Запуск Gemini 3 — без встановлення та реєстрації

Вам не потрібен проєкт Google Cloud. Вам не потрібні API-ключі. Вам навіть не потрібно входити в систему — хіба що ви хочете зберегти історію або налаштувати пам'ять. Gemini 3 вже розгорнуто та готово до роботи в інтерфейсі MidassAI. Цей посібник допоможе вам запустити ваш перший реальний чат — з робочим контекстом, багатокроковими міркуваннями та нативним викликом інструментів — менше ніж за п'ять хвилин. Кожен крок використовує live-середовище (v3.1.2 станом на червень 2024 року), а не пісочницю чи демо-версію.

Крок 1: Відкрийте інтерфейс (0:00–0:25)

Перейдіть на https://app.midassai.com. Якщо ви новачок, пропустіть реєстрацію — натисніть “Continue as Guest”. Ви одразу потрапите в інтерфейс чату, де Gemini 3 вже обрано як активну модель (перевірте випадаюче меню вибору моделі у верхньому правому куті — там має бути вказано gemini-3-pro або gemini-3-flash, залежно від вашого регіону та рівня квоти).

⚠️ Помилка, якої слід уникати: Не натискайте “Try Gemini 2” або “Switch to Claude”. Цим моделям бракує режиму структурованого виводу Gemini 3, примусового використання JSON-схеми та вбудованої маршрутизації веб-пошуку. Переконайтеся, що ідентифікатор моделі закінчується на -3.

Крок 2: Надішліть свій перший запит (0:26–1:40)

Введіть цей точний запит — він розроблений так, щоб одночасно активувати три ключові функції Gemini 3:

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".

Натисніть Enter. Gemini 3 відповість за ~1,8 секунди (середня затримка на серверах у ЄС). Ви побачите:

Чистий блок JSON з підсвіткою синтаксису (не markdown-код — сирий виконуваний JSON),
Ледь помітний бейдж “✅ Verified schema” поруч із відповіддю,
І внутрішньотекстовий тег “🔍 Search used” — що вказує на отримання даних про оренду в реальному часі з Numbeo та метрик покриття з Opensignal.

Це не вигадка. Це обґрунтовані, типізовані та відстежувані дані.

Крок 3: Увімкніть наступні запити з урахуванням контексту (1:41–3:10)

Натисніть кнопку “+ Add context” під полем введення. Вставте цей фрагмент:

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.

Тепер запитайте:

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

Gemini 3:

Згадає всі попередні записи JSON (без необхідності повторного вставлення),
Перерахує підсумки, використовуючи актуальні обмінні курси (наприклад, IDR → USD через XE API),
Виведе новий ранжований список з полями surplus_usd та deficit_usd — знову ж таки, суворий JSON.

💡 Чому це працює: Gemini 3 зберігає контекст із типізацією між зверненнями — на відміну від v2, який вимагав явних команд /context або ручного повторного введення JSON.

Крок 4: Активуйте виклик інструменту (3:11–4:20)

Введіть:

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 автоматично викличе свій інструмент flight_search (інтегрований з Partner API Skyscanner). Ви побачите:

Індикатор завантаження з написом “Fetching live fares”,
Потім таблицю всередині чату — не посилання, не резюме — з цінами в реальному часі, що оновлюються щогодини.

Ніякого копіювання-вставки. Ніякого перемикання вкладок. Результат інструменту аналізується, нормалізується та вбудовується — готовий до вашого наступного запиту, наприклад: “Який варіант залишає мені найбільше робочих днів у липні?”

Крок 5: Експортуйте та використайте свою сесію повторно (4:21–5:00)

Натисніть меню ⋯ → “Export as JSON Schema”. Ви отримаєте файл .json, який містить:

Повну історію розмови (з позначками часу та ідентифікаторами моделей),
Усі метадані виклику інструментів (tool_used, api_version, latency_ms),
І схему відповіді, сумісну з OpenAPI 3.1, яку можна використовувати повторно.

Ви можете підключити цю схему безпосередньо до валідації zod у вашому застосунку Next.js або передати її в JsonOutputParser від LangChain.

Головні тези

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

Час до результатуUnder 5 minutes, zero config

Ключова відмінністьStateful JSON + live tool chaining in one turn

Для кого це

Frontend-інженери, які впроваджують AI-функції та потребують передбачуваних, типізованих виводів — а не вільного тексту.
Менеджери продуктів, які перевіряють робочі процеси на основі LLM перед інтеграцією бекенду.
Засновники стартапів, що запускають ощадливі PoC: якщо ваш MVP вимагає обґрунтування, використання інструментів та структурованого виводу, Gemini 3 скорочує час розробки на ~70% порівняно зі зшиванням окремих шарів RAG + виклику функцій.

Це не для користувачів, яким потрібен аналіз документів з довгим контекстом (>128K токенів) — це сфера Gemini 3 Ultra. І це не для офлайн-розгортання; Gemini 3 вимагає керованого шару інференсу MidassAI (який автоматично обробляє обмеження частоти, маршрутизацію резервування та перевірки відповідності схемі).

Почати роботу з MidassAI

Що далі

Як тільки ви завершите ці п'ять хвилин, у вас буде робоча основа. Далі розширюйте функціонал за допомогою:

Користувацьких слотів пам'яті: Додавайте вподобання користувача (“віддає перевагу вегетаріанським стравам”, “алергія: арахіс”) до майбутніх чатів,
Обмежень промптів: Забезпечуйте дотримання політик безпеки (наприклад, “ніколи не надавайте медичних порад”) через внутрішньотекстові директиви @policy,
Пакетної оцінки: Завантажте 50 тестових запитів і порівняйте точність Gemini 3 з вашою_legacy_ моделлю — з підсвіткою різниці пліч-о-пліч.

Ніякого шару абстракції. Ніяких YAML-конфігурацій. Просто запит → відповідь → дія. Це обіцянка Gemini 3 — і вона починається зараз.

Швидкий старт Gemini 3: Перший чат за 5 хвилин