Google aposenta temperature, top_p e top_k nos novos modelos Gemini

O Google anunciou que seus modelos mais recentes de IA, o Gemini 3.6 Flash e o Gemini 3.5 Flash-Lite, entraram em disponibilidade geral e já estão prontos para uso em produção. Junto com o lançamento veio uma mudança que mexe direto com quem desenvolve: os parâmetros temperature, top_p e top_k foram descontinuados e agora são simplesmente ignorados.

Não é um detalhe menor. Esses três controles são a forma clássica de ajustar o quão “criativa” ou “previsível” uma resposta de IA será — e agora saem de cena para todos os modelos futuros do Gemini.

O que muda na prática

Segundo a documentação do Google AI for Developers, os dois novos modelos oferecem janela de contexto de 1 milhão de tokens, até 64 mil tokens de saída e o conjunto completo de ferramentas integradas, incluindo o recurso de uso do computador.

A parte que exige atenção é a migração. As requisições que ainda enviarem temperature, top_p ou top_k passam a ter esses valores desconsiderados. E o aviso é claro: em gerações futuras, mandar esses parâmetros vai retornar um erro HTTP 400. Ou seja, o código quebra.

Há mais. Requisições que terminam com um turno de modelo não vazio também deixam de ser permitidas e retornam erro 400. Quem usava o truque de pré-preencher um turno de modelo — para suprimir preâmbulos ou forçar respostas em JSON, por exemplo — agora precisa recorrer a instruções de sistema ou a saídas estruturadas.

Por que o Google fez isso

A justificativa oficial é que, para melhorar o determinismo das respostas, o desenvolvedor deve definir uma instrução de sistema com regras explícitas para o seu caso de uso, em vez de mexer nos parâmetros de amostragem.

Na leitura mais direta: o Google está tirando das mãos de quem programa uma parte do controle sobre como o modelo gera texto. A empresa passa a decidir internamente a estratégia de amostragem, e ao usuário sobra ajustar o comportamento por meio de prompts e instruções.

Isso simplifica a API para iniciantes, sem dúvida. Mas também reduz a margem de ajuste fino de quem já dominava essas alavancas — pesquisadores, times que fazem testes controlados e aplicações que dependem de reprodutibilidade vão sentir a diferença.

Por que isso importa pra você

Se você usa o Gemini só pelo aplicativo ou pelo site, nada disso afeta o seu dia a dia. A mudança é técnica e mira quem constrói produtos em cima da API.

Mas o recado é relevante para todo o mercado. O Google declarou que essas regras valem não só para os dois novos modelos, mas para todos os lançamentos futuros do Gemini. Não é um ajuste pontual: é uma nova direção de como a API vai funcionar daqui pra frente.

Vale também notar que o Gemini 3.6 Flash já virou o modelo padrão que alimenta o agente do Antigravity nos agentes gerenciados do Gemini, algo que pode ser alterado por um novo campo na API. É mais um sinal de que o Google está reorganizando seu ecossistema em torno dessa geração de modelos.

Para desenvolvedores, a orientação é simples e urgente: revise o código, remova os parâmetros descontinuados e ajuste os fluxos que dependiam de pré-preenchimento de turnos. Quem deixar para depois corre o risco de ver aplicações falharem quando os erros 400 começarem a valer nas próximas gerações.

Fonte: Google AI for Developers · Imagem de capa: Google AI for Developers