إيقاف Gemini 2.5 Flash و‎2.5 Pro ‏(1 ديسمبر): ما الذي يتعطل عند التحويل التلقائي إلى ‎3.5 Flash-Lite و‎3.8 Flash، وكيف تنتقل

في Gemini API، سيُحوَّل gemini-2.5-flash وgemini-2.5-pro تلقائيًا إلى نماذج أخرى بدءًا من 1 ديسمبر 2026. ستظل طلباتك تمر دون تغيير اسم النموذج، لكن نموذجًا أحدث هو الذي سيجيب عنها، وستُحاسَب بأسعار النموذج الأحدث. أعلنت Google هذه الخطة في سجل تغييرات Gemini API بتاريخ 2 نوفمبر 2026.

وفقًا لرسالة بريد إلكتروني أرسلتها Google إلى مستخدمي AI Studio، إذا كنت ترسل طلبًا واحدًا بنص أو صورة وتتلقى ردًا واحدًا، فستواصل شيفرتك العمل كما هي. المشكلة في الشيفرة التي تستخدم function calling، أو سجل محادثة تبنيه بنفسك، أو إعدادات دقيقة مثل thinking_budget وtemperature. فالنماذج الجديدة أكثر صرامة في ما تقبله، لذا قد تفشل الطلبات بخطأ HTTP 400 أو تُتجاهل الإعدادات بصمت. يوضح هذا المقال كيف تتحقق مما إذا كانت شيفرتك متأثرة وكيف تنتقل قبل 1 ديسمبر (تم التحقق في 7 نوفمبر 2026).

1. ما الذي يتغير

وفقًا لصفحة «Gemini deprecations» لدى Google وسجل التغييرات، سيُتعامل مع النموذجين على النحو التالي. لم يعد بالإمكان اختيار أي منهما في Google AI Studio، ولا يزال بإمكان المستخدمين الذين كانوا يستخدمونهما من قبل فقط استدعاؤهما عبر API.

المصادر: Google، «Gemini API changelog» (مدخل 2 نوفمبر 2026) و«Gemini deprecations» (تم التحقق في 7 نوفمبر 2026). لاحظ أن 2.5 Pro يُحوَّل إلى فئة Flash، لا إلى نموذج Pro.

رغم تشابه الأسماء، فالنماذج التالية ليست ضمن التحويل الذي يبدأ في 1 ديسمبر.

تعني مواعيد الإيقاف في الجدول «في هذا التاريخ على أقرب تقدير»، وتقول Google إنها ستعلن التاريخ الدقيق مسبقًا. أما التحويل التلقائي لـgemini-2.5-flash وgemini-2.5-pro فموعده محدد: «1 ديسمبر 2026».

1. 2 نوفمبر 2026Google تعلن التغييرنُشر في سجل التغييرات. لم يعد بالإمكان اختيار النموذجين في AI Studio.
2. الآن (7 نوفمبر 2026)فترة الانتقاليمكنك التحويل إلى أسماء النماذج الجديدة واختبارها وفق جدولك.
3. 1 ديسمبر 2026التحويل التلقائيالطلبات التي تستخدم الأسماء القديمة تجيب عنها النماذج الجديدة وتُحاسَب بأسعار النماذج الجديدة.
4. حتى 31 ديسمبر 2026، ثم من 1 يناير 2027انتهاء الأسعار التمهيدية لـ3.8 Flashترتفع أسعار النموذج الذي يُحوَّل إليه 2.5 Pro (القسم 4).

2. هل شيفرتك متأثرة؟ (جدول للتحقق)

يتبع النموذجان الجديدان قواعد الطلبات التي جاءت مع Gemini 3.6 Flash و3.5 Flash-Lite والنماذج الأحدث. فيما يلي الفروق الواردة في أدلة الانتقال من Google، مرتبة حسب طريقة كتابة شيفرتك.

المصادر: Google، «What's new in Gemini 3.6 Flash and 3.5 Flash-Lite» و«What's new in Gemini 3.8 Flash»، ورسالة بريد إلكتروني أرسلتها Google إلى مستخدمي AI Studio (3 نوفمبر 2026). خطأ HTTP 400 عند ضبط candidate_count على 2 أو أكثر مصدره رسالة Google، وعدم دعمه في Gemini 3 وما بعده مصدره دليل الانتقال. ومطابقة id وname في function calling واردة في دليل الانتقال وفي الرسالة معًا. يذكر دليل الانتقال إلى 3.8 Flash اسم call_id، لكن اسم الحقل في FunctionResponse ضمن generateContent هو id (حقل اختياري في مرجع API).

أسرع طريقة للعثور على المواضع المتأثرة في شيفرتك هي البحث النصي. تكتب حزم Python وJavaScript SDK وصيغة JSON في REST الأسماء بطرق مختلفة (thinking_budget مقابل thinkingBudget مثلًا)، لذا استخدم أنماطًا تلتقط الصيغتين.

# أسماء النماذج المتأثرة (باستثناء 2.5-flash-lite)
grep -rnE "gemini-2\.5-(flash|pro)([^-]|$)" .

# الإعدادات التي تتعطل أو تُتجاهل
grep -rnE "thinking_?[bB]udget|temperature|top_?[pPkK]|candidate_?[cC]ount" .

# المواضع التي تعيد نتائج استدعاء الدوال
grep -rnE "function_?[rR]esponse|FunctionResponse" .

إذا كنت تحفظ أسماء النماذج في ملفات الإعداد أو متغيرات البيئة، فابحث فيها أيضًا. وبعد مطابقة كل نتيجة مع صف في الجدول، ستعرف حجم ما يحتاج إلى إصلاح.

3. خطوات الانتقال

ننصحك بالتحويل إلى أسماء النماذج الجديدة بنفسك، واجتياز اختباراتك، ثم النشر في بيئة الإنتاج بدلًا من انتظار 1 ديسمبر. فإذا تركت الأمر للتحويل التلقائي، فسيظهر كل ما يتعطل في الإنتاج دفعة واحدة. تستخدم أمثلة الشيفرة generateContent في Python SDK من Google ‏(google-genai).

1. غيّر أسماء النماذج: من gemini-2.5-flash إلى gemini-3.5-flash-lite، ومن gemini-2.5-pro إلى gemini-3.8-flash
2. حدد مقدار التفكير بـthinking_level: احذف thinking_budget واختر المستوى الذي يناسب المهمة
3. احذف إعدادات أخذ العينات: temperature وtop_p وtop_k
4. أصلح سجل function calling: احتفظ بـthought_signature، وضمّن id وname في FunctionResponse
5. توقف عن الملء المسبق واحذف candidate_count
6. اختبر بمدخلات ثقيلة قبل الطرح: شغّل سير عمل يستدعي الأدوات مرات كثيرة ومحادثات طويلة، وتحقق من الأخطاء وجودة الإجابات واستهلاك الرموز

3-1. غيّر أسماء النماذج

تغيير الاسم تعديل في سطر واحد، لكن الاسم نفسه يظهر غالبًا في عدة مواضع، لذا استخدم عمليات البحث في القسم 2 للعثور على كل المواضع قبل تغييرها. وبمجرد التحويل، تُحاسَب بأسعار النموذج الجديد.

3-2. استبدل thinking_budget بـthinking_level

كان Gemini 2.5 يحدد عدد الرموز المستخدمة للتفكير بقيمة رقمية في thinking_budget. أما النماذج الجديدة فتستبدله بـthinking_level الذي يأخذ مستوى مسمّى. وتختلف المستويات المتاحة والقيمة الافتراضية حسب النموذج.

المصادر: الجدول في صفحة «Thinking» لدى Google وكل دليل من أدلة الانتقال (تم التحقق في 7 نوفمبر 2026).

انتبه إلى أن القيمة الافتراضية للنموذج الذي يُحوَّل إليه 2.5 Flash هي minimal. كان 2.5 Flash يفكر افتراضيًا، أما 3.5 Flash-Lite فلا يكاد يفكر ما لم تطلب منه ذلك. يقول دليل الانتقال من Google إن minimal مناسب للاستخراج والتوجيه والتصنيف بكميات كبيرة، لكنه يوصي بـmedium أو high لاستدعاء الأدوات وتنفيذ الشيفرة والاستدلال متعدد الخطوات، لأن سير العمل الذي يستخدم الأدوات قد يتوقف في منتصفه عند المستويات المنخفضة.

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# قبل: gemini-2.5-flash
# config=types.GenerateContentConfig(
#     temperature=0.2,
#     thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=1024),
# )

# بعد: gemini-3.5-flash-lite
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash-lite",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction="أخرج JSON فقط. لا تضف أي مقدمة.",
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="medium"),
    ),
)
print(response.text)

إذا كنت ترسل JSON مباشرة عبر REST، فغيّر "thinkingBudget": 1024 إلى "thinkingLevel": "medium" داخل generationConfig.thinkingConfig. يصف مرجع API الحقل thinkingLevel بأنه لـGemini 3 وما بعده، ويقول إن إرساله إلى النماذج الأقدم يعيد خطأ. لذا غيّر اسم النموذج وthinking_level في التعديل نفسه.

لا توجد مطابقة رسمية بين الميزانيات الرقمية التي استخدمتها في 2.5 والمستويات. ابدأ بالدليل التالي، ثم عدّل حسب جودة الإجابات واستهلاك الرموز.

يستند هذا الدليل إلى استخدامات كل مستوى الموصوفة في أدلة الانتقال من Google. تُحاسَب رموز التفكير بسعر المخرجات، لذا فإن رفع المستوى يرفع التكلفة أيضًا.

3-3. احذف temperature وtop_p وtop_k

بدءًا من Gemini 3.6 Flash و3.5 Flash-Lite، أوقفت Google العمل بـtemperature وtop_p وtop_k. ففي النماذج الجديدة الحالية تُتجاهل دون خطأ، وتقول Google إن الأجيال القادمة ستعيد خطأ HTTP 400. ولأنه لا يظهر أي خطأ، يسهل أن يفوتك ذلك. وقد يفقد سير العمل الذي يضبط temperature على 0 للحصول على إجابات متسقة هذا الاتساق.

البديل الذي توصي به Google هو ذكر قواعد المخرجات بوضوح في تعليمات النظام (مثل «أخرج JSON فقط» أو «لا تضف أي مقدمة»). وإذا احتجت إلى تنسيق متسق بدقة، فاستخدم المخرجات المنظمة (الميزة التي تأخذ مخطط JSON).

غيّرت Claude API أيضًا طريقة عمل temperature في النماذج الأحدث. وللاطلاع على المنطق نفسه، راجع «سبب ظهور «temperature is deprecated for this model» وطريقة إصلاحه».

3-4. أصلح سجل function calling

تعيد نماذج Gemini 3 في ردودها thought signatures: تمثيلات مشفرة لاستدلال النموذج الداخلي قبل أن يجيب. وإذا لم يُرسَل التوقيع في الدور التالي، فلا يستطيع النموذج مواصلة استدلاله السابق. وفي generateContent، يوجد التوقيع في thoughtSignature ضمن أجزاء مثل استدعاءات الدوال.

النمط الهش هو إعادة بناء دور النموذج من الاسم والوسائط فقط وإضافته إلى السجل. فإعادة البناء تُسقط التوقيع.

# ❌ إعادة بناء دور النموذج من الاسم والوسائط فقط تُسقط thought_signature
contents.append(types.Content(role="model", parts=[
    types.Part(function_call=types.FunctionCall(name=call.name, args=call.args))
]))

الحل هو إعادة المحتوى الذي تلقيته إلى السجل كما هو. وفي نتيجة الدالة (FunctionResponse)، ضمّن أيضًا id وname نفسيهما الموجودين في FunctionCall الذي أعاده النموذج.

config = types.GenerateContentConfig(
    tools=[weather_tool],
    thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="medium"),
)
contents = [types.Content(role="user", parts=[
    types.Part.from_text(text="ما حالة الطقس في بوسطن؟")
])]

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash-lite", contents=contents, config=config)
call = response.function_calls[0]

# ✅ أضف دور النموذج كما تلقيته تمامًا (فهو يحتوي على التوقيع)
contents.append(response.candidates[0].content)

result = get_weather(**call.args)
contents.append(types.Content(role="user", parts=[
    types.Part(function_response=types.FunctionResponse(
        id=call.id,      # القيمة نفسها في id الخاص بـ FunctionCall
        name=call.name,  # القيمة نفسها في name الخاص بـ FunctionCall
        response={"result": result},
    ))
]))

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash-lite", contents=contents, config=config)
print(response.text)

عندما تتضمن نتيجة الدالة صورًا أو وسائط أخرى، ضعها داخل FunctionResponse (في parts) لا كأجزاء منفصلة. تقول صفحة «Function calling» لدى Google إن حزم SDK تتعامل مع التواقيع تلقائيًا. فإذا تركت ميزة الدردشة في SDK ‏(client.chats) تحتفظ بالسجل، فلا حاجة لتمرير التواقيع بنفسك. أما الحذر فمطلوب عندما تحفظ السجل في قاعدة بياناتك أو بتنسيق آخر وتعيد بناءه مع كل طلب. تحقق من أن تنسيق التخزين لديك لا يُسقط التواقيع.

يذكر مرجع API القيمة MISSING_THOUGHT_SIGNATURE ‏(Request has at least one thought signature missing) ضمن قيم finishReason للدلالة على غياب توقيع. فإذا رأيت هذه القيمة أو خطأ يشبهها في سجلاتك، فاشتبه أولًا في طريقة بنائك للسجل.

import json

# في Interactions API تُكتب تعريفات الدوال كقواميس (بشكل يختلف عن weather_tool في generateContent)
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="ما حالة الطقس في بوسطن؟",
    tools=[weather_tool_dict],
)
for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        result = get_weather(**step.arguments)
        interaction = client.interactions.create(
            model="gemini-3.8-flash",
            input=[{
                "type": "function_result",
                "name": step.name,
                "call_id": step.id,
                "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(result)}],
            }],
            tools=[weather_tool_dict],
            previous_interaction_id=interaction.id,
        )
print(interaction.output_text)

ويشير دليل الانتقال أيضًا إلى حلول بديلة للحالات التي يسبب فيها نص يسبق استدعاء الأداة الخطأ Malformed_Function_Call، في قسم «Workarounds for pre-tool text requirements» من صفحة Function calling.

3-5. توقف عن الملء المسبق واحذف candidate_count

الملء المسبق لبداية الإجابة (أي جعل آخر دور غير فارغ في contents دورًا من نوع model) يعيد خطأ HTTP 400 في النماذج الجديدة. ويذكر دليل الانتقال من Google هذا النمط ضمن الأنماط التي يجب تجنبها.

{
  "contents": [
    {"role": "user", "parts": [{"text": "Translate 'Hello world' to Spanish."}]},
    {"role": "model", "parts": [{"text": "Translation:"}]}
  ]
}

إذا كنت تستخدم الملء المسبق لمنع المقدمة أو لفرض إجابة بصيغة JSON، فاكتب القاعدة في تعليمات النظام أو استخدم المخرجات المنظمة.

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash-lite",
    contents="Translate 'Hello world' to Spanish.",
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction="أخرج الترجمة فقط. لا تضف أي مقدمة.",
    ),
)

candidate_count (الإعداد الذي يعيد عدة إجابات من استدعاء واحد) غير مدعوم في Gemini 3 وما بعده، وضبطه على 2 أو أكثر يعيد خطأ HTTP 400. وإذا احتجت عدة خيارات، فوزّعها على عدة استدعاءات.

توفر Google أيضًا مهارة Gemini API للمساعدة في هذا الانتقال لوكلاء البرمجة الذين يدعمون المهارات («Coding agents»). وحتى إن استخدمتها، فشغّل الاختبارات على الشيفرة المصلحة بنفسك.

4. كيف تتغير الأسعار

أسعار النماذج التي يُحوَّل إليها تبقى تقريبًا كما هي عند القدوم من 2.5 Flash، وأقل عند القدوم من 2.5 Pro. لكن 3.8 Flash بأسعار تمهيدية حتى 31 ديسمبر 2026، وترتفع أسعاره في 1 يناير 2027. وبعد الزيادة تبقى المخرجات أرخص من 2.5 Pro، لكن المدخلات تصبح أغلى من 2.5 Pro (للمطالبات التي لا تتجاوز 200 ألف رمز). كل الأسعار أدناه هي الأسعار القياسية للفئة المدفوعة بالدولار الأمريكي لكل مليون رمز.

المصدر: الجدول القياسي (Standard) في صفحة «Gemini Developer API pricing» لدى Google (تم التحقق في 7 نوفمبر 2026). راجع صفحة الأسعار للفئات المخفضة مثل Batch وFlex. لا تختلف أسعار 3.8 Flash حسب طول المطالبة.

لنحسب الأرقام لعبء عمل على 2.5 Pro. مع 10 ملايين رمز مدخلات ومليوني رمز مخرجات شهريًا (وكل المطالبات لا تتجاوز 200 ألف رمز)، تبلغ تكلفة 2.5 Pro ‏$12.50 + $20.00 = $32.50. والعدد نفسه من الرموز على 3.8 Flash يكلف $7.50 + $7.50 = $15.00 في ديسمبر 2026، و$15.00 + $15.00 = $30.00 بدءًا من يناير 2027.

ومع ذلك، لن يبقى عدد الرموز بالضرورة كما هو. تقول Google إن 3.8 Flash مصمم لاستخدام رموز أكثر في المهام الطويلة والمعقدة، وتقول أيضًا إن بإمكانك تقليل ذلك في العمل اليومي بخفض thinking_level. وعند الانتقال من 2.5 Flash إلى 3.5 Flash-Lite، فإن رفع المستوى فوق القيمة الافتراضية minimal يزيد أيضًا رموز المخرجات المصروفة على التفكير. حتى عندما تكون الأسعار مساوية أو أقل، تعتمد فاتورتك على المستوى الذي تختاره. وإذا سجلت عدد الرموز في الردود (usage_metadata) أثناء الاختبار، فيمكنك تقدير فاتورة ديسمبر.

كما تُحتسب Grounding with Google Search بطريقة مختلفة. في 2.5 Flash و2.5 Pro، كانت أول 1,500 طلب يوميًا مجانية، ثم تكلف $35 لكل 1,000 «grounded prompt». أما في 3.5 Flash-Lite و3.8 Flash، فأول 5,000 طلب شهريًا مجانية بشكل مشترك عبر كل نماذج Gemini 3 وما بعدها، ثم تكلف $14 لكل 1,000 استعلام بحث، مع حد قدره 1,500 طلب يوميًا. وإذا أجرى طلب واحد عدة عمليات بحث، فتُحاسَب كل عملية بحث. فإن كنت تعتمد كثيرًا على grounding، فراجع أعدادك.

لأسعار Gemini عمومًا (خطط التطبيق المدفوعة مقابل API)، راجع «أسعار Gemini وما يمكن فعله مجانًا». ولطريقة تسعير API (الرموز والمدخلات والمخرجات)، راجع «ما هي واجهة API للذكاء الاصطناعي؟».

5. ما الذي يحدث بعد 1 ديسمبر

إليك ما يحدث إذا لم تفعل شيئًا، حسب طريقة كتابة شيفرتك.

• لا أخطاء في اسم النموذج: الطلبات التي لا تزال تستخدم الاسمين gemini-2.5-flash وgemini-2.5-pro تصل إلى النماذج الجديدة
• تُحاسَب بأسعار النماذج الجديدة: وترتفع أسعار النموذج الذي يُحوَّل إليه 2.5 Pro مجددًا في 1 يناير 2027
• الطلبات ذات الملء المسبق والطلبات التي يُضبط فيها candidate_count على 2 أو أكثر تتوقف بخطأ HTTP 400: كما أن function calling الذي يُسقط التواقيع لأنك تعيد بناء السجل بنفسك قد يسبب أخطاء أو سلوكًا غير متوقع
• تتغير بعض الإجابات دون أي خطأ: تُتجاهل إعدادات مثل temperature، والنموذج الذي يُحوَّل إليه 2.5 Flash لا يكاد يفكر افتراضيًا. ويظهر ذلك في توقف سير العمل الذي يستخدم الأدوات في منتصفه أو في تفاوت أكبر في الإجابات

نادرًا ما تظهر التغييرات التي لا تُنتج أخطاء في مؤشرات المراقبة. وتساعدك مقارنة أعداد الإخفاق في الفحوص التي تتحقق من صيغة الإجابة (هل يمكن تحليل المخرجات بصيغة JSON، وهل الحقول المطلوبة موجودة) قبل التحويل وبعده على اكتشافها.

6. هل تبقى على النموذج الذي يُحوَّل إليه تلقائيًا؟

النماذج التي يُحوَّل إليها تلقائيًا هي النماذج التي توصي بها Google بديلًا لكل منهما. ومع ذلك، تختلف طبيعتها عما كان لديك من قبل.

Flash 2.5 Flash إلى 3.5 Flash-Lite ينقلك إلى فئة «Lite» بالأسعار نفسها. تفيد Google بأن 3.5 Flash-Lite سجّل 18.0% في مقياس الاستدلال HLE مقابل 11.0% لـ2.5 Flash، و74.5% مقابل 63.7% في مقياس فهم المخططات CharXIV (قياسات Google نفسها). فإذا كان عملك في الغالب استخراجًا أو تصنيفًا بكميات كبيرة، فمن المنطقي الانتقال كما هو. أما إذا كان في الغالب وكلاء متعددي الخطوات أو توليد شيفرة وتريد إجابات أفضل، فهناك خيار آخر هو gemini-3.6-flash، الذي يدرجه جدول المقارنة من Google لتوليد الشيفرة والمهام متعددة الخطوات. أسعاره التمهيدية حتى 31 ديسمبر 2026 هي $0.75 للمدخلات و$3.75 للمخرجات، وترتفع إلى $1.50 و$7.50 من 1 يناير 2027، لذا فهو أغلى من 3.5 Flash-Lite.

Pro 2.5 Pro إلى 3.8 Flash ينقلك من فئة Pro إلى فئة Flash. تصف Google ‏3.8 Flash بأنه «most intelligent Flash model» لديها، وتضعه لتطوير البرمجيات والوكلاء الذين يعملون لفترات طويلة. ومقارنة بـ2.5 Pro، يبقى سعر المخرجات أقل حتى من 2027 ($10.00 → $7.50)، بينما يصبح سعر المدخلات أعلى من 2027 ($1.25 → $1.50 للمطالبات التي لا تتجاوز 200 ألف رمز).

إذا كانت جودة الإجابات أولويتك القصوى، فهناك أيضًا خيار Gemini 4 Argon الأغلى (gemini-4-argon). أسعاره التمهيدية حتى 30 نوفمبر 2026 هي $2.00 للمدخلات و$10.00 للمخرجات، وترتفع إلى $4.00 للمدخلات و$20.00 للمخرجات من 1 ديسمبر، ولا توجد له فئة مجانية («Pricing»، تم التحقق في 7 نوفمبر 2026).

أيًا كان النموذج الذي تختاره، غيّر الاسم، وشغّل الاختبارات نفسها، وقرر بمقارنة جودة الإجابات والأخطاء وعدد الرموز. ولتواريخ قطع المعرفة ومكانة نماذج Gemini الأخرى، راجع «مقارنة تواريخ قطع المعرفة لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي».

تغيّر شكل الرد وطريقة التعامل مع الإعدادات عند تغيير النماذج ليس أمرًا خاصًا بـGemini. والمشكلة نفسها عند الانتقال إلى نموذج أحدث في Claude API مشروحة في «'ThinkingBlock' object has no attribute 'text': السبب والحل».

الخلاصة

• بدءًا من 1 ديسمبر 2026، يُحوَّل gemini-2.5-flash تلقائيًا إلى gemini-3.5-flash-lite، وgemini-2.5-pro إلى gemini-3.8-flash، وتكون المحاسبة بأسعار النموذج الذي يُحوَّل إليه
• تستمر الطلبات أحادية الدور بالنص والصورة في العمل. ولا يتأثر gemini-2.5-flash-lite
• قد يعيد function calling الذي يُسقط التواقيع لأنك تعيد بناء السجل بنفسك، والملء المسبق، والطلبات التي يُضبط فيها candidate_count على 2 أو أكثر أخطاء HTTP 400. وتشترط Google وجود id وname في FunctionResponse (مع ميزة الدردشة في SDK، تنقل حزمة SDK التواقيع)
• استبدل thinking_budget بـthinking_level. القيمة الافتراضية في 3.5 Flash-Lite هي minimal، لذا استخدم medium أو أعلى للأدوات والمهام متعددة الخطوات. وتُتجاهل إعدادات مثل temperature
• الأسعار تقريبًا كما هي عند القدوم من 2.5 Flash، وأقل عند القدوم من 2.5 Pro. لكن 3.8 Flash يرتفع في 1 يناير 2027 (فتصبح المدخلات أغلى من 2.5 Pro)، كما يتغير عدد الرموز حسب مستوى التفكير
• لا تنتظر 1 ديسمبر: غيّر أسماء النماذج، واختبر بمدخلات ثقيلة، ثم انشر في الإنتاج

الأسئلة الشائعة

س. إذا استدعيت gemini-2.5-flash في 1 ديسمبر، فهل سأحصل على خطأ بأن النموذج غير موجود؟

ج. لا. وفقًا لوثائق Google، تُحوَّل الطلبات تلقائيًا إلى gemini-3.5-flash-lite. لكن النموذج الجديد هو الذي يجيب عنها، وتُحاسَب بأسعار النموذج الجديد. وقد يعيد function calling الذي يُسقط التواقيع لأنك تعيد بناء السجل بنفسك، والملء المسبق، والطلبات التي يُضبط فيها candidate_count على 2 أو أكثر أخطاء HTTP 400.

س. ظهر لي خطأ يتعلق بـthought signature. ما الذي يجب أن أصلحه؟

ج. الجزء من شيفرتك الذي يبني سجل المحادثة. تحقق مما إذا كنت تعيد بناء المحتوى الذي أعاده النموذج في الدور السابق من الاسم والوسائط فقط. فإذا أعدت المحتوى الذي تلقيته إلى السجل كما هو، يعود التوقيع معه. وإذا كنت تستخدم ميزة الدردشة في SDK أو previous_interaction_id في Interactions API، فتُعالَج التواقيع تلقائيًا.

س. كم يكلف gemini-3.5-flash-lite؟

ج. في الفئة المدفوعة، تبلغ المدخلات $0.30 لكل مليون رمز (للنص والصورة والفيديو والصوت على حد سواء)، والمخرجات $2.50 (تم التحقق في 7 نوفمبر 2026). ومقارنة بـ2.5 Flash، تبقى مدخلات النص والصورة والفيديو والمخرجات كما هي، وتنخفض مدخلات الصوت من $1.00 إلى $0.30.

س. كنت أضبط thinking_budget على 0 لإيقاف التفكير. ماذا أفعل الآن؟

ج. في 3.5 Flash-Lite، إما أن تحذف thinking_level (القيمة الافتراضية minimal) أو تضبطه على "minimal". أما 3.8 Flash فليس فيه المستوى minimal ويعيد خطأ، لذا استخدم أدنى مستوى، "low".

سجل التحديثات

• 7 نوفمبر 2026 النسخة الأولى. كُتبت بعد مراجعة سجل تغييرات Gemini API ‏(2 نوفمبر 2026)، وGemini deprecations، وأدلة الانتقال (3.6/3.5 Flash-Lite و3.8 Flash)، والأسعار، وThinking، ومرجع API.

المصادر

• Google: Gemini API changelog، Gemini deprecations، Pricing
• Google: What's new in Gemini 3.6 Flash and 3.5 Flash-Lite، What's new in Gemini 3.8 Flash
• Google: Thinking، Function calling، Migrating to the Interactions API، generateContent API reference
• رسالة بريد إلكتروني من Google إلى مستخدمي Google AI Studio بعنوان «Gemini 2.5 Flash redirects to 3.5 Flash-Lite Dec 1» ‏(3 نوفمبر 2026)