新版gemini sdk默认启用3.5 flash模型，client.models.generate_content()自动路由至该模型；thinking_level统一控制推理强度；多模态函数调用支持内嵌二进制返回；缓存升级为三级分层；antigravity平台集成已内置。
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新版Gemini SDK默认启用3.5 Flash模型
所有调用gemini-3.5-flash的请求，现在无需显式指定模型名即可触发——只要使用2026年5月25日后发布的SDK v3.2.0+，【client.models.generate_content()将自动路由至3.5 Flash】。旧版代码中硬编码gemini-3.1-pro或gemini-2.5-flash的，必须手动更新模型字符串，否则会返回404错误。
这一步操作起来很简单，直接把代码里model参数从"models/gemini-3.1-pro"改成"models/gemini-3.5-flash"就行。
thinking_level参数全面接管推理强度控制
旧版SDK中分散在temperature、top_p、max_output_tokens等字段的“思考深度”逻辑，已统一收归thinking_level参数管理。它现在是唯一影响内部推理Token预算的开关：
方法一：Low档位适用于单轮问答、关键词提取、简单格式转换，响应延迟稳定在120ms内；
方法二：Medium为新SDK默认值，覆盖90%的文档摘要、代码解释、日志分析场景，输出质量与旧版Deep Think模式相当但成本降低43%；
方法三：【High档位仅对AI Ultra订阅用户开放】，未授权调用将返回HTTP 403并附带计费失败提示。
多模态函数调用支持内嵌二进制返回
第一步：在function calling定义中，将response_schema.type设为"object"且包含binary_content字段；
第二步：模型执行完成后，不再返回base64字符串，而是直接在response.content.parts[0].function_call.response中携带bytes类型原始数据；
第三步：调用方需用response.content.parts[0].function_call.response.binary_content.decode("utf-8")提取文本，或用.bytes()方法获取原始字节流——这省去了客户端反复编解码的开销，但要求运行时环境支持Python 3.11+。
缓存策略升级为三级分层机制
新版SDK自动启用request-level、response-level、chunk-level三级缓存。其中response-level缓存命中时，【返回头中X-Google-Cache-Status将显示HIT】，且响应时间压缩至平均8ms；
注意：若请求体中含timestamp、random_id等动态字段，SDK会自动剥离这些键再计算缓存哈希，避免误失命中。
Antigravity平台集成已内置到SDK底层
开发者无需再单独配置antigravity_endpoint或注入中间件，只要调用client.agents.execute()，SDK就会自动识别任务类型并选择最优执行路径——代码生成走Flash通道，3D场景构建走Omni通道，视频合成则路由至OmniFlash专用集群。
这一步不需要改任何配置，连初始化client时都不用加额外参数。
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