GitHub Copilot recebe o Gemini 3.7 Flash pela metade do preço por token

GitHub Copilot passou a oferecer o Gemini 3.7 Flash no mesmo dia do anúncio da Google, em 13 de agosto de 2026. Além disso, o modelo chegou apenas três semanas depois do Gemini 3.6 Flash. Portanto, o ciclo da linha Flash ficou ainda mais curto. Para quem escreve código, a mudança aparece direto no seletor de modelos. Em seguida, ela aparece também nos benchmarks de engenharia de software.

GitHub libera o modelo do VS Code ao Eclipse, com implementação gradual

A liberação alcança os planos Copilot Pro, Pro+, Max, Business e Enterprise. Assim, o modelo surge no Visual Studio Code, no Visual Studio e no Copilot CLI. Também aparece no agente em nuvem, no aplicativo do GitHub Copilot, no JetBrains, no Xcode e no Eclipse. Contudo, a implementação acontece de forma gradual. Ou seja, seu seletor pode demorar alguns dias para exibir a opção.

Depuração salta de 34,4% para 43,6% no FrontierCode 1.1

Primeiro, vale olhar os números de engenharia de software. No FrontierCode 1.1 Main, a pontuação subiu de 34,4% para 43,6%. Depois, o DeepSWE v1.1 avançou de 49,0% para 65,3%. Na prática, isso indica mais código pronto para produção já na primeira tentativa. Portanto, o ganho aparece sobretudo em depuração e em resolução de problemas dentro do repositório.

Um print vira briefing: Elo de 1588 na WebDev Arena

Em desenvolvimento web, o modelo alcançou Elo de 1588 na WebDev Arena, da Arena.ai. Enquanto isso, o 3.6 Flash marcou 1538 no mesmo teste. Além disso, a Google destaca a aderência a designs de referência. Ou seja, você envia uma captura de tela, uma imagem ou um sistema de design inteiro. Em seguida, o modelo devolve layouts mais funcionais a partir de poucos comandos.

Documentos densos e fluxos empresariais quase dobram de pontuação

Para áreas com alta densidade de conhecimento, os números também mudaram. No GDP.pdf, que mede processamento de documentos complexos, o resultado passou de 22,0% para 34,0%. Já no AutomationBench, focado em fluxos de trabalho empresariais reais, o índice subiu de 17,0% para 30,4%. Assim, finanças, direito e biociências entram no radar de quem constrói agentes internos. Ainda assim, os dois índices seguem abaixo de 40%. Logo, mantenha revisão humana no caminho crítico.

Menos supervisão manual em cadeias longas de chamadas de ferramenta GitHub

Segundo a Google, o 3.7 Flash se adapta melhor a obstáculos durante a execução. Além disso, ele pede esclarecimento quando a intenção do comando fica ambígua. Também segue instruções com mais fidelidade ao longo da tarefa. Como resultado, dedica mais esforço a planejamento em múltiplas etapas e a chamadas de ferramentas. Portanto, a promessa central envolve menos supervisão manual e menos repetição nos fluxos de engenharia.

Administradores precisam ligar a política antes que o time veja o modelo

Quem administra Copilot Business ou Enterprise tem um passo extra. Antes de qualquer teste, habilite a política Gemini 3.7 Flash Preview nas configurações da organização. Depois disso, os usuários passam a ver o modelo no seletor. Além disso, a cobrança segue o preço de tabela do provedor, dentro do faturamento por uso. Logo, combine limites com o time antes de abrir o acesso geral.

Preço introdutório expira no fim do ano e muda a conta de escala

O valor de entrada ficou em US$ 0,75 por 1 milhão de tokens. Da mesma forma, a saída custa US$ 3,75 por 1 milhão de tokens. Isso equivale à metade do custo original do 3.6 Flash por milhão de tokens. Contudo, a condição vale apenas até o fim do ano. Portanto, quem planeja agentes em produção deve simular desde já o cenário com preço cheio.

Fora do Copilot: Antigravity, Gemini API e o agente pessoal Spark

Fora do GitHub, o modelo aparece no Google Antigravity para fluxos orientados a agentes. Também está na Gemini API, via Google AI↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI → Studio e Android↳Android46 conteúdosAndroid push notifications com Quasar Framework, Firebase e integração com WordPressDev (Back & Front) · mai 2019O X do Xamarin Forms – O guia das funcionalidades nativas - Parte 02: AndroidDev (Back & Front) · abr 2019Modularização de AndroidDev (Back & Front) · ago 2019Ver tudo em Dev (Back & Front) → Studio. Para empresas, a Google cita a Gemini Enterprise Agent Platform e o aplicativo Gemini Enterprise. Enquanto isso, o Gemini Spark recebeu a mesma atualização em mais de 160 países, para assinantes do Google AI Pro e Ultra. Na prática, o agente consolida arquivos, redige mensagens e atualiza documentos de status no Workspace.

Salvaguardas CBRN e cibersegurança acompanham o lançamento

A Google afirma que o modelo saiu com salvaguardas atualizadas contra uso indevido. Elas cobrem as áreas química, biológica, radiológica e nuclear, além da ofensiva cibernética. Ao mesmo tempo, a empresa mantém liberados os usos benéficos nesses domínios. Assim, o filtro segue as políticas de bioresiliência e do programa de cibersegurança↳Segurança171 conteúdosCibersegurança no Brasil: 6 passos para sair da estagnaçãoDevSecOps · jul 2025O papel do CISO para transformar a cibersegurança em uma alavanca de reputação para as empresasDevSecOps · mar 2024Itaipu Parquetec e Exército Brasileiro realizam exercício de cibersegurança em BrasíliaDev (Back & Front) · set 2025Ver tudo em DevSecOps → da companhia.

GitHub: O que testar primeiro no seu repositório

Primeiro, rode o modelo em uma issue real de depuração e compare com sua opção atual. Depois, teste um refactor guiado por captura de tela em um componente pequeno. Em seguida, meça tokens de saída numa tarefa longa, com muitas chamadas de ferramenta. Por fim, registre o custo enquanto o preço introdutório continua valendo. Dessa forma, sua decisão nasce dos seus próprios dados.

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