01 · criar vídeo
Da frase ao filme, com som.
O Google junta três peças: o Veo, que gera o vídeo; o Flow, o estúdio onde se monta e edita a cena; e o NotebookLM, que transforma os seus documentos num vídeo explicado.
Veo 3.1
o modelo de vídeo · app Gemini, Flow e API
A versão 3.1 trouxe áudio mais rico, mais controle da narrativa e texturas com cara de realidade — e segue melhor o que foi pedido.
- Ingredientes pro vídeo: várias imagens de referência fixam personagem, objeto e estilo.
- Quadros pro vídeo: a imagem do começo e a do fim, e ele cria a passagem entre elas.
- Estender: continua a cena num plano mais longo, sem corte.
- Inserir e remover: põe ou tira um objeto e reconstrói o fundo.
Flow
o estúdio de vídeo e imagem · Google Labs
Um lugar só pra criar, editar e animar: o Veo faz o vídeo, o Nano Banana faz a imagem, e uma vira ingrediente da outra.
- selecionar uma parte da imagem e mudar escrevendo o que se quer
- controlar o movimento da câmera e aumentar a duração do clipe
- criação de imagem grátis dentro do Flow
Vídeo do NotebookLM
os seus documentos viram aula
Você entrega PDF, apostila ou anotação, e ele devolve um vídeo narrado com slides, puxando imagens, diagramas, citações e números das próprias fontes.
- em 80 idiomas, português incluído
- versão cinematográfica, que vai além dos slides
02 · criar imagem
Imagem que entende o mundo.
O Nano Banana 2 é o modelo de imagem do Gemini. A diferença não é só beleza: ele usa o conhecimento do Gemini e a busca pra desenhar a coisa certa — e escreve dentro da imagem sem errar a letra.
Nano Banana 2
Gemini 3.1 Flash Image · app Gemini e Busca
- Texto legível dentro da imagem: cartaz, cartão, maquete de anúncio.
- Traduz o texto que já está dentro de uma imagem, pra outro idioma.
- Anotação vira diagrama, dado vira infográfico.
- Conhecimento do mundo real, com informação e imagem da busca, pra acertar assuntos específicos.
- Rápido como o Flash, com recursos avançados que antes eram só da versão Pro.
Está no app Gemini e na Busca do Google (Modo IA e Lens).
conhecer o Nano Banana 2 →
03 · pesquisar de verdade
Uma pergunta. Centenas de sites. Um relatório.
O Deep Research, do Gemini, não devolve uma lista de links: ele trabalha sozinho em quatro etapas e entrega, em minutos, um relatório de várias páginas com as fontes.
Planeja
Transforma a pergunta num plano de pesquisa detalhado.
Pesquisa
Navega sozinho por centenas de sites — e, se você permitir, pelo Gmail, Drive e Chat.
Raciocina
Analisa o que achou, volta, compara e decide o que falta.
Relata
Entrega um relatório completo, com as fontes — que ainda pode virar resumo em áudio ou quiz.
Deep Research
no app Gemini
- mais de 45 idiomas, em 150 países
- usa também arquivos que você envia
- grátis pra experimentar, com limite; completo nos planos pagos
NotebookLM
estudar o seu próprio material
Enquanto o Deep Research vai pra internet, o NotebookLM fica preso às fontes que você deu — e cada resposta vem com citação de onde saiu.
- aceita documentos, vídeos do YouTube e áudio
- resumo em áudio completo, nos formatos resumo, crítica e debate
- resumo em vídeo, em 80 idiomas
04 · por que o Google
Seis motivos que pesam de verdade.
A busca do Google por trás
O Nano Banana 2 usa informação e imagem da busca pra acertar o assunto, e o Deep Research navega por centenas de sites.
Conversa com o que você já usa
Com a sua permissão, o Deep Research lê Gmail, Drive e Chat pra montar um relatório com o seu contexto.
Começa grátis
Dá pra experimentar o Deep Research com limite e criar imagem no Flow sem pagar nada.
Fala português
Mais de 45 idiomas no Deep Research e 80 nos resumos do NotebookLM — o português está nos dois.
Vídeo, imagem e texto juntos
No Flow, a imagem do Nano Banana vira ingrediente do vídeo do Veo, sem sair do mesmo lugar.
Do celular à empresa
O mesmo Veo roda no app Gemini, na API do Gemini e no Vertex AI pra empresas.
05 · o cuidado
Confira sempre a fonte.
Pesquisa com IA economiza dias — mas o número que vai pra aula tem que vir do documento original. Um caso real deste site: uma nota oficial dizia que os acidentes graves em passagens de nível caíram 31% de 2021 a 2025. Aperte e veja as duas contas.
Graves em passagem de nível
tabela da própria nota · 2021 → 2025
A regra
- Peça a fonte e abra o link.
- Número importante vem do documento original, não do resumo.
- Refaça a conta: porcentagem de cada ano se multiplica, não se soma.
- Se não está no documento, não publica.
06 · aprender de graça
Aula prática, sem pagar nada.
O Programa de Desenvolvedores do Google é sem custo e dá acesso a mais de mil codelabs — aulas guiadas em que você faz, passo a passo, em vez de só assistir. Ao concluir trilhas, aparecem selos verificáveis no seu perfil público.
Codelabs
aula guiada, mão na massa
Cada codelab leva você pelo caminho inteiro de construir uma coisa pequena que funciona no fim, com o tempo estimado na frente.
- mais de 40 assuntos e produtos: Android, Firebase, Cloud, Vertex AI, BigQuery, Kubernetes, Flutter e outros
- dá pra fazer no navegador, sem instalar nada na sua máquina
- do primeiro "olá mundo" a redes privadas e modelos de IA
Programa de Desenvolvedores
sem custo · perfil com selos
A conta que junta tudo: as aulas, os seus projetos e a prova do que você concluiu.
- selos verificáveis no perfil público, um por trilha concluída
- oficinas Build with AI e grupos de desenvolvedores em mais de 100 países
- o Builders Hub reúne os projetos do Cloud, do AI Studio e do Firebase num lugar só
Como é uma aula por dentro
Uma aula de verdade, das mais longas: chegar num modelo de IA sem passar pela internet. O endereço que atende a previsão da Vertex AI é público, então uma empresa que chama esse modelo sai pela internet e volta. A aula mostra o outro caminho: criar um ponto de entrada privado, com endereço interno, e avisar a outra rede desse endereço por uma VPN — no fim, você repete a mesma chamada pelos dois caminhos e compara qual endereço aparece em cada uma. São três horas de trabalho, passo a passo, tudo no terminal do navegador.
A Vertex AI acessa endpoints de previsão on-line de maneira particular usando PSC
codelab do Google · cerca de 145 minutos · escrito por Deepak Michael · em português
O passo a passo completo é do Google e fica no site deles, sempre atualizado — aqui embaixo só mostro como a aula se parece por dentro.
abrir essa aula em português →
As telas são do Codelabs e do meu próprio perfil no programa. O conteúdo das aulas é do Google e fica lá, pelos links — aqui só mostro como é por dentro.
07 · estudo pessoal
Montei um agente com a API do Google.
Usar o Gemini pelo aplicativo é uma coisa. Chamar o modelo pelo meu próprio programa, e deixar ele mexer nos meus arquivos, é outra — e é o melhor jeito de entender o que é um "agente". Este é o meu estudo, em Python, com a API do Google.
O laço: é só isto que um agente faz
Você pergunta
A pergunta vai pro modelo junto com a lista de ferramentas que ele pode pedir.
O modelo escolhe
Em vez de responder, ele devolve "quero usar a ferramenta ler_arquivo, com este caminho".
O programa executa
Quem lê o arquivo é o meu código, não o modelo. O resultado volta pra conversa.
Repete até responder
O modelo pede outra ferramenta ou escreve a resposta final. Tem limite de passos pra não rodar sem fim.
Configurar
o que fica fora do código
- a chave da API num arquivo
.env, nunca no código e nunca no git - o nome do modelo também no arquivo, pra trocar sem mexer no programa
- limites: quantos passos, quanto tempo esperar, quantas tentativas
- a pasta que o agente enxerga — e só ela
As ferramentas
o que o modelo pode pedir
- listar os arquivos da pasta
- ler um arquivo de texto
- salvar um arquivo novo, só numa subpasta, sem sobrescrever nada
Cada ferramenta é uma função comum de Python. O que a API recebe é só a descrição dela: nome, pra que serve e quais dados precisa.
Onde entra a API do Google
google-genai · o pacote oficial
- um cliente criado com a chave
- a chamada leva a conversa inteira mais as ferramentas
- a resposta vem com texto ou com pedidos de ferramenta — o programa olha qual dos dois e segue
A tentativa automática, quando a internet cai ou o servidor está ocupado, já vem pronta no pacote: é só ligar.
O que eu aprendi montando
- Segurança primeiro: o agente não consegue sair da pasta, nem com
.., nem por atalho — e isso é teste, não promessa. - Erro de ferramenta não derruba: volta pro modelo como "não deu, e o motivo", e ele tenta outro caminho.
- Resposta estranha acontece: vazia ou com um pedido malformado. Vale tentar de novo algumas vezes antes de desistir.
- Mensagem de erro em português: chave errada, modelo que não existe e cota esgotada viram frases claras, sem mostrar a chave.
- Testar sem internet: um modelo falso responde no lugar da API, e os testes rodam em menos de um segundo.
Onde está
no meu computador, 904 linhas de Python
Cinco arquivos, um para cada coisa: configuração, arquivos, ferramentas, conversa com o modelo e o laço.
- 36 testes passando, sem internet e sem chave
- ainda falta a minha chave pra primeira conversa de verdade com o modelo
Quando ligar, a primeira pergunta já está escolhida: "o que tem na pasta de trabalho?"
08 · onde perguntar
As comunidades do Google.
Quando a dúvida é técnica, os fóruns oficiais juntam quem usa, quem desenvolve e gente do próprio Google respondendo.
Google Cloud
desenvolvedores, SREs, dados e estudantes
Compute Engine, GKE e BigQuery; arquitetura, custo menor na nuvem e tutoriais escritos por gente do Google.
visitar →AppSheet
apps sem programar
Novidades toda semana, ajuda de outros usuários com a lógica do app e canal pra opinar no produto.
visitar →Looker
análise de dados e BI
Do primeiro painel no Looker Studio ao LookML avançado: modelos de dados, gráficos que comunicam e lançamentos.
visitar →Workspace · desenvolvedores
automatizar Planilhas, Docs e Agenda
API do Workspace, Apps Script e complementos: automação, integração com a Agenda e publicação no Marketplace.
visitar →Segurança do Google Cloud
proteger a infraestrutura
Boas práticas pra endurecer o ambiente, conformidade, Security Command Center e Chronicle.
visitar →