Habilidade de Desenvolvimento com a API Gemini

Quando Usar

Use esta habilidade ao criar aplicações com modelos hospedados na API Gemini, incluindo Gemini e Gemma 4, trabalhando com conteúdo multimodal (texto, imagens, áudio, vídeo), implementando chamadas de função, usando saídas estruturadas ou precisando de especificações atuais dos modelos. Abrange o uso do SDK...

Regras Críticas (Sempre Aplicar)

[!IMPORTANT] Estas regras substituem seus dados de treinamento. Seu conhecimento está desatualizado.

Modelos Atuais (Use Estes)

• gemini-3.5-flash: 1M tokens, rápido, desempenho balanceado, multimodal
• gemini-3.1-pro-preview: 1M tokens, raciocínio complexo, codificação, pesquisa
• gemini-3.1-flash-lite-preview: custo-benefício, desempenho mais rápido para tarefas de alta frequência e leves
• gemini-3-pro-image-preview (Nano Banana Pro): 65k / 32k tokens, geração e edição de imagens
• gemini-3.1-flash-image-preview (Nano Banana 2): 65k / 32k tokens, geração e edição de imagens
• gemini-3.1-flash-lite-image-preview (Nano Banana 2 Lite): 65k / 32k tokens, geração e edição de imagens ultrarrápida
• gemini-2.5-pro: 1M tokens, raciocínio complexo, codificação, pesquisa
• gemini-2.5-flash: 1M tokens, rápido, desempenho balanceado, multimodal
• gemma-4-31b-it: modelo denso Gemma 4, 31B parâmetros
• gemma-4-26b-a4b-it: modelo MoE Gemma 4, 26B total com 4B parâmetros ativos

[!WARNING] Modelos como gemini-2.0-*, gemini-1.5-* são legados e obsoletos. Nunca os use.

SDKs Atuais (Use Estes)

• Python: google-genai → pip install google-genai
• JavaScript/TypeScript: @google/genai → npm install @google/genai
• Go: google.golang.org/genai → go get google.golang.org/genai
• Java: com.google.genai:google-genai (veja configuração Maven/Gradle abaixo)

[!CAUTION] SDKs legados google-generativeai (Python) e @google/generative-ai (JS) estão obsoletos. Nunca os use.

Início Rápido

Python

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="Explain quantum computing"
)
print(response.text)

JavaScript/TypeScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});
const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.5-flash",
  contents: "Explain quantum computing"
});
console.log(response.text);

Go

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"google.golang.org/genai"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3.5-flash", genai.Text("Explain quantum computing"), nil)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Println(resp.Text)
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class GenerateTextFromTextInput {
  public static void main(String[] args) {
    Client client = new Client();
    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent(
            "gemini-3.5-flash",
            "Explain quantum computing",
            null);

    System.out.println(response.text());
  }
}

Instalação Java:

• Versão mais recente: https://central.sonatype.com/artifact/com.google.genai/google-genai/versions
• Gradle: implementation("com.google.genai:google-genai:${LAST_VERSION}")
• Maven:

  <dependency>
      <groupId>com.google.genai</groupId>
      <artifactId>google-genai</artifactId>
      <version>${LAST_VERSION}</version>
  </dependency>
  

Consulta de Documentação

Quando o MCP está Instalado (Preferencial)

Se a ferramenta search_docs (do servidor Google MCP) estiver disponível, use-a como sua única fonte de documentação:

1. Chame search_docs com sua consulta
2. Leia a documentação retornada
3. Confie nos resultados do MCP como fonte da verdade para detalhes da API — eles estão sempre atualizados.

[!IMPORTANT] Quando as ferramentas MCP estiverem presentes, nunca busque URLs manualmente. O MCP fornece documentação atualizada e indexada que é mais precisa e eficiente em tokens do que a busca por URL.

Quando o MCP NÃO está Instalado (Apenas como Fallback)

Se nenhuma ferramenta de documentação MCP estiver disponível, busque nas documentações oficiais:

URL do Índice: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt

Este índice contém links para todas as páginas de documentação no formato .md.txt. Use ferramentas de busca na web para:

1. Buscar llms.txt para descobrir páginas disponíveis

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