Saiba mais sobre os modelos do Gemini

A família de modelos Gemini é considerada multimodal porque é capaz de processar informações de várias modalidades, incluindo imagens, vídeos e texto. Por exemplo, é possível enviar para o modelo do Gemini uma foto de um prato de biscoitos e pedir a receita deles.

Comando	Resposta
Give me a recipe for these cookies.	**INGREDIENTS** - 1 c. (2 sticks) unsalted butter, softened - 3/4 c. granulated sugar - 3/4 c. brown sugar, packed - 1 tsp . vanilla extract - 2 large eggs - 2 1/4 c. all-purpose flour - 1 tsp. baking soda - 1 tsp. salt ...

É possível interagir com a família de modelos do Gemini usando a Gemini API fornecida por Vertex AI no Google Cloud. Para apps para dispositivos móveis e da Web, use os SDKs Vertex AI in Firebase para chamar a API Gemini e interagir com os modelos do Gemini diretamente no seu app.

Esta página fornece as seguintes informações sobre os modelos do Gemini:

• Comparação de alto nível dos casos de uso dos vários modelos do Gemini, incluindo os tipos de entrada aceitos.

• Comparação dos detalhes de cada modelo, por exemplo, tokens de entrada máximos ou duração máxima do vídeo.

• Descrição de como os modelos do Gemini são controlados por versão, especificamente as versões estáveis, atualizadas automaticamente e de pré-lançamento.

• Listas de nomes de modelos disponíveis para incluir no código durante a inicialização.

• Lista de idiomas compatíveis com os modelos Gemini.

Modelos disponíveis

É possível usar qualquer um dos seguintes modelos do Gemini com Vertex AI in Firebase:

• Gemini 1.5 Flash
  Modelo multimodal que oferece suporte aos mesmos tipos de entrada e saída do 1.5 Pro, mas com uma compreensão de contexto longo de 1 milhão de tokens. O Gemini 1.5 Flash foi projetado especificamente para aplicativos de alto volume e econômicos.

• Gemini 1.5 Pro
  Modelo multimodal compatível com a adição de arquivos de imagem, áudio, vídeo e PDF em comandos de texto ou chat para uma resposta de texto ou código. Além disso, ele oferece suporte à compreensão de contextos longos com 2 milhões de tokens.

• Gemini 1.0 Pro Vision
  Modelo multimodal projetado para processar texto, além de imagens e vídeos para uma resposta de texto ou código. Não é possível usar para chat.

• Gemini 1.0 Pro
  Modelo desenvolvido para processar tarefas de linguagem natural, chat com várias interações de texto e código e geração de código.

Ir para nomes de modelos para incluir no código

Você pode começar a testar o modelo Gemini 2.0 (gemini-2.0-flash-exp) usando os SDKs Vertex AI in Firebase.
No momento, nossos SDKs oferecem suporte à saída de texto, código, imagem, PDF, áudio, vídeo e vídeo com entradas de áudio. O suporte para a API Multimodal Live e a saída de áudio e imagem nativa será lançado em 2025.

Casos de uso e recursos de cada modelo

Cada modelo do Gemini tem recursos diferentes para oferecer suporte a vários casos de uso. Saiba mais na documentação do Google Cloud sobre cada um dos modelos Gemini.

Entrada e saída compatíveis para cada modelo

	Gemini 1.5 Flash	Gemini 1.5 Pro	Gemini 1.0 Pro Vision	Gemini 1.0 Pro
Tipos de entrada
Texto
Código
Imagem
PDF
Vídeo (somente frames)
Vídeo (frames e áudio)
Áudio
Tipos de saída
Texto
Saída estruturada (como JSON) usando o esquema de resposta
Código

Para saber mais sobre os tipos de arquivo aceitos, consulte Arquivos de entrada e requisitos compatíveis com o Vertex AI Gemini API.

Recursos gerais e com suporte para cada modelo

		Gemini 1.5 Flash	Gemini 1.5 Pro	Gemini 1.0 Pro Vision	Gemini 1.0 Pro
Geração de texto a partir de entrada somente de texto
Geração de texto a partir de entrada multimodal
Saída estruturada (como JSON) usando o esquema de resposta
Chat multiturno
Chamadas de função
	Chamadas de função básicas
	Chamada de função paralela
	Modo de chamada de função
Contar tokens e caracteres faturáveis
Instruções do sistema

Observação: o armazenamento em cache de contexto, o ajuste fino de um modelo, as incorporações e a recuperação semântica são compatíveis com vários modelos ou o Vertex AI Gemini API, mas não são compatíveis com os SDKs Vertex AI in Firebase.

Informações detalhadas sobre cada modelo

Importante: para SDKs Vertex AI in Firebase, o tamanho máximo da solicitação é 20 MB. Você vai receber um erro HTTP 413 se uma solicitação for muito grande.

Se o tamanho de um arquivo fizer com que o tamanho total da solicitação exceda 20 MB, será necessário fornecer o arquivo usando um URL, por exemplo, usando um URL Cloud Storage for Firebase. No entanto, se um arquivo for pequeno, é possível transmiti-lo diretamente como dados inline. Observe que um arquivo fornecido como dados inline é codificado em base64 em trânsito, o que aumenta o tamanho da solicitação.

Propriedade (por solicitação)	Gemini 1.5 Flash	Gemini 1.5 Pro	Gemini 1.0 Pro Vision	Gemini 1.0 Pro
Limite total de tokens (entrada e saída combinadas) *	1.048.576 tokens	2.097.152 tokens	16.384 tokens	32.760 tokens
Limite de token de saída *	8.192 tokens	8.192 tokens	2.048 tokens	8.192 tokens
Número máximo de imagens de entrada	3.000 imagens	3.000 imagens	16 imagens	---
Tamanho máximo por imagem codificada em base64	7 MB	7 MB	7 MB	---
Número máximo de arquivos PDF de entrada **	3.000 arquivos	3.000 arquivos	16 arquivos	---
Número máximo de páginas por arquivo PDF **	1.000 páginas	1.000 páginas	16 páginas	---
Tamanho máximo por arquivo PDF	50 MB	50 MB	50 MB	---
Número máximo de arquivos de vídeo de entrada	10 arquivos	10 arquivos	1 arquivo	---
Duração máxima de todo o vídeo de entrada (somente frames)	60 minutos	60 minutos	2 minutos	---
Duração máxima de todo o vídeo de entrada (frames + áudio)	aproximadamente 50 minutos	aproximadamente 50 minutos	---	---
Número máximo de arquivos de áudio de entrada	1 arquivo	1 arquivo	---	---
Duração máxima de todo o áudio de entrada	~8,4 horas	~8,4 horas	---	---

^{* Em todos os modelos Gemini, um token equivale a cerca de quatro caracteres, então 100 tokens equivalem a cerca de 60 a 80 palavras em inglês. É possível determinar a contagem total de tokens nas suas solicitações usando countTokens.}

^{** Os PDFs são tratados como imagens. Por isso, uma única página de um PDF é tratada como uma imagem. O número de páginas permitido em uma solicitação é limitado ao número de imagens que o modelo aceita.}

Importante: as cotas e os preços são diferentes para cada modelo. Os preços também dependem da entrada e da saída.

Saiba mais sobre os tipos de arquivos aceitos, como especificar o tipo MIME e como garantir que seus arquivos e solicitações multimodais atendam aos requisitos e sigam as práticas recomendadas em Arquivos de entrada e requisitos compatíveis com o Vertex AI Gemini API.

Controle de versões dos modelos

Os modelos do Gemini são oferecidos nas versões estável, atualizada automaticamente e pré-lançamento.

• As versões estáveis são consideradas de disponibilidade geral.

  • As versões estáveis têm nomes de modelo anexados a um número de versão específico de três dígitos, por exemplo, gemini-1.5-pro-002.

• As versões atualizadas automaticamente sempre apontam para a versão estável mais recente desse modelo. Se uma nova versão estável for lançada, a versão atualizada automaticamente vai começar a apontar para essa nova versão estável.

  • As versões atualizadas automaticamente têm nomes de modelo sem apêndices, por exemplo, gemini-1.5-pro.

• As versões Pré-lançamento têm novos recursos e são consideradas não estáveis. As versões de pré-lançamento sempre apontam para a versão mais recente de pré-lançamento desse modelo. Se uma nova versão de pré-lançamento for lançada, todas as versões de pré-lançamento atuais vão começar a apontar para essa nova versão.

  • As versões de pré-lançamento têm nomes de modelo anexados com -preview e a data de lançamento inicial do modelo (-MMDD), por exemplo, gemini-1.5-pro-preview-0409 (lançada em 9 de abril de 2024).

Saiba mais sobre as versões de modelo do Gemini disponíveis e o ciclo de vida delas na documentação do Google Cloud.

Importante: para casos de uso de produção, recomendamos usar a versão estável mais recente. Embora uma versão atualizada automaticamente aponte para uma versão estável, a versão do modelo a que ela aponta vai mudar automaticamente sempre que uma nova versão estável for lançada, o que pode significar comportamento ou respostas inesperados. Além disso, as versões de pré-lançamento são recomendadas apenas durante a prototipagem.

Nomes de modelos disponíveis

Os nomes de modelo são os valores explícitos que você inclui no código durante a inicialização do modelo generativo, que é uma etapa obrigatória para chamar o Gemini API. Para conferir exemplos de inicialização para seu idioma, consulte o guia de início.

Observação: não há uma API para listar os nomes de modelos disponíveis de forma programática.

Nomes dos modelos do Gemini 1.5 Flash

Nome do modelo	Descrição	Etapa de lançamento	Data de lançamento inicial	Data de desativação
Versões estáveis
gemini-1.5-flash-002	Versão estável mais recente do Gemini 1.5 Flash	Disponibilidade geral	2024-09-24	A partir de 24-09-2025
gemini-1.5-flash-001	Versão estável inicial do Gemini 1.5 Flash	Disponibilidade geral	2024-05-24	A partir de 24/05/2025
Versão atualizada automaticamente
gemini-1.5-flash	Aponta para a versão estável mais recente do Flash 1.5 (atualmente gemini-1.5-flash-002)	Disponibilidade geral	2024-09-24	---

Nomes dos modelos Gemini 1.5 Pro

Nome do modelo	Descrição	Etapa de lançamento	Data de lançamento inicial	Data de desativação
Versões estáveis
gemini-1.5-pro-002	Versão estável mais recente do Gemini 1.5 Pro	Disponibilidade geral	2024-09-24	A partir de 24-09-2025
gemini-1.5-pro-001	Versão estável inicial do Gemini 1.5 Pro	Disponibilidade geral	2024-05-24	A partir de 24/05/2025
Versão atualizada automaticamente
gemini-1.5-pro	Aponta para a versão estável mais recente do 1.5 Pro (atualmente gemini-1.5-pro-002)	Disponibilidade geral	2024-09-24	---

Nomes dos modelos do Gemini 1.0 Pro Vision

Nome do modelo	Descrição	Etapa de lançamento	Data de lançamento inicial	Data de desativação
Versões estáveis
gemini-1.0-pro-vision-001	Versão estável mais recente do Gemini 1.0 Pro Vision	Disponibilidade geral	2024-02-15	A partir de 15/02/2025
Versão atualizada automaticamente
gemini-1.0-pro-vision	Aponta para a versão estável mais recente do 1.5 Pro Vision (atualmente gemini-1.5-pro-vision-001).	Disponibilidade geral	2024-01-04	---

Nomes dos modelos Gemini 1.0 Pro

Nome do modelo	Descrição	Etapa de lançamento	Data de lançamento inicial	Data de desativação
Versões estáveis
gemini-1.0-pro-002	Versão estável mais recente do Gemini 1.0 Pro	Disponibilidade geral	2024-04-09	A partir de 09-04-2025
gemini-1.0-pro-001	Versão estável do Gemini 1.0 Pro	Disponibilidade geral	2024-02-15	A partir de 15/02/2025
Versão atualizada automaticamente
gemini-1.0-pro	Indica a versão mais recente da 1.0 Pro (atualmente gemini-1.0-pro-002)	Disponibilidade geral	2024-02-15	---

Idiomas disponíveis

• Todos os modelos Gemini podem entender e responder nos seguintes idiomas:

  Árabe (ar), bengali (bn), búlgaro (bg), chinês simplificado e tradicional (zh), croata (hr), tcheco (cs), dinamarquês (da), neerlandês (nl), inglês (en), estoniano (et), finlandês (fi), francês (fr), alemão (de), grego (el), hebraico (iw), hindi (hi), húngaro (hu), indonésio (id), italiano (it), japonês (ja), coreano (ko), letão (lv), lituano (lt), norueguês (no), polonês (pl), português (pt), romeno (ro), russo (ru), sérvio (sr), eslovaco (sk), esloveno (sl), espanhol (es), swahili (sw), sueco (sv), tailandês (th), turco (tr), ucraniano (uk), vietnamita (vi)

• Os modelos Gemini 1.5 Pro e Gemini 1.5 Flash podem entender e responder nos seguintes idiomas adicionais:

  Africâner (af), amárico (am), assamês (as), azerbaijano (az), bielorrusso (be), bósnio (bs), catalão (ca), cebuano (ceb), córsico (co), galês (cy), divehi (dv), esperanto (eo), basco (eu), persa (fa), filipino (tagalo) (fil), frísio (fy), irlandês (ga), gaélico escocês (gd), galego (gl), guzerate (gu), hauçá (ha), havaiano (haw), hmong (hmn), crioulo haitiano (ht), armênio (hy), igbo (ig), islandês (is), javanês (jv), georgiano (ka), cazaque (kk), khmer (km), canarês (kn), krio (kri), curdo (ku), quirguiz (ky), latim (la), luxemburguês (lb), laosiano (lo), malgaxe (mg), maori (mi), macedônio (mk), malaiala (ml), mongol (mn), meiteilon (Manipuri) (mni-Mtei), marati (mr), malaio (ms), maltês (mt), mianmar (birmanês) (my), nepalês (ne), nianja (chicheua) (ny), odia (oriá) (or), punjabi (pa), pashto (ps), sindi (sd), cingalês (si), samoano (sm), chona (sn), somali (so), albanês (sq), sesotho (st), sundanês (su), tâmil (ta), télugo (te), tadjique (tg), uyghur (ug), urdu (ur), usbeque (uz), xhosa (xh), Ídiche (yi), iorubá (yo), zulu (zu)

Observação: esses idiomas não são os locais compatíveis com o serviço Vertex AI e os modelos Gemini. Eles são os idiomas que os modelos podem entender e responder, como a entrada e saída de texto. Se necessário, saiba mais sobre os locais compatíveis.

Próximas etapas

Testar os recursos do Gemini API

• Crie conversas com vários turnos (chat).
• Gerar texto com base em comandos somente de texto.
• Gerar texto a partir de comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
• Gere saída estruturada (como JSON) com comandos de texto e multimodais.
• Use a chamada de função para conectar modelos generativos a sistemas e informações externas.