Google introduces Veo 3 Fast, an optimized model for speed and price, along with new image-to-video capabilities for both Veo 3 and Veo 3 Fast, enabling developers to efficiently create high-quality video content from text or still images, with varying pricing based on the model and audio inclusion, now available in the Gemini API.

LangExtract is a new open-source Python library powered by Gemini models for extracting structured information from unstructured text, offering precise source grounding, reliable structured outputs using controlled generation, optimized long-context extraction, interactive visualization, and flexible LLM backend support.

The Gemini Embedding model enhances AI applications, particularly through context engineering, which is being successfully adopted by various organizations across industries to power context-aware systems, leading to significant improvements in performance, accuracy, and efficiency.

O Gemini 2.5 Flash-Lite, anteriormente em versão de pré-lançamento, já está estável e disponível de forma geral. Esse modelo econômico é aproximadamente 1,5 vez mais rápido que o Gemini 2.0 Flash-Lite e o Gemini 2.0 Flash, além de oferecer alta qualidade e incluir recursos da família 2.5, como uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e a multimodalidade.

O recurso "logprobs" foi oficialmente introduzido na API Gemini na Vertex AI. Ele fornece insights sobre a tomada de decisões do modelo, mostrando pontuações de probabilidade para tokens escolhidos e alternativos. Este guia passo a passo mostra como ativar e interpretar esse recurso e aplicá-lo a casos de uso poderosos, como classificação confiável, preenchimento automático dinâmico e avaliação quantitativa de RAG.