API de visualização do Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro (Prévia) Gemini 3 é o mais novo modelo de raciocínio multimodal da Google/DeepMind, pertencente à família Gemini 3. Ele é posicionado como o "modelo mais inteligente até o momento", projetado para raciocínio profundo, fluxos de trabalho com agentes, programação avançada e compreensão multimodal de contexto extenso (texto, imagens, áudio, vídeo, código e integrações de ferramentas).

Características chave

• Modalidades: Texto, imagem, vídeo, áudio, PDFs (e resultados de ferramentas estruturadas).
• Agente/ferramenta: Funcionalidades integradas, busca como ferramenta, execução de código, contexto de URL e suporte para orquestração de agentes com múltiplas etapas. O mecanismo de assinatura de pensamento preserva o raciocínio em múltiplas etapas entre as chamadas.
• **Programação e “programação de vibração”**Otimizado para geração de front-end, geração de interfaces de usuário interativas e programação ética (lidera os rankings relevantes relatados pelo Google). É comercializado como o modelo de "programação intuitiva" mais robusto da empresa até o momento.
• Novos controles de desenvolvedor: thinking_level (baixo|alto) para equilibrar custo/latência versus profundidade de raciocínio, e media_resolution Controla a fidelidade multimodal por imagem ou quadro de vídeo. Isso ajuda a equilibrar desempenho, latência e custo.

Desempenho de referência

• O Gemini3Pro alcançou o primeiro lugar no LMARE com uma pontuação de 1501, superando os 1484 pontos do Grok-4.1-thinking e também liderando o Claude Sonnet 4.5 e o Opus 4.1.
• Também alcançou o primeiro lugar na arena de programação WebDevArena com uma pontuação de 1487.
• No exame de raciocínio acadêmico Humanity's Last Exam, alcançou 37.5% (sem o uso de ferramentas); no exame de ciências GPQA Diamond, 91.9%; e na competição de matemática MathArena Apex, 23.4%, estabelecendo um novo recorde.
• Em capacidades multimodais, o MMMU-Pro alcançou 81%; e na compreensão de vídeo do Video-MMMU, 87.6%.

Detalhes técnicos e arquitetura

• Parâmetro “nível de pensamento”: Gemini 3 expõe um thinking_level Controle que permite aos desenvolvedores equilibrar a profundidade do raciocínio interno com a latência/custo. O modelo trata de thinking_level como uma permissão relativa para raciocínio interno em várias etapas, em vez de uma garantia estrita de token. O padrão é tipicamente high Para a versão Pro. Este é um novo controle explícito para desenvolvedores ajustarem o planejamento em várias etapas e a profundidade da linha de raciocínio.
• Resultados e ferramentas estruturados: O modelo suporta Saídas JSON estruturadas e pode ser combinado com ferramentas integradas (rastreamento de pesquisa do Google, contexto de URL, execução de código, etc.). Alguns recursos de saída estruturada + ferramentas estão disponíveis apenas em versão prévia para gemini-3-pro-preview.
• Integrações multimodais e de agentes: O Gemini 3 Pro foi desenvolvido especificamente para fluxos de trabalho com agentes (ferramentas + múltiplos agentes via código/terminais/navegador).
• Aceita entradas de texto, imagem, vídeo, áudio e PDF; saída de texto.

Limitações e advertências conhecidas

1. Não há total fidelidade aos fatos — alucinações ainda são possíveis. Apesar das significativas melhorias na precisão factual alegadas pelo Google, a verificação fundamentada e a revisão humana ainda são necessárias em contextos de alto risco (jurídicos, médicos, financeiros).
2. O desempenho em contextos longos varia de acordo com a tarefa. O suporte para uma janela de entrada de 1 milhão é uma capacidade essencial, mas a eficácia empírica pode diminuir em alguns benchmarks em comprimentos extremos (declínios pontuais observados em 1 milhão em alguns testes de contexto longo).
3. Equilíbrio entre custo e latência. Contextos amplos e níveis mais elevados thinking_level As configurações aumentam o poder computacional, a latência e o custo; os preços variam de acordo com o volume de tokens. Use thinking_level e estratégias de divisão de custos para gerenciar as despesas.
4. Filtros de segurança e conteúdo. O Google continua a aplicar políticas de segurança e camadas de moderação; determinados conteúdos e ações permanecem restritos ou podem acionar modos de recusa.

Como o Gemini 3 Pro Preview se compara a outros modelos de ponta

Comparação de alto nível (pré-visualização → qualitativa):

Contra o Gemini 2.5 Pro: Melhorias significativas no raciocínio, no uso de ferramentas de análise e na integração multimodal; capacidade de lidar com contextos muito mais amplos e melhor compreensão de textos longos. O DeepMind demonstra ganhos consistentes em raciocínio acadêmico, programação e tarefas multimodais.

Contra GPT-5.1 e Claude Sonnet 4.5 (conforme relatado): Na plataforma de benchmarks do Google/DeepMind, o Gemini 3 Pro se destaca em diversas métricas de agência, multimodalidade e contexto longo (veja Terminal-Bench, MMMU-Pro, AIME). Os resultados comparativos variam de acordo com a tarefa.

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Casos de uso típicos e de alto valor

• Resumo e perguntas e respostas de documentos/livros extensos: O suporte a contextos extensos torna essa ferramenta atraente para equipes jurídicas, de pesquisa e de conformidade.
• Compreensão e geração de código em escala de repositório: A integração com ferramentas de codificação e o raciocínio aprimorado auxiliam em grandes refatorações de base de código e fluxos de trabalho automatizados de revisão de código.
• Assistentes de produto multimodais: Fluxos de trabalho de imagem + texto + áudio (suporte ao cliente que inclui capturas de tela, trechos de chamadas e documentos).
• Geração e edição de mídia (foto → vídeo): Os recursos anteriores da família Gemini agora incluem funcionalidades de foto→vídeo no estilo Veo/Flow; a prévia sugere uma geração multimídia mais aprofundada para protótipos e fluxos de trabalho de mídia.

Como chamar a API gemini-3-pro-preview a partir da CometAPI

Preços de pré-visualização do Gemini 3 Pro na CometAPI, com 20% de desconto sobre o preço oficial:

Etapas Necessárias

• Faça o login no cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro.
• Faça login na sua Console CometAPI.
• Obtenha a chave de API da credencial de acesso da interface. Clique em "Adicionar Token" no token da API no centro pessoal, obtenha a chave de token: sk-xxxxx e envie.

Use o método

1. Selecione a opção "gemini-3-pro-preview” endpoint para enviar a solicitação de API e definir o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos da documentação da API do nosso site. Nosso site também oferece o teste Apifox para sua conveniência.
2. Substituir com sua chave CometAPI real da sua conta.
3. Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é a isso que o modelo responderá.
4. . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

A CometAPI oferece uma API REST totalmente compatível para uma migração perfeita. Detalhes importantes para o Chat:

• URL base: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nomes de modelo: gemini-3-pro-preview
• Autenticação: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY cabeçalho
• Tipo de conteúdo: application/json .

Veja também API GPT-5.1