Como Usar a API Gemini 3.0

Desenvolvedores buscam constantemente modelos de IA poderosos sem incorrer em altos custos. O Google atende a essa necessidade oferecendo acesso gratuito a modelos avançados, incluindo versões de prévia como o Gemini 3 Pro.

💡

Antes de prosseguir, baixe o Apidog gratuitamente agora mesmo – ele serve como um excelente cliente de API para enviar requisições à API Gemini 3, inspecionar respostas, lidar com entradas multimodais e depurar endpoints eficientemente durante seus experimentos na camada gratuita.

botão

O Google mantém uma camada gratuita generosa para a API Gemini via Google AI Studio. Essa configuração permite que você gere uma chave de API e comece a chamar modelos imediatamente. Além disso, a partir de novembro de 2025, o Google oferece acesso aos modelos de prévia Gemini 3 Pro sem custo, embora com limites de taxa adequados para prototipagem, testes e aplicações em pequena escala.

Entendendo os Preços da API Gemini 3

De modo geral, os preços do Gemini 3.0 funcionam assim:

<200k tokens $2,00 de entrada, $12,00 de saída
>200k tokens $4,00 de entrada, $18,00 de saída

A data limite de conhecimento do Gemini 3.0 está definida para janeiro de 2025.

Se você deseja usar a API Gemini 3.0 gratuitamente, o Google é generoso o suficiente para permitir que você experimente: O Google estrutura a API Gemini em torno de duas camadas principais: gratuita e paga conforme o uso. A camada gratuita opera inteiramente sem ativação de faturamento. Consequentemente, todas as requisições permanecem gratuitas até que você ative explicitamente o Faturamento do Cloud para cotas maiores.

O Google AI Studio funciona como a interface principal para acesso gratuito. Aqui, você prototipa prompts, gera chaves de API e chama modelos diretamente. Modelos de prévia como o Gemini 3 Pro aparecem automaticamente no seletor de modelos quando disponíveis em sua região.

As principais vantagens da camada gratuita incluem:

Sem exigência de cartão de crédito
Acesso a modelos de prévia de ponta, incluindo Gemini 3 Pro
Suporte para entradas multimodais (texto, imagens, vídeo, áudio)
Chamada de funções, saídas estruturadas e ferramentas de execução de código
Limites de taxa que são redefinidos diariamente, suficientes para desenvolvimento e uso em produção moderado

No entanto, a camada gratuita impõe cotas para garantir o uso justo. Limites típicos para modelos de prévia Gemini 3 Pro são de aproximadamente 5-10 requisições por minuto (RPM), 250.000 tokens por minuto (TPM) e 50-100 requisições por dia (RPD). Esses valores variam por variante de modelo e região, e o Google os ajusta periodicamente.

Passo a Passo: Gere sua Chave de API Gemini 3

Você começa criando uma chave de API no Google AI Studio. Siga estes passos precisos:

Navegue para aistudio.google.com.
Faça login com sua conta Google (pessoal ou Workspace).

4. Clique no ícone do perfil no canto superior direito e selecione "Obter chave de API". Escolha "Criar chave de API em novo projeto" (ou selecione um existente).

6. O Google gera a chave instantaneamente. Copie-a imediatamente – você não poderá visualizá-la novamente.

Além disso, você pode criar várias chaves e restringi-las a referenciadores ou endereços IP específicos para segurança. Sempre trate a chave como dados sensíveis; nunca a envie para repositórios públicos.

Para acesso direto à prévia do Gemini 3 Pro, visite este link fornecido pelo Google: https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-3-pro-preview. Isso abre uma interface de chat pré-configurada com o modelo de prévia.

Vamos Experimentar a API Gemini 3.0 no Google AI Studio

Instalando os SDKs Oficiais do Gemini para Acesso Programático

O Google fornece bibliotecas cliente em várias linguagens. Você as instala via gerenciadores de pacotes.

Para desenvolvedores Python:

pip install -U google-generativeai

Em seguida, configure a biblioteca:

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY_HERE")

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-preview-11-2025")
response = model.generate_content("Explain quantum entanglement in simple terms.")
print(response.text)

Usuários de Node.js executam:

npm install @google/generative-ai

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY_HERE");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-3-pro-preview-11-2025" });

const result = await model.generateContent("Write a Python function to calculate Fibonacci numbers.");
console.log(result.response.text());

Outras linguagens suportadas incluem Go, Java e Swift. Todas as bibliotecas lidam com autenticação, novas tentativas e streaming automaticamente.

Enviando sua Primeira Requisição para a API Gemini 3 Usando curl

Você pode testar diretamente com curl para uma verificação rápida:

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-preview-11-2025:generateContent?key=YOUR_API_KEY \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [{ "text": "Describe the key improvements in Gemini 3 over previous versions." }]
    }]
  }'

Este endpoint retorna uma resposta JSON contendo o texto gerado e metadados de uso.

Use o Apidog para um Fluxo de Trabalho de Teste de API Melhor e Mais Integrado

Comandos curl brutos funcionam para testes simples, mas o desenvolvimento de nível de produção exige ferramentas melhores. O Apidog se destaca aqui como um cliente de API completo e plataforma de documentação.

botão

Você importa a especificação OpenAPI oficial do Gemini para o Apidog, que gera automaticamente todos os endpoints, parâmetros e corpos de requisição. Posteriormente, você:

Salve sua chave de API como uma variável de ambiente
Crie coleções para diferentes casos de uso (geração de texto, visão, chamada de funções)
Envie requisições multimodais fazendo upload de imagens ou vídeos diretamente
Visualize o uso de tokens e metadados de resposta em tempo real
Gere código cliente (Python, JS, etc.) a partir de requisições reais
Simule servidores para testes de frontend sem consumir cota

Interface do Apidog para testar endpoints da API Gemini 3

Muitos desenvolvedores escolhem o Apidog especificamente para fluxos de trabalho Gemini porque ele lida com uploads de arquivos grandes, respostas de streaming e saídas JSON estruturadas de forma transparente – recursos com os quais o Postman tem dificuldades para APIs generativas.

Quais são os Limites de Taxa da API Gemini 3.0?

O Google não divulga o limite de taxa da API Gemini 3.0 atualmente, embora os usuários estejam relatando que estão sofrendo com limites de taxa após algumas conversas (Código de erro: Você atingiu seu limite de taxa. Por favor, tente novamente mais tarde.)

Com base na documentação oficial do Google, a API Gemini possui uma camada gratuita acessível via Google AI Studio que está sujeita a limites de taxa para garantir o uso justo. Esses limites são medidos principalmente em Requisições Por Minuto (RPM) e, para alguns modelos, também em Requisições Por Dia (RPD) e Tokens Por Minuto (TPM). Por exemplo, o modelo padrão gemini-1.0-pro tem um limite de taxa gratuito de 60 RPM, o que geralmente é suficiente para desenvolvimento e testes. Esses limites são fornecidos sem custo e não exigem que uma conta de faturamento seja configurada.

Diferentes modelos dentro da família Gemini possuem limites de taxa distintos. Exceder o limite de taxa de um modelo resultará em um erro HTTP 429 "Recurso Esgotado". Para gerenciar isso, os desenvolvedores devem implementar o tratamento de erros com uma estratégia de *backoff* exponencial, que envolve esperar por períodos progressivamente mais longos antes de tentar novamente uma requisição. Para aplicações que exigem um volume de requisições maior do que o permitido pela camada gratuita, você deve habilitar o faturamento em um projeto do Google Cloud e fazer a transição para o plano pago conforme o uso, que oferece limites significativamente maiores (ai.google.dev).

Para um throughput maior, você pode criar várias contas Google (cada uma com sua própria chave) e rotacioná-las – uma prática comum entre desenvolvedores que se mantêm dentro dos limites gratuitos.

Visão e Vídeo com a API Gemini 3.0

O Gemini 3 processa imagens e vídeo nativamente. Exemplo de código Python para análise de imagens:

from google.generativeai.types import File

image_file = genai.upload_file(path="diagram.png")

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-preview-11-2025")
response = model.generate_content([
    "Explain this architecture diagram in detail:",
    image_file
])
print(response.text)

A compreensão de vídeo funciona de forma semelhante – faça upload de um MP4 e faça perguntas sobre o conteúdo, carimbos de data/hora ou ações.

Conclusão

O Google possibilita acesso sem precedentes à IA de ponta por meio de sua camada gratuita. Você obtém uma chave em menos de dois minutos, começa a chamar os modelos de prévia do Gemini 3 Pro imediatamente e constrói aplicações sofisticadas sem gastar dinheiro.

Combine essa capacidade com um cliente de API robusto como o Apidog, e você terá um ambiente de desenvolvimento completo que rivaliza com serviços pagos. Milhares de desenvolvedores já prototipam agentes, sistemas RAG e aplicativos multimodais dessa forma.

Aja agora: vá para o Google AI Studio, gere sua chave, baixe o Apidog e envie sua primeira requisição Gemini 3. A barreira para construir com IA de ponta nunca foi tão baixa.

botão