggunakannya melalui layanan CometAPI—dengan harga peluncuran yang lebih terjangkau daripada harga resmi. CometAPI sudah membuka akses ke keluarga Gemini 3 dan menyediakan jalur yang kompatibel dengan OpenAI untuk memanggil model-model tersebut melalui satu gerbang terpadu; ini memudahkan Anda untuk dengan cepat bereksperimen dengan model Gemini menggunakan SDK OpenAI yang sudah ada.

Google Gemini 3.5(Snow Bunny) bocor: Semua yang perlu Anda ketahui

Google diam-diam menguji iterasi internal baru dari keluarga Gemini—yang dilaporkan dengan berbagai sebutan sebagai “Gemini 3.5” dan dengan nama kode internal yang menarik “Snow Bunny.” Berkode nama “Snow Bunny,” checkpoint internal ini kabarnya telah memecahkan tolok ukur yang ada, menunjukkan kemampuan yang belum pernah ada sebelumnya untuk menghasilkan keseluruhan aplikasi perangkat lunak—hingga 3,000 baris kode fungsional—dalam satu prompt.

Berbelanja di Google: Bagaimana cara menggunakan fitur belanja berbasis AI Google sebagai Merchant?

Google telah merombak pengalaman belanjanya dengan berpusat pada AI generatif dan keluarga model Gemini. Bagi konsumen, pergeseran ini menjanjikan penemuan produk berbasis percakapan, ringkasan perbandingan yang dihasilkan AI, dan — jika tersedia — checkout “agentic” otomatis yang dapat membeli atas nama Anda ketika prasyarat terpenuhi. Bagi penjual dan pengembang, solusi baru ini menggabungkan dua set API (API belanja / merchant dan API GenAI / Gemini milik Google) serta memerlukan praktik feed yang diperbarui, kontrol privasi, dan integrasi teknis.

Gemini API: ukuran file dan metode input apa yang didukung saat ini?

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.

Mar 30, 2026

Gemini 3 Flash vs Gemini 3 Pro: Harga, Kecepatan & Penalaran

Gemini 3 Flash — dioptimalkan untuk throughput mentah, latensi rendah, dan efisiensi biaya — dan Gemini 3 Pro — dioptimalkan untuk penalaran multimodal terdalam, jendela konteks terbesar, dan plafon tolok ukur tertinggi. Secara praktis, Flash dirancang untuk menggeser batas depan "productive-flow" bagi aplikasi pengembang dan interaktif berfrekuensi tinggi; Pro dirancang untuk memaksimalkan kecerdasan kueri tunggal dan menangani masukan multimodal yang sangat besar atau kompleks. Komprominya jelas dan terukur: Flash menghadirkan latensi yang jauh lebih rendah dan biaya per token yang secara material lebih rendah sambil mempertahankan banyak kemampuan penalaran Gemini 3; Pro menghadirkan skor tolok ukur tertinggi, mode paling canggih (mis., Deep Think), serta kapabilitas yang lebih luas dengan pengamanan keselamatan pada biaya dan latensi yang lebih tinggi.

Apakah Gemini 3 Pro bagus untuk pemrograman? Uji realitas 2026 dan panduan praktis

Gemini 3 Pro dari Google hadir sebagai model multimodal yang mencuri perhatian, yang diposisikan Google sebagai langkah besar ke depan dalam penalaran, alur kerja berbasis agen, dan bantuan pemrograman. Dalam tulisan panjang ini, saya bertujuan menjawab satu pertanyaan yang jelas: Apakah Gemini 3 Pro bagus untuk pemrograman? Jawaban singkat: Ya — dengan catatan penting.