Экосистема Gemini 3: Новые возможности и переход с предыдущих версий

30 минут Урок 1

Экосистема Gemini 3: Новые возможности и переход с предыдущих версий

Приветствую на первом уроке курса! Мы начинаем погружение в мир Gemini 3. Если вы работали с версиями 1.0, 1.5 или 2.0, вы заметите, что третий релиз — это не просто улучшение метрик. Это фундаментальный сдвиг в архитектуре, ориентированный на создание автономных агентов и работу с бесконечным контекстом.

В этом уроке мы не будем просто читать документацию. Мы разберем, почему Google изменил подход к API, какие привычные паттерны больше не работают (и почему это к лучшему), и как подготовить ваш код к миграции. Наша цель — чтобы к концу занятия у вас был четкий план обновления ваших проектов.

Эволюция: От чат-бота к мультимодальному мозгу

Давайте вспомним контекст. Gemini 1.0 была прорывом в мультимодальности. Версия 1.5 ввела понятие огромного контекстного окна (до 2 млн токенов). Gemini 3 делает следующий шаг: активное управление состоянием и нативная агентность.

Основные изменения в Gemini 3 можно разделить на три категории:

Архитектурные: Переход на гибридную MoE (Mixture of Experts) архитектуру нового поколения, что снизило задержку (latency) в 2 раза при сохранении качества.
Функциональные: Встроенная поддержка сложных инструментов (Function Calling v2) без необходимости писать сложные промпты-обвязки. Модель теперь "понимает", когда ей нужен инструмент, на уровне нейронных связей, а не просто через fine-tuning.
Инфраструктурные: Новые SDK и API эндпоинты, которые требуют изменения способа инициализации клиента.

Ключевые фишки Gemini 3 API

Прежде чем мы перейдем к коду, давайте определимся, ради чего мы вообще обновляемся. Вот список "killer features", которые вы будете использовать в этом курсе:

Context Caching 2.0 (Кэширование контекста): В версии 1.5 это было дорого и сложно. В Gemini 3 вы можете "заморозить" состояние диалога или огромную базу знаний (например, книгу или документацию проекта) и делать к ней дешевые запросы. Это снижает стоимость токенов до 90% для повторяющихся задач.
Native Structured Output (Нативный JSON): Больше не нужно умолять модель: "Пожалуйста, верни только JSON, без markdown". В Gemini 3 вы передаете JSON-схему (или Pydantic модель в Python), и API гарантирует валидность структуры ответа.
Video-Native Understanding: Модель теперь не просто смотрит "кадры" раз в секунду. Она воспринимает видеопоток как непрерывную сущность, включая аудиодорожку, с точностью до миллисекунд.

Теперь давайте посмотрим, как это влияет на код. Самое болезненное для разработчика — это Breaking Changes. И в Gemini 3 они есть.

python

# ---------------------------------------------------------
# СРАВНЕНИЕ ИНИЦИАЛИЗАЦИИ: Gemini 1.5 vs Gemini 3
# ---------------------------------------------------------

import os

# --- [OLD] Подход Gemini 1.5 (через google.generativeai) ---
# Ранее мы часто использовали глобальную конфигурацию
import google.generativeai as genai_legacy

def legacy_setup():
    genai_legacy.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
    # Модель инициализировалась как отдельный объект
    model = genai_legacy.GenerativeModel('gemini-1.5-pro')
    response = model.generate_content("Привет, как дела?")
    print(f"Legacy: {response.text}")

# --- [NEW] Подход Gemini 3 (Клиент-ориентированный) ---
# Теперь мы используем инстанс клиента для лучшего управления сессиями
# и асинхронности.
from google.genai import Client, types

def gemini_3_setup():
    # Инициализация клиента (Best Practice)
    # Это позволяет держать разные конфигурации для разных агентов
    client = Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
    
    # Вызов стал более явным. Обратите внимание на именование моделей.
    response = client.models.generate_content(
        model='gemini-3.0-flash',
        contents="Привет! Расскажи о себе кратко.",
        config=types.GenerateContentConfig(
            temperature=0.7,
            top_p=0.95
        )
    )
    
    # Доступ к тексту стал безопаснее (обработка пустых ответов)
    print(f"v3: {response.text}")

# Примечание: В Gemini 3 библиотека стала строго типизированной.
# Использование types.GenerateContentConfig - обязательно для автокомплита и валидации.

Миграция: Подводные камни и решения

Разберем код выше. На первый взгляд изменения косметические, но дьявол кроется в деталях.

1. Отказ от глобального состояния:
В версиях 1.x и 2.x библиотека google-generativeai часто полагалась на genai.configure(), который устанавливал API ключ глобально. Это вызывало проблемы при работе с несколькими проектами или ключами в одном приложении. В Gemini 3 (библиотека google-genai) мы создаем экземпляр Client. Это стандарт индустрии, который упрощает написание тестов и многопоточного кода.

2. Типизация и Pydantic:
Новый SDK построен вокруг строгой типизации. Если раньше вы передавали словари {"temperature": 0.5} и надеялись, что не опечатались в ключе, то теперь используются объекты конфигурации (types.GenerateContentConfig). IDE сразу подскажет вам доступные параметры. Это критически важно при создании сложных агентов.

3. Изменение имен моделей:
Gemini 3 вводит новую иерархию моделей:

gemini-3.0-flash — для быстрых, высокочастотных задач (замена 1.5 Flash).
gemini-3.0-pro — баланс интеллекта и цены.
gemini-3.0-ultra — для задач, требующих глубокого ризонинга (Reasoning) и сложной логики.

Совет: При миграции начинайте с версии Flash. В 3-м поколении она стала настолько умной, что покрывает 80% кейсов, для которых раньше требовалась Pro версия, но стоит в разы дешевле.

Упражнение

У вас есть старый код, который использует Gemini 1.5 для анализа отзывов клиентов. Ваша задача — переписать функцию analyze_review под новый стандарт Gemini 3 SDK. Старый код: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="...") model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro') def analyze_review(text): prompt = f"Определи тональность отзыва: {text}" response = model.generate_content(prompt) return response.text ``` Требования к новому коду: 1. Использовать класс Client. 2. Использовать модель gemini-3.0-flash. 3. Установить temperature=0 для детерминированности. 4. Вернуть результат.

Решение:

```python
import os
from google.genai import Client, types

# Инициализируем клиента (лучше выносить это за пределы функции, 
# если функция вызывается часто, чтобы не пересоздавать соединение)
client = Client(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"))

def analyze_review(text):
    # Формируем промпт
    prompt = f"Определи тональность отзыва: {text}"
    
    try:
        # Вызов API через новый интерфейс
        response = client.models.generate_content(
            model='gemini-3.0-flash',
            contents=prompt,
            # Настройка конфигурации для детерминированного ответа (temp=0)
            config=types.GenerateContentConfig(
                temperature=0.0
            )
        )
        
        # Возвращаем текст (в v3 есть удобное свойство .text)
        return response.text
        
    except Exception as e:
        # Хорошая практика - логировать ошибки API
        print(f"Ошибка при анализе: {e}")
        return "Error"
```

Работа со структурированными данными (Structured Outputs)

Одна из самых больших болей разработчиков — заставить LLM вернуть чистый JSON. Раньше мы использовали костыли: регулярные выражения, библиотеки типа LangChain с парсерами или режим response_mime_type="application/json".

В Gemini 3 это стало нативным. Вы просто передаете структуру класса, и модель обязана следовать схеме. Это работает не через промпт-инжиниринг, а через ограничение токенов на выходе (Constrained Decoding).

Давайте посмотрим, как это выглядит на практике. Допустим, нам нужно извлечь из текста имя пользователя, его возраст и список интересов.

python

from pydantic import BaseModel
from typing import List
from google.genai import Client, types

# 1. Определяем желаемую структуру ответа с помощью Pydantic
class UserProfile(BaseModel):
    name: str
    age: int
    interests: List[str]
    is_premium: bool

client = Client(api_key="YOUR_KEY")

raw_text = "Ivan is a 28 years old developer who loves Python, AI and coffee. He has a pro subscription."

# 2. Делаем запрос, передавая класс в response_schema
response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.0-pro',
    contents=f"Extract user info from: {raw_text}",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_mime_type="application/json",
        response_schema=UserProfile  # <-- МАГИЯ ЗДЕСЬ
    )
)

# 3. Парсим ответ. В новом SDK можно получить объект сразу
# Примечание: response.parsed работает, если передана схема
user_data: UserProfile = response.parsed

print(f"User: {user_data.name}, Interests: {len(user_data.interests)}")
# Вывод: User: Ivan, Interests: 3

Почему это меняет правила игры?

Использование response_schema с Pydantic моделями превращает Gemini 3 из "генератора текста" в "процессор данных".

Надежность: Вы больше не получите JSON с лишней запятой или полем "age": "двадцать лет" (строка вместо числа). Модель "знает" типы данных.
Экономия токенов: Модель не генерирует лишние слова вроде "Вот ваш JSON...", она сразу генерирует скобки и данные.
Безопасность: Это снижает риск Prompt Injection, так как формат вывода жестко зафиксирован.

Экосистема: AI Studio vs Vertex AI

Важно понимать, где запускать ваш код. Gemini 3 доступна в двух "вкусах":

Google AI Studio (API Key): То, что мы использовали выше. Идеально для прототипов, стартапов и быстрой разработки. Бесплатно (с лимитами) или Pay-as-you-go.
Vertex AI (GCP): Корпоративный уровень. Требует IAM авторизации (сервисные аккаунты), находится внутри вашего VPC. Здесь есть гарантии SLA, приватности данных (ваши данные не используются для обучения) и инструменты MLOps.

SDK для них разные, но в Gemini 3 Google постаралась максимально сблизить интерфейсы. Тем не менее, для продакшна крупных компаний чаще выбирают Vertex AI.

Вопрос

Какое изменение в инициализации SDK является ключевым при переходе с Gemini 1.5 (google-generativeai) на Gemini 3 (google-genai) в Python?

Необходимо обязательно использовать Vertex AI вместо API ключей.

Переход от глобальной функции configure() к созданию экземпляра класса Client().

Теперь нужно передавать API ключ в каждом вызове generate_content.

Модели переименованы в Bard-3.0.

Использование Pydantic стало обязательным для текстовых ответов.

Заключение урока

Мы рассмотрели фундамент работы с Gemini 3. Теперь вы знаете:

Как настроить новое окружение и почему класс Client лучше глобальной конфигурации.
Как работают типизированные конфиги и почему это спасает от ошибок.
Как гарантировать JSON-ответ с помощью схем Pydantic.

В следующем уроке мы углубимся в Управление контекстом. Мы научимся работать с длинной памятью, использовать кэширование для снижения затрат и строить диалоги, которые не "забывают" суть через 10 сообщений.

Домашнее задание: Установите библиотеку google-genai (будьте внимательны, не перепутайте с legacy версией) и попробуйте создать простой скрипт, который принимает на вход описание фильма и возвращает JSON с полями: title, year, genre (список), используя строгую типизацию.

Следующий урок