Une conversation vocale qui continue de parler tout en raisonnant en arrière-plan, avec 30 voix, une entrée vidéo en direct, des appels d’outils et un effort de raisonnement ajustable.
Google Production audio 128K contexte Publié 15 sept. 2026 Endpoint propriétaire NouveauUne conversation vocale qui continue de parler tout en raisonnant en arrière-plan, avec 30 voix, une entrée vidéo en direct, des appels d’outils et un effort de raisonnement ajustable.
La session est configurée avec les événements session.update via le socket plutôt que les paramètres de requête. Les jetons texte et audio facturent à des débits séparés.
Aussi connu sous le nom Gemini Live Extended Thinking, Google Gemini 3.8 Live Extended Thinking
gemini-3-8-live-extended-thinking/v1/realtimegemini-3.8-live-extended-thinkinggoogle/gemini-3.8-live-extended-thinkingTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Gemini 3.8 Live Extended Thinking tient une conversation en direct via un WebSocket sur wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=gemini-3-8-live-extended-thinking, et non via les endpoints HTTP. Connectez-vous avec l'id de modèle gemini-3-8-live-extended-thinking et envoyez votre clé API EmpirioLabs dans un en-tête Authorization: Bearer lors du handshake. L'audio circule dans les deux sens en PCM 16 bits encodé en base64. Un navigateur ne peut pas définir d'en-têtes sur un WebSocket : ouvrez donc cette connexion depuis votre serveur et relayez l'audio vers le navigateur via votre propre socket. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
import asyncio, json, os, websockets
async def main():
async with websockets.connect(
"wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=gemini-3-8-live-extended-thinking",
additional_headers=[
("Authorization", f"Bearer {os.environ['EMPIRIOLABS_API_KEY']}"),
],
max_size=None,
) as ws:
print(json.loads(await ws.recv())["type"]) # session.created
await ws.send(json.dumps({
"type": "conversation.item.create",
"item": {
"type": "message",
"role": "user",
"content": [{"type": "input_text", "text": "Say hello."}],
},
}))
await ws.send(json.dumps({"type": "response.create"}))
async for raw in ws:
event = json.loads(raw)
if event["type"] == "response.audio.delta":
... # base64 audio chunk, append to your playback buffer
elif event["type"] == "response.done":
break
asyncio.run(main())Paramètres de requête pris en charge par l'API Gemini 3.8 Live Extended Thinking sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| voice | enum | Puck | Zephyr, Puck, Charon, Kore, Fenrir, Leda, Orus, Aoede, Callir... | Voix parlée pour la session. Configurez-le avec session.update avant que la conversation ne commence; cela ne peut pas changer après. |
| instructions | string | - | - | Conseils système sur le comportement et la communication du modèle. Configurez-le avec session.update avant que la conversation ne commence. |
| reasoning_effort | enum | medium | low, medium, high | Combien le modèle raisonne en arrière-plan pendant qu’il parle. Un effort plus élevé utilise plus de jetons de sortie. Définissez-le avant que la conversation ne... |
| temperature | number | - | 0.2 à 2 | Température d’échantillonnage de 0,2 à 2. Des valeurs plus basses rendent les réponses plus cohérentes. Définissez-la avant que la conversation ne commence. |
| input_audio_format | enum | pcm16 | pcm16, pcm24 | Encodage de l’audio que vous ajoutez au tampon d’entrée: pcm16 est un PCM base64 16 bits à 16 kHz, et pcm24 est le même à 24 kHz. |
| output_audio_format | enum | pcm24 | pcm24 | Encodage de l’audio que le modèle diffuse en retour: PCM 16 bits à 24 kHz. |
| turn_detection | string | {"type":"server_vad"} | - | Détection d’activité vocale: décide quand vous avez fini de parler et le modèle doit répondre. Il est activé par défaut en tant que server_vad. Avec server_vad, le... |
| max_response_output_tokens | number | - | 4096 à 65536 | Le plus grand nombre de jetons de sortie qu’une réponse peut utiliser: de 4096 à 65536, où un nombre plus grand est à 65536, ou « inf » pour la limite propre du... |
| input_audio_transcription | string | - | - | Indices pour la transcription de ce que vous dites: la langue est un code linguistique tel que en ou fr-FR, et la demande liste jusqu’à 1 000 mots et noms à... |
| media_resolution | enum | - | low, medium, high | Détails que le modèle voit dans chaque image vidéo envoyée: le faible utilise le moins de jetons d’entrée par image, et le moyen et le haut montrent plus de détails.... |
Voix en duplex complet sur un WebSocket à wss://api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=gemini-3-8-live-extended-thinking, authentifiée avec l’en-tête Authorization Bearer ordinaire. Configurez la session avec session.update avant d’envoyer le premier audio: voix, instructions, détection de virage et outils. Ces réglages sont corrigés une fois la conversation commencée.
Les jetons audio et texte sont tarifés séparément dans les deux directions, les images vidéo sont facturées comme des jetons d’entrée, et les jetons de raisonnement comme des jetons de sortie. Chaque tour complété est facturé seul selon l’utilisation rapportée par le modèle, y compris une réponse que vous interrompez.
Sur EmpirioLabs, Gemini 3.8 Live Extended Thinking est facturé à l'usage : Entrée : audio $7.80 par 1M de jetons d’entrée audio; Entrée $2.60 par 1M de jetons d’invite; Sortie $11.70 par 1M de jetons générés; Sortie : audio $31.20 par 1M de jetons audio générés. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Gemini 3.8 Live Extended Thinking prend en charge une fenêtre de contexte de 128K tokens avec jusqu'à 65 536 tokens de sortie par réponse.
Gemini 3.8 Live Extended Thinking est servi via WEBSOCKET /v1/realtime sur api.empiriolabs.ai avec une authentification standard par token Bearer.
Ouvrez le playground EmpirioLabs et appuyez sur Start session pour l'essayer dans votre navigateur. Gemini 3.8 Live Extended Thinking fonctionne sur un WebSocket plutôt qu'en requête et réponse, donc pour l'intégrer commencez par le guide de démarrage voix en temps réel. Connectez-vous depuis votre serveur avec votre clé API EmpirioLabs et l'id de modèle gemini-3-8-live-extended-thinking, puis diffusez l'audio dans les deux sens.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.
