Gemini 3 Pro เหมาะสำหรับการเขียนโค้ดหรือไม่? การตรวจสอบความจริงในปี 2026 และคู่มือเชิงปฏิบัติ

Gemini 3 Pro ของ Google เปิดตัวมาในฐานะโมเดลมัลติโมดัลที่เรียกความสนใจอย่างมาก ซึ่ง Google วางตำแหน่งว่าเป็นก้าวสำคัญด้านการให้เหตุผล เวิร์กโฟลว์เชิงตัวแทน และผู้ช่วยการเขียนโค้ด ในบทความแบบ Long-form นี้ ผู้เขียนตั้งใจตอบคำถามชัดเจนเพียงข้อเดียว: Gemini 3 Pro ดีสำหรับการเขียนโค้ดหรือไม่? คำตอบสั้นๆ: ใช่ — แต่มีข้อแม้สำคัญ ด้านล่างคือหลักฐาน กรณีใช้งาน ข้อจำกัด และคำแนะนำเชิงปฏิบัติในการนำไปใช้ เพื่อให้ทีมและนักพัฒนาแต่ละคนตัดสินใจได้ว่าจะใช้ Gemini 3 Pro ให้มีประสิทธิภาพและปลอดภัยอย่างไร

ปัจจุบัน CometAPI that aggregates over 500 AI models from leading providers) ได้ผสาน API ของ Gemini 3 Pro และ Gemini 3 Flash และส่วนลดราคาของ API คุ้มค่ามาก คุณสามารถทดสอบความสามารถด้านโค้ดของ Gemini 3 Pro ได้ก่อนในหน้าต่างโต้ตอบของ CometAPI

What is Gemini 3 Pro and why does it matter for developers?

Gemini 3 Pro คือรุ่นเรือธงในตระกูล Gemini 3 ของ Google — ซีรีส์โมเดลมัลติโมดัล (ข้อความ โค้ด ภาพ เสียง วิดีโอ) ที่สร้างมาเพื่อยกระดับความลึกในการให้เหตุผลและความสามารถเชิงตัวแทน Google เปิดตัว Gemini 3 Pro ในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน 2025 และวางตำแหน่งอย่างชัดเจนว่าเป็น “best vibe coding model yet” ของตน โดยยืนยันความสามารถด้านการให้เหตุผล ความเข้าใจมัลติโมดัล และการผสานเข้ากับเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา

เหตุผลที่สำคัญ: ต่างจากผู้ช่วยรุ่นก่อนที่เหมาะกับงานภาษาธรรมชาติหรือโค้ดสั้นๆ เป็นหลัก Gemini 3 Pro ถูกออกแบบจากฐานรากเพื่อการให้เหตุผลเชิงลึกแบบ Long-form และการเขียนโค้ดในสไตล์ตัวแทนที่เป็นอิสระมากขึ้น — เช่น สร้างโปรเจ็กต์หลายไฟล์ รันการทำงานในลักษณะคล้ายเทอร์มินัลผ่านเอเจนต์ และผสานกับ IDE และระบบ CI สำหรับทีมที่ต้องการให้ AI ทำมากกว่าการแก้ฟังก์ชันเดี่ยวๆ — ไปจนถึงวางโครงแอป เสนอการเปลี่ยนสถาปัตยกรรม และจัดการงานพัฒนาหลายขั้นตอน — Gemini 3 Pro บ่งชี้ถึงระดับความสามารถใหม่

What are the headline specs that matter for coding?

สเปกสามอย่างที่โดดเด่นสำหรับเวิร์กโฟลว์ด้านโค้ด:

• Context window: Gemini 3 Pro รองรับบริบทอินพุตขนาดใหญ่มาก (รายงานสาธารณะและตัวติดตามโมเดลอ้างถึงความจุบางรุ่นได้ถึงประมาณ 1,000,000 โทเค็น) ซึ่งสำคัญต่อการจัดการฐานโค้ดขนาดใหญ่ ดีฟยาว และโปรเจ็กต์หลายไฟล์
• Multimodality: รองรับโค้ดและสื่อประเภทอื่น (ภาพ เสียง PDF) ช่วยให้งานอย่างการวิเคราะห์ภาพหน้าจอของข้อความผิดพลาด อ่านเอกสาร หรือประมวลผลทรัพย์สินด้านดีไซน์ควบคู่กับโค้ดทำได้ ซึ่งยังช่วยเมื่อคุณต้องการให้โมเดลปฏิบัติงานจากภาพหน้าจอ ม็อกอัปดีไซน์ หรือสเปรดชีตระหว่างที่สร้างโค้ด ซึ่งสำคัญกับวิศวกรฝั่ง Frontend ที่ต้องแปลง Wireframe เป็น HTML/CSS/JS
• Reasoning improvements: Google เน้นโหมดการให้เหตุผลใหม่ (Deep Think / dynamic thinking) ที่มุ่งให้ได้สายโซ่ตรรกะที่ยาวและแม่นยำขึ้น — เป็นคุณสมบัติที่พึงประสงค์เมื่อวางแผนอัลกอริทึมซับซ้อนหรือดีบักความล้มเหลวหลายขั้นตอน

ลักษณะเหล่านี้น่าดูบนกระดาษสำหรับงานโค้ด: บริบทใหญ่ลดความจำเป็นต้องบีบอัดหรือสรุปรีโพสิทอรี มัลติโมดัลช่วยเมื่อดีบักจากภาพหน้าจอหรือแนบล็อก และการให้เหตุผลที่ดีขึ้นช่วยทั้งด้านสถาปัตยกรรมและการไตร่ตรองบั๊กซับซ้อน

How does Gemini 3 Pro perform on real programming tasks?

Code generation: correctness, style and maintainability

Gemini 3 Pro สร้างโค้ดที่เป็นธรรมชาติของภาษาในแต่ละสต็กได้อย่างสม่ำเสมอ และ — สำคัญ — แสดงความสามารถที่ดีขึ้นในการคิดเรื่องสถาปัตยกรรมและโปรเจ็กต์หลายไฟล์ รายงานภาคปฏิบัติหลายฉบับชี้ว่ามันสามารถสร้างโครงแอป (Frontend + Backend) แปลงดีไซน์ให้เป็นต้นแบบที่ใช้งานได้ และรีแฟกเตอร์ฐานโค้ดขนาดใหญ่ โดยเจอปัญหาจำกัดบริบทน้อยกว่ารุ่นก่อน อย่างไรก็ดี ความถูกต้องในสถานการณ์จริงยังขึ้นอยู่กับคุณภาพพรอมป์ต์และการทบทวนของมนุษย์: โมเดลยังอาจแทรกข้อผิดพลาดเชิงตรรกะละเอียดอ่อนหรือทำสมมติฐานเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมที่ไม่ปลอดภัยได้

Debugging, terminal tasks, and “agentic” coding

หนึ่งในคุณสมบัติไฮไลต์ของ Gemini 3 Pro คือการโค้ดแบบเชิงตัวแทนหรือกึ่งอัตโนมัติ — ความสามารถในการให้เหตุผลเกี่ยวกับงาน เดินตามเวิร์กโฟลว์หลายขั้น และโต้ตอบกับเครื่องมือ (ผ่าน API หรือสภาพแวดล้อมรันแบบ Sandbox) Benchmarks อย่าง Terminal-Bench แสดงว่าโมเดลทำได้ดีกว่ามากในงานที่ต้องใช้การนำทางบรรทัดคำสั่ง การจัดการ Dependency และลำดับการดีบัก สำหรับนักพัฒนาที่ใช้ AI เพื่อคัดแยกบั๊ก สร้างสคริปต์ดีบัก หรือทำงานอัตโนมัติด้านดีพลอย ความสามารถเชิงตัวแทนของ Gemini 3 Pro เป็นข้อได้เปรียบใหญ่ แต่ข้อควรระวัง: ฟีเจอร์เหล่านี้ต้องการการควบคุมความปลอดภัยและการทำ Sandbox อย่างรอบคอบก่อนให้โมเดลเข้าถึงระบบ Production

Latency, iteration speed, and small edits

แม้ความแข็งแกร่งด้านการให้เหตุผลของ Gemini 3 Pro จะเหมาะกับงานที่ใหญ่กว่า แต่เวลาแฝงอาจสูงกว่าคู่แข่งบางรายเมื่อทำการแก้เล็กน้อยแบบวนซ้ำ (แก้บั๊ก รีแฟกเตอร์ขนาดจิ๋ว) สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องการรอบแก้ไขรวดเร็วต่อเนื่อง (เช่น Pair Programming ที่อยากได้คำแนะนำฉับไว) โมเดลที่ปรับแต่งสำหรับ Latency ต่ำอาจให้ความรู้สึกคล่องตัวกว่า

Is Gemini 3 Pro safe and reliable enough for production coding?

Factual accuracy and hallucinations

ข้อแม้สำคัญ: การประเมินอิสระที่เน้นความถูกต้องเชิงข้อเท็จจริงชี้ว่าแม้แต่โมเดลระดับบนก็ยังมีปัญหาความถูกต้องสมบูรณ์ในบางบริบท เกณฑ์แบบ FACTS ของ Google เองแสดงอัตราความผิดพลาดที่ไม่เล็กน้อยเมื่อโมเดลถูกขอให้ดึงหรือยืนยันข้อมูลเชิงข้อเท็จจริง และ Gemini 3 Pro ได้คะแนนราว 69% บนเกณฑ์ FACTS ชุดใหม่ที่นักวิจัย Google ออกแบบ — บ่งชี้ว่ายังมีช่องว่างด้านความน่าเชื่อถือแบบสัมบูรณ์ สำหรับโค้ด นั่นหมายความว่าโมเดลอาจเขียนโค้ดที่ดูสมเหตุสมผลแต่ผิดพลาด (หรืออ้างอิง คำสั่ง หรือเวอร์ชัน Dependency ที่ไม่ถูกต้อง) ได้อย่างมั่นใจเสมอ วางแผนให้มีการทบทวนของมนุษย์และการทดสอบอัตโนมัติเสมอ

Security, supply-chain and dependency risks

เมื่อโมเดลเสนออัปเดต Dependency คำสั่ง bash หรือ Infrastructure-as-Code อาจนำความเสี่ยงด้านซัพพลายเชน (เช่น แนะนำเวอร์ชันแพ็กเกจที่มีช่องโหว่) หรือกำหนดค่าสิทธิ์เข้าถึงผิดพลาดได้ เพราะ Gemini 3 Pro มีพิสัยการทำงานแบบเชิงตัวแทน องค์กรต้องเพิ่มนโยบายควบคุม การสแกนโค้ด และ Sandbox การรันที่จำกัด ก่อนผสานโมเดลเข้ากับ CI/CD หรือขั้นตอน Deploy

Collaboration and code review workflows

Gemini 3 Pro สามารถใช้เป็นผู้ทบทวนก่อนคอมมิต หรือเป็นส่วนหนึ่งของระบบตรวจโค้ดอัตโนมัติเพื่อระบุบั๊กที่เป็นไปได้ เสนอรีแฟกเตอร์ หรือสร้างเทสเคส ผู้ใช้งานระยะแรกหลายรายรายงานว่ามันช่วยสร้าง Unit Test และโครงร่างการทดสอบ End-to-End ได้รวดเร็ว อย่างไรก็ดี เกณฑ์ยอมรับอัตโนมัติควรรวมการยืนยันของมนุษย์ และให้ Build ล้มเหลวสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่โมเดลเสนอซึ่งกระทบความปลอดภัยหรือสถาปัตยกรรม

Comparison of coding: Opus 4.5 vs GPT 5.2 vs Gemini 3 Pro

จากหลายตัวชี้วัด Gemini 3 Pro เป็นผู้ท้าชิงระดับแนวหน้า การเปรียบเทียบและตัวติดตามสาธารณะชี้ว่ามันเหนือกว่าหลายโมเดลก่อนหน้าในงานให้เหตุผลและบริบทยาว และบ่อยครั้งทำได้เทียบเท่าหรือดีกว่าคู่แข่งใน Benchmarks ด้านโค้ด อย่างไรก็ดี ระบบนิเวศโมเดลช่วงปลายปี 2025 มีการแข่งขันสูง: OpenAI ออก GPT รุ่นใหม่ (เช่น GPT-5.2) ที่ชูการพัฒนาเฉพาะด้านโค้ดและบริบทยาวเพื่อตอบโต้ความก้าวหน้าของคู่แข่ง ดังนั้นตลาดจึงเปลี่ยนเร็ว และคำว่า “ดีที่สุด” เลื่อนเป้าตลอดเวลา

SWE-Bench Verified — Real-World Software Engineering Resolution

SWE-Bench ถูกออกแบบเพื่อประเมินงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในโลกจริง: เมื่อให้รีโพสิทอรีโค้ด + เทสที่ล้มเหลวหรืออีชชู โมเดลสามารถสร้างแพตช์ที่แก้ปัญหาได้ถูกต้องหรือไม่?

• SWE-Bench Verified คือชุดย่อยภาษา Python เท่านั้นที่ผ่านการตรวจโดยมนุษย์ (ใช้เปรียบเทียบแบบเทียบเคียงกันบ่อย)
• SWE-Bench Pro กว้างกว่า (หลายภาษา) ต้านการปนเปื้อนดีกว่า และสมจริงเชิงอุตสาหกรรมมากกว่า
  (ความต่างเหล่านี้สำคัญ: Verified แคบ/ง่ายกว่า; Pro ยากกว่าและแทนฐานโค้ดองค์กรหลายภาษาดีกว่า)

Data table:

Terminal-Bench 2.0 — Multi-Step & Agentic Tasks

Benchmark: ประเมินความสามารถของโมเดลในการทำงานโค้ดหลายขั้นตอน ให้ใกล้เคียงพฤติกรรมเอเจนต์ของนักพัฒนา PSA (แก้ไฟล์ รันทดสอบ คำสั่งเชลล์)

Notes:

• บน Terminal-Bench 2.0 Claude Opus 4.5 นำด้วยระยะที่สังเกตได้ บ่งชี้ทักษะการใช้เครื่องมือหลายขั้นและความชำนาญงานบรรทัดคำสั่งที่แข็งแกร่งกว่าในตารางผู้นำ
• Gemini 3 Pro และ GPT-5.2 แสดงประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกันบน Benchmark นี้

What about τ2-bench, toolathlon, and other agentic / tool-use evals?

τ2-bench (tau-2) และการประเมินแบบเดียวกันวัดความสามารถของเอเจนต์ในการจัดการเครื่องมือ (API การรัน Python บริการภายนอก) เพื่อทำงานระดับสูงให้สำเร็จ (Toolathlon, OSWorld, Vending-Bench และสนามเฉพาะทางอื่นๆ วัดความสามารถอัตโนมัติในโดเมนเฉพาะ วิสัยงานระยะยาวเชิงตัวแทน หรือการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม)

Gemini 3 Pro: DeepMind รายงานตัวเลข τ2-bench ≈ 85.4% สูงมากในตารางของตน และผลระยะยาวแข็งแรงบนการทดสอบจากผู้ขายบางรายการ (ตัวเลข mean net worth ใน Vending-Bench)

What is LiveCodeBench Pro (competitive coding)

LiveCodeBench Pro เน้นปัญหาด้านการแข่งขันอัลกอริทึม (สไตล์ Codeforces) มักรายงานเป็น Elo ที่คำนวณจาก pass@1 / pass@k และการจับคู่แบบจับคู่คู่ ความทดสอบนี้เน้นการออกแบบอัลกอริทึม การคิดถึงกรณีขอบ และการติดตั้งที่ถูกต้อง กระชับ

Gemini 3 Pro (DeepMind): DeepMind รายงาน LiveCodeBench Pro Elo ≈ 2,439 สำหรับ Gemini 3 Pro (ตามตารางผลที่เผยแพร่) Gemini 3 Pro โดดเด่นเป็นพิเศษด้านการแข่งขัน/อัลกอริทึมในตัวเลขที่เผยแพร่ของ DeepMind (Elo สูง) ซึ่งสอดคล้องกับเรื่องเล่าและการทดสอบอิสระว่าของ Google แข็งแรงมากในโจทย์อัลกอริทึมและปริศนาโค้ด

Final summary

เกณฑ์ที่ดีที่สุดและเกี่ยวข้องที่สุดสำหรับการตัดสินความสามารถ “ด้านโค้ด” วันนี้คือ SWE-Bench (Verified และ Pro) สำหรับการแก้ไขรีโพจริง Terminal-Bench 2.0 สำหรับเวิร์กโฟลว์เทอร์มินัลเชิงตัวแทน และ LiveCodeBench Pro สำหรับทักษะการแข่งขันเชิงอัลกอริทึม การเปิดเผยของผู้ขายวาง Claude Opus 4.5 และ GPT-5.2 ไว้บนสุดของ SWE-Bench Verified (ช่วง ~80%) ในขณะที่ Gemini 3 Pro แสดงตัวเลขด้านการแข่งขันอัลกอริทึมและเชิงตัวแทนที่แข็งแรงในตารางของ DeepMind (Elo สูงและผล Terminal-Bench ที่ดี)

ผู้ขายทั้งสามรายเน้นความสามารถด้าน agentic / tool-use เป็นความก้าวหน้าหลัก คะแนนที่รายงานต่างกันตามงาน: Gemini เน้นการเชื่อมโซ่เครื่องมือและบริบทยาว/การให้เหตุผลมัลติโมดัล Anthropic เน้นเวิร์กโฟลว์โค้ด+เอเจนต์ที่แข็งแรง และ OpenAI เน้นบริบทยาวและความน่าเชื่อถือในงานหลายเครื่องมือ

Gemini 3 Pro โดดเด่นที่:

• งานให้เหตุผลขนาดใหญ่ หลายไฟล์ (ออกแบบสถาปัตยกรรม รีแฟกเตอร์ข้ามไฟล์)
• สถานการณ์ดีบักแบบมัลติโมดัล (ล็อก + ภาพหน้าจอ + โค้ด)
• งานปฏิบัติการสไตล์เทอร์มินัลแบบหลายขั้นตอน

อาจไม่เหมาะเมื่อ:

• ต้องการงานพรอมป์ต์เล็กมาก Latency ต่ำเป็นพิเศษ (โมเดลเบาและถูกกว่าอาจเหมาะกว่า)
• โซ่เครื่องมือของบุคคลที่สามเฉพาะทางผสานลึกกับผู้ให้บริการรายอื่นอยู่แล้ว (ต้นทุนการย้ายสำคัญ)

How do you integrate Gemini 3 Pro into a developer workflow?

What tooling exists today?

Google เปิดตัวการผสานและแนวทางทำให้ Gemini 3 Pro ใช้งานได้จริงในสภาพแวดล้อมการพัฒนา:

• Gemini CLI: อินเทอร์เฟซเน้นเทอร์มินัลที่รองรับเวิร์กโฟลว์เชิงตัวแทนและให้โมเดลรันงานในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้
• Gemini Code Assist: ปลั๊กอินและส่วนขยาย (สำหรับ VS Code และเอดิเตอร์อื่น) ที่ให้โมเดลทำงานบนโค้ดเบสที่เปิดอยู่และใส่คำอธิบายไฟล์ โดยมีทางเลือกกลับไปใช้โมเดลรุ่นก่อนเมื่อความจุของ Gemini 3 ตึงตัว
• API and Vertex AI: สำหรับการดีพลอยระดับโปรดักชันและการใช้งานแบบควบคุมในระบบฝั่งเซิร์ฟเวอร์

การผสานเหล่านี้ทำให้ Gemini 3 Pro มีประโยชน์เป็นพิเศษ: มันสร้างลูปตั้งแต่ต้นจนจบที่โมเดลเสนอการเปลี่ยนแปลงแล้วรันทดสอบหรือ Linter เพื่อยืนยันพฤติกรรมได้

How should teams use it — suggested workflows?

1. Prototyping (low risk): ใช้ Gemini 3 Pro เพื่อสคาฟโฟลด์ฟีเจอร์และ UI อย่างรวดเร็ว ให้ดีไซเนอร์และวิศวกรวนลูปบนต้นแบบที่มันสร้าง
2. Developer productivity (medium risk): ใช้สร้างโค้ดใน Branch ฟีเจอร์ เขียนเทส รีแฟกเตอร์ หรือเอกสารเสริม ต้องมีการรีวิว PR เสมอ
3. Automated agentic tasks (higher maturity): ผสานกับตัวรันทดสอบ ระบบ CI หรือ CLI เพื่อให้โมเดลเสนอ ทดสอบ และยืนยันการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมที่แยกออก ตั้งราวป้องกันและการอนุมัติโดยมนุษย์ก่อน Merge

What prompts and inputs get the best results?

• ให้ บริบทไฟล์ (แสดงโครงสร้างรีโพหรือไฟล์ที่เกี่ยวข้อง)
• จัดเตรียม อาร์ติแฟกต์ดีไซน์ (ภาพหน้าจอ ไฟล์จาก Figma) สำหรับงาน UI
• ระบุ เทสหรือผลลัพธ์ที่คาดหวัง เพื่อให้โมเดลยืนยันการเปลี่ยนแปลงได้
• ขอให้มี Unit Test และตัวอย่างที่รันได้ — บังคับให้โมเดลคิดในรูปอาร์ติแฟกต์ที่รันได้ ไม่ใช่แค่ข้อความ

Practical tips: prompts, guardrails, and CI integration

How to prompt effectively

• เริ่มด้วย เป้าหมายหนึ่งบรรทัด แล้วตามด้วย เส้นทางไฟล์ที่แน่ชัด และ เทส
• ใช้พรอมป์ต์สไตล์ “Act as” เท่าที่จำเป็น — ดีกว่าคือให้บริบทและข้อจำกัด (เช่น “ปฏิบัติตามกฎ Lint ของเรา; จำกัดฟังก์ชันไม่เกิน 80 บรรทัด; ใช้ Dependency X เวอร์ชัน Y”)
• ขอให้ อธิบาย Diff ได้: “ส่งแพตช์กลับมาและอธิบายว่าทำไมการเปลี่ยนแต่ละจุดจึงจำเป็น”

Guardrails and CI

• เพิ่ม งาน CI ก่อน Merge ที่รันการเปลี่ยนแปลงที่โมเดลสร้างผ่าน Linter เครื่องมือวิเคราะห์สถิต และชุดทดสอบเต็ม
• คง ขั้นตอนอนุมัติโดยมนุษย์ สำหรับการเปลี่ยนแปลงที่แตะโมดูลวิกฤต
• เก็บ Log พรอมป์ต์และเอาต์พุตของโมเดลเพื่อการตรวจสอบย้อนหลังและการติดตาม

How to structure prompts and interactions for reliability?

• ให้ ส่วนบริบทที่จำเพาะ แทนที่จะส่งทั้งรีโพ หากเป็นไปได้ หรือใช้บริบทใหญ่ของโมเดลเพื่อใส่เฉพาะไฟล์ที่เกี่ยวข้องจริง
• ขอให้โมเดล อธิบายเหตุผล และสร้างแผนทีละขั้นก่อนแก้โค้ด; สิ่งนี้ช่วยผู้ตรวจสอบและผู้รีวิว
• ขอ Unit Test คู่กับการเปลี่ยนโค้ด เพื่อให้ตรวจสอบได้ทันที
• จำกัดระบบอัตโนมัติไว้ที่ งานที่ไม่ทำลาย ในช่วงแรก (เช่น ร่าง PR ข้อเสนอ) แล้วค่อยเพิ่มระดับอัตโนมัติเมื่อความมั่นใจสูงขึ้น

Final verdict:

Gemini 3 Pro นั้น ดีมาก สำหรับการเขียนโค้ด หากคุณปฏิบัติต่อมันในฐานะผู้ช่วยมัลติโมดัลทรงพลังที่ผสานในเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมซึ่งมีการรัน การทดสอบ และการทบทวนโดยมนุษย์ ด้วยการผสมผสานความสามารถด้านการให้เหตุผล อินพุตมัลติโมดัล และการรองรับเครื่องมือเชิงตัวแทน มันไปไกลกว่าแค่ระบบเติมคำอัตโนมัติ; มันสามารถทำหน้าที่เหมือนวิศวกรจูเนียร์ที่ร่าง ทดสอบ และอธิบายการเปลี่ยนแปลง แต่ไม่ใช่ตัวแทนแทนที่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์ — หากแต่เป็นตัวคูณกำลังที่ช่วยให้ทีมของคุณโฟกัสด้านดีไซน์ สถาปัตยกรรม และกรณีขอบ ในขณะที่มันจัดการสคาฟโฟลด์ การวนลูป และการแก้ไขประจำ

เริ่มต้นได้ที่ Gemini 3 Pro ใน Playground และดู API guide สำหรับคำแนะนำละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบว่าคุณได้ล็อกอิน CometAPI และได้รับ API key แล้ว CometAPI มีราคา ถูกกว่าราคาทางการอย่างมาก เพื่อช่วยให้คุณผสานการใช้งาน

พร้อมลุยหรือยัง?→ ทดลองใช้ฟรี Gemini 3 Pro !