Запуск Gemini 3 — без установки и аккаунта

Вам не нужен проект Google Cloud. Не нужны API-ключи. Даже регистрация не потребуется — если только вы не хотите сохранить историю или настроить память. Gemini 3 уже развернут и готов в интерфейсе MidassAI. Это руководство проведет вас через первый реальный чат — с рабочим контекстом, многораундовым мышлением и нативным вызовом инструментов — менее чем за пять минут. Каждый шаг использует live production environment (v3.1.2 на июнь 2024), а не песочницу или демо.

Шаг 1: Откройте интерфейс (0:00–0:25)

Перейдите на https://app.midassai.com. Если вы новичок, пропустите регистрацию — нажмите "Continue as Guest". Вы сразу попадете в чат с предустановленной моделью Gemini 3 (проверьте выпадающий список моделей в правом верхнем углу — там должно быть указано gemini-3-pro или gemini-3-flash, в зависимости от региона и квоты).

⚠️ Чего избегать: Не нажимайте "Try Gemini 2" или "Switch to Claude". Этим моделям не хватает режима структурированного вывода Gemini 3, проверки JSON-схемы и встроенной маршрутизации веб-поиска. Убедитесь, что ID модели заканчивается на -3.

Шаг 2: Отправьте первый запрос (0:26–1:40)

Введите точно этот запрос — он разработан, чтобы запустить три ключевых поведения Gemini 3 одновременно:

Введите точно этот запрос:
``` List three underrated cities in Southeast Asia for digital nomads. For each, give: (1) average monthly rent for a 1BR apartment near coworking spaces, (2) reliable LTE/5G coverage score (1–10), and (3) one local cultural norm that surprises Western visitors. Format as valid JSON with keys "city", "rent_usd", "coverage_score", and "cultural_norm". ```

Нажмите Enter. Gemini 3 ответит через ~1.8 секунды (медианная задержка на серверах ЕС). Вы увидите:

Чистый, подсвеченный JSON-блок (не markdown code fence — raw executable JSON),
Тонкий бейдж "✅ Verified schema" рядом с ответом,
И inline-тег "🔍 Search used" — указывающий, что данные об аренде взяты из Numbeo, а метрики покрытия из Opensignal.

Это не галлюцинация. Это обосновано, типизировано и отслеживаемо.

Шаг 3: Включите контекстные follow-up (1:41–3:10)

Нажмите кнопку "+ Add context" под полем ввода. Вставьте этот сниппет:

Вставьте этот сниппет:
```text I'm planning a 3-month rotation across these cities. My budget is $1,800/month total, including rent, food, and transport. Prioritize places where I can work reliably without tethering. ```

Теперь спросите:

Теперь спросите:
``` Re-rank the cities by fit for my budget and connectivity needs. Show net monthly surplus/deficit. ```

Gemini 3:

Вспомнит все предыдущие JSON-записи (без повторного вставления),
Пересчитает итоги по текущему курсу (например, IDR → USD через XE API),
Выведет новый ранжированный список с полями surplus_usd и deficit_usd — снова строгий JSON.

💡 Почему это работает: Gemini 3 сохраняет состояние типизированного контекста между раундами — в отличие от v2, где требовались явные команды /context или ручная ре-инъекция JSON.

Шаг 4: Вызовите инструмент (3:11–4:20)

Введите:

Введите:
``` Compare flight prices from Berlin to each of those three cities for departures between July 10–15, 2024. Return only origin, destination, cheapest nonstop fare, and airline. ```

Gemini 3 автоматически вызовет инструмент flight_search (интеграция с Skyscanner Partner API). Вы увидите:

Спиннер загрузки "Fetching live fares",
Затем таблицу внутри чата — не ссылку, не саммари — с ценами реального времени, обновляемыми ежечасно.

Никакого копирования. Никакого переключения вкладок. Результат инструмента распарсен, нормализован и встроен — готов к следующему запросу вроде "Which option gives me the most workdays left in July?"

Шаг 5: Экспорт и повторное использование сессии (4:21–5:00)

Нажмите меню ⋯ → "Export as JSON Schema". Вы получите файл .json, содержащий:

Полную историю чата (с таймстампами и ID моделей),
Все метаданные вызовов инструментов (tool_used, api_version, latency_ms),
И переиспользуемое определение схемы OpenAPI 3.1 для структуры ответа.

Вы можете подключить эту схему напрямую в валидацию zod вашего Next.js приложения или передать в JsonOutputParser LangChain.

Ключевые выводы

Идеально дляDevelopers, product managers, and ops teams building AI-native workflows

Время до результатаUnder 5 minutes, zero config

Ключевое отличиеStateful JSON + live tool chaining in one turn

Для кого это

Frontend-разработчики, внедряющие AI-фичи, которым нужен предсказуемый типизированный вывод — не свободный текст.
Продакт-менеджеры, валидирующие LLM-воркфлоу перед бэкенд-интеграцией.
Фаундеры стартапов, запускающие lean PoC: если вашему MVP нужны grounding, использование инструментов и структурированный вывод, Gemini 3 сокращает время разработки на ~70% по сравнению со сборкой отдельных слоев RAG + function-calling.

Это не для пользователей, которым нужен анализ документов с длинным контекстом (>128K токенов) — это domain Gemini 3 Ultra. И не для оффлайн-развертывания; Gemini 3 требует управляемого слоя инференса MidassAI (который автоматически обрабатывает rate limiting, fallback routing и проверки соответствия схеме).

Начать работу с MidassAI

Что дальше

После завершения этих пяти минут у вас будет рабочая основа. Далее расширьте ее:

Custom memory slots: Привяжите предпочтения пользователя ("prefers vegetarian options", "allergies: peanuts") к будущим чатам,
Prompt guardrails: Внедрите политики безопасности (например, "never suggest medical advice") через inline-директивы @policy,
Batch evaluation: Загрузите 50 тестовых запросов и сравните точность Gemini 3 с вашей legacy-моделью — с подсветкой diff бок о бок.

Никакого слоя абстракции. Никаких YAML-конфигов. Только запрос → ответ → действие. Это обещание Gemini 3 — и оно начинается сейчас.

Быстрый старт Gemini 3: Первый чат за 5 минут