ගූගල් 2026 ජූලි 21 වන දින Gemini‑3.6‑Flash සහ Gemini‑3.5‑Flash‑Lite නව API මාදිලි දෙකක් සාමාන්ය භාවිතයට ගෙන ආවේ. දෙකම 1 මිලියනයේ ටෝකන් පරිසරයක්, 64K පළමු ප්රතිදානය, මනෝභාවය (thinking) සහ Computer Use වැනි අභ්යන්තර මෙවලම් ඇතුළත් කරයි. නමුත් ඒවා භාවිතා කරන අරමුණ අනුව තේරීම් වෙනස් වේ.
Gemini‑3.6‑Flash කේත ලිවීම, බහුමාධ්ය විශ්ලේෂණ, බහු‑පියවර ඒජන්ට් වැඩපිළිවෙළ වැනි වැඩ සඳහා සුදුසු. මෙහි ප්රතිඵල ගුණාත්මක බව අධික වේ, වියදම අඩුම පරිමාණයට පමණක් සීමා නොවේ.
Gemini‑3.5‑Flash‑Lite තොරතුරු ගොඩගැන්වීම, වර්ගීකරණ, රවුට් කිරීම, ඉහල පරිමාණයේ උප‑ඒජන්ට් කාර්යයන් වැනි, වේගය හා ඒකක වියදම ප්රමුඛත්වය දක්වන අවස්ථා සඳහා නිර්මාණය කර ඇත.
මෙම නව මාදිලි කිසිවක් “කේවල මාදිලි‑අංකය වෙනස් කිරීම” ලෙස නොසලකා හරිය යුතුය. temperature, top_p, top_k වැනි පරාමිතීන් අහෝසි කර ඇති අතර, පෙර පිරවූ මාදිලි පදනමකින් අවසන් වන සංවාදයන් අහෝසි වේ. ඒ නිසා සංවර්ධකයන්ට API ඉල්ලීම් යාවත්කාලීන කිරීම, අනුකූල නොවන ක්ෂේත්ර ඉවත් කිරීම, එකම පරීක්ෂණ සෙට් එකෙන් දෙකම පරීක්ෂා කිරීම, වැඩ භාරය අනුව රවුට් කිරීම අවශ්ය වේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික සිසුන්, නිර්මාතෘන්, ව්යාපාරිකයන්ට මේ මාරු මාර්ගෝපදේශය පහත ආකාරයෙන් ප්රයෝජනවත් වේ:
- සිසුන් – AI කේත ලේඛන සහ බහු‑මාධ්ය විශ්ලේෂණ පුහුණු පාඨමාලා වලදී Gemini‑3.6‑Flash භාවිතා කරමින් වැඩි ගුණාත්මක ප්රතිඵල ලබාගත හැක.
- සංවර්ධකයන් – Flash‑Lite මඟින් ඉතා ඉක්මනින් විශාල දත්ත ගොනු පිරික්සීම, JSON පාරිභෝගිකතා පරීක්ෂා කිරීම වැනි වැඩ සදහා අඩු පිරිවැයෙන් වැඩි throughput ලබා ගත හැක.
- ව්යාපාරිකයන් – ගනුදෙනුකාරයන්ගේ විමසුම් රවුට් කිරීම, ස්වයංක්රීය පාරිභෝගික සේවා, සහ මනෝභාවය‑උපරිමය සැලසුම් කිරීමේදී ගූගල්ගේ නව මාදිලි දෙකම වියදම‑කාර්යක්ෂමතාවය‑ඉලක්ක කරගෙන තෝරාගත හැක.
ආරම්භකව, API ඉල්ලීම්වල “model” ID එක “gemini-3.6-flash” හෝ “gemini-3.5-flash-lite” ලෙස වෙනස් කර, temperature, top_p, top_k වැනි අතුරුපත් ඉවත් කරන්න. පසුදා, වැඩ භාරය අනුව රවුට් කිරීමේ ලොජික් එකතු කර, දෙකම එකම පරීක්ෂණ දත්ත සමඟ පරීක්ෂා කිරීමෙන් මාරු සාර්ථක කරගන්න.
අවසන් වශයෙන්, Gemini‑3.6‑Flash තනි ඉල්ලීමකට $0.225, Flash‑Lite ට $0.055 පමණ වියදමක්. එබැවින් “ආදායම්‑කටයුතු‑ආගන්තුක” මත පදනම්ව, කාර්ය‑එකක වියදමට නොව, “ලබාගත් නිවැරදි කාර්ය” ප්රතිශතයට පදනම්ව තීරණය කිරීම වැදගත්.
නව මාදිලි දෙකම ගූගල්ගේ Antigravity කළමනාකරණ ඒජන්ට් වෙත පසුබැසීමක් ලබා දී ඇති අතර, එමඟින් ඉදිරි AI‑අපලෝඩ්ස් පද්ධතිවල වැඩි නිෂ්පාදන ගුණාත්මකතාවක් අපේක්ෂා කළ හැක.
