Desde 26 de outubro de 2026, novos projetos do nível pago da Gemini API armazenam solicitações da API Generate Content por padrão (store=true). Projetos criados antes dessa data mantêm sua configuração anterior. É possível desativar o registro nas configurações do Google AI Studio ou usar store=false em cada solicitação compatível. A mudança foi anunciada no changelog do Google e não significa que todos os prompts passarão automaticamente a treinar modelos.
A alteração diz respeito à API para desenvolvedores, e não ao aplicativo Gemini. Também é preciso separar a API Generate Content da Interactions API, que já adotava armazenamento como padrão. O comportamento real depende do projeto, do método chamado, do nível de serviço e de eventuais substituições feitas na própria solicitação.
Quem é afetado: API, data e configuração
| Canal ou projeto | Armazenamento padrão documentado | O que verificar |
|---|---|---|
| Generate Content, projeto pago criado a partir de 26/10/2026 | Ativado, store=true | Desativar no painel ou definir store=false por chamada |
| Generate Content, projeto criado antes de 26/10/2026 | Mantém a configuração anterior, normalmente store=false se não foi ativado | Confirmar no painel, sem presumir que um projeto antigo segue desligado |
| Interactions API | Ativado por padrão, com armazenamento associado ao estado no servidor | Rever store=false e dependências do histórico de conversas |
| Nível gratuito | O novo padrão de logs de Generate Content foi anunciado para projetos pagos | Não aplicar automaticamente a regra paga; consultar os termos e a API usada |
A mudança abrange generateContent, streamGenerateContent e batchGenerateContent. A documentação de logs também inclui chamadas por endpoints de compatibilidade com OpenAI e exclui os agentes gerenciados do conjunto de chamadas suportadas para esses registros. O anúncio não descreve uma mudança global em todas as APIs, todos os projetos e todos os planos.
Há uma distinção de data importante: projetos anteriores a 26 de outubro não foram migrados em bloco para store=true. Eles preservam a definição existente. Um projeto antigo com registros já habilitados pode continuar registrando, enquanto outro que nunca os habilitou continua com o padrão anterior de store=false.
Como desativar o armazenamento de logs
Para mudar o padrão do projeto, abra o painel Logs and Datasets no Google AI Studio, selecione o projeto correto e procure Settings. Desative separadamente o armazenamento da Generate Content API ou da Interactions API, conforme o serviço realmente utilizado. A documentação permite alterar essa escolha a qualquer momento, mas não afirma que desligar hoje apaga imediatamente registros já existentes.
Para controlar uma chamada individual, informe store=false. Esse campo prevalece sobre a configuração do projeto. Na SDK Python, a documentação mostra a propriedade dentro de config em models.generate_content, como config={"store": False}. Em JavaScript, o equivalente da mesma operação fica em config: { store: false }. Na Interactions API, o exemplo Python usa store=False diretamente em client.interactions.create; a posição do parâmetro muda conforme a operação e a linguagem.
A documentação exige versões mínimas para definir store nas chamadas Generate Content: google-genai 2.33.0 em Python, @google/genai 2.31.0 em JavaScript, google-genai 1.79.0 em Java e google.golang.org/genai 1.76.0 em Go. Confira as dependências e a assinatura real do método antes de adaptar código antigo. Esses exemplos foram conferidos na documentação, não executados em um projeto de produção.
Na Interactions API, desativar o armazenamento impede a recuperação automática do histórico no servidor, salvo quando uma chamada habilita o comportamento novamente. A documentação também indica incompatibilidade de store=false com execução em segundo plano e com a continuidade de conversas que dependam de previous_interaction_id. Portanto, a configuração envolve uma troca funcional, e não somente uma preferência visual do painel.
O que fica registrado e por quanto tempo
Nos projetos pagos elegíveis, os logs permitem consultar no AI Studio o prompt completo, a resposta do modelo e o contexto de turnos anteriores. A página também informa que é preciso haver pelo menos uma chave de API ativa no projeto para visualizar os registros. Apagar todas as chaves pode ocultar a visualização, mas não é descrito como um método para eliminar logs.
A retenção padrão dos logs é de até 55 dias, ao fim dos quais eles são marcados para exclusão. O proprietário pode configurar 7, 14, 28 ou 55 dias. Registros copiados para datasets não têm prazo fixo de expiração e exigem gestão separada. Essas janelas tratam dos logs de projeto descritos na documentação e não devem ser confundidas com todo e qualquer dado técnico usado pelo serviço.
A própria documentação exclui atualmente do sistema de logs descrito chamadas a Imagen, Veo, modelos de embeddings e de robótica, entradas contendo vídeo, GIF ou PDF e agentes em visualização pública. Isso delimita a cobertura da ferramenta de logs, sem comprovar ausência de qualquer processamento ou registro para segurança nesses outros fluxos.
Armazenar não é o mesmo que treinar modelos
O Google distingue três operações: guardar logs privados no projeto do desenvolvedor, compartilhar voluntariamente exemplos com a empresa e manter registros separados destinados exclusivamente ao monitoramento de abuso. Segundo a política de dados da Gemini API, prompts e respostas dos logs de projetos pagos não são usados por padrão para desenvolver ou melhorar produtos. Assim, o novo store=true não equivale a uma autorização automática de treinamento.
O compartilhamento voluntário de datasets ou feedback segue regras próprias. A política informa que datasets enviados ao Google podem ser usados para desenvolver e melhorar sistemas, inclusive treinar modelos, e recomenda não compartilhar conteúdo pessoal, confidencial ou sensível. Também descreve um nível Contributor por convite com condições próprias de uso de dados. Desligar o log do projeto não deve ser apresentado como uma garantia de ausência de qualquer outro registro, nem como alteração desses termos de compartilhamento.
O que conferir antes de publicar um aplicativo
Para uma integração existente ou nova, identifique a data de criação do projeto com faturamento, a API efetivamente chamada, se o SDK aceita store, qual opção está definida em Logs and Datasets e se alguma solicitação a substitui. Confirme também a janela de retenção e a existência de datasets guardados separadamente. Em sistemas que tratam dados de usuários, revise os avisos de privacidade e a necessidade de enviar informações identificáveis antes de manter registros.
O Brasil consta na lista oficial de regiões disponíveis para Gemini API e Google AI Studio, mas isso não determina onde cada dado é fisicamente processado nem confirma o estado de um projeto brasileiro específico. A análise aqui é documental, verificada em 29 de outubro de 2026, sem acesso a conta, execução de API ou comprovação prática do estado dos logs de qualquer projeto.
