gemini-3.5-flashComparez sur Modelsell les tarifs de l'API gemini-3.5-flash, les points de terminaison, les fonctionnalités et les options d'accès.
Comparez les prix et les performances du service pour ce modèle selon les fournisseurs.
| Fournisseur | Remise | Entree/M | Sortie/M | Lecture du cache/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | -50% | $0.75 | $4.5 | $0.075 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | -30% | $1.05 | $6.3 | $0.105 |
Faites défiler horizontalement pour comparer tous les prix et indicateurs de performance.
SentencePiece (Gemini)Scores sur des évaluations standardisées. Les pourcentages élevés sont meilleurs et le percentile de classement est indiqué.
Métriques fournies parArtificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.5 Flash
Ce modèle ne figure pas dans l’instantané actuel.
Les modèles ou mesures manquants ne valent pas zéro.
Les graphiques conservent la sélection de modèles et les réglages de raisonnement de la source. Les modèles ou mesures manquants ne valent pas zéro ; le coût et la vitesse des benchmarks ne constituent pas un engagement de service du site.
Gemini 3.5 Flash 适合智能体协作、多步骤流程和需要持续迭代的编程任务。它可以围绕明确目标读取材料、整理信息、提出行动,再结合实际结果继续修正。对于需要处理大量资料或并行子任务的应用,它也适合承担分工明确的一部分。
模型接受文本、图片、视频、音频与PDF,输出文本。比如制作培训资料时,可以把讲课录音、演示录像和讲义结合起来,整理讲解顺序、关键操作和学员容易遗漏的步骤;处理产品项目时,可以让它对照需求、界面截图和反馈记录,形成可执行的修改清单。
把长流程拆成资料提取、问题判断和成果整理等阶段,每阶段给出清楚输入与返回格式,能更容易追踪工作是否完成。子任务应保留出处和必要上下文,后续汇总才有依据,而不是只收到彼此孤立的结论。
通过应用接入函数调用、代码执行和检索等工具后,模型可以参与开发与资料处理循环。测试失败、检索缺失和材料冲突都应回传,作为下一轮工作的输入。长任务要保存中间成果与未完成事项,短任务则控制在一个可检查目标内,避免为了一个简单修改不断扩展范围。
“根据课程录音、操作录像和讲义,整理一份新员工培训稿。先提取实际演示过的步骤,再标出讲义中未演示的内容。按准备、操作、检查三个阶段组织,每一步说明输入、动作和完成标志。材料有冲突时保留原说法并列出待确认项。”
为每个子任务给出独立目标和一致的返回格式,例如一项提取操作步骤,另一项整理问题与答案;汇总时保留来源信息。
在每阶段结束时对照原目标检查成果,保存已完成步骤与下一步。新要求要明确优先级,避免把背景材料里的每个话题都扩成新任务。
/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent| Paramètre | Type | Défaut / plage | Description |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Température d'échantillonnage ; plus c'est bas, plus c'est déterministe |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Masse probabiliste de l'échantillonnage nucleus |
max_tokens | integer | >= 1 | Nombre maximum de jetons dans la réponse |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Pénalise la répétition des jetons fréquents |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Encourage l'introduction de nouveaux sujets |
stop | array | — | Jusqu'à 4 chaînes qui arrêtent la génération |
seed | integer | — | Graine d'échantillonnage déterministe (meilleur effort) |
n | integer | = 1>= 1 | Nombre de complétions à générer |
stream | boolean | = false | Diffuser les jetons via Server-Sent Events |
response_format | object | — | Forcer une sortie JSON ou conforme à un schéma |
tools | array | — | Déclarations d'outils / fonctions que le modèle peut appeler |
tool_choice | string | autononerequired | Stratégie de choix d'outil ou nom d'outil spécifique |
logprobs | boolean | = false | Retourner les log-probabilités par jeton |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Nombre de log-probabilités retournées par jeton |
logit_bias | object | — | Carte de biais des logits par jeton |
user | string | — | Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus |
Remplacer <YOUR_API_KEY> par la clé API de votre page de jetons.
Toutes les requêtes doivent inclure Authorization: Bearer <TOKEN> . Les points de terminaison au format Anthropic acceptent à la place x-api-key .
Générez des jetons depuis la page Jetons ; vous pouvez les restreindre par modèle, groupe, IP et limites de débit.
| Paramètre | Type | Défaut / plage | Description |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Température d'échantillonnage ; plus c'est bas, plus c'est déterministe |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Masse probabiliste de l'échantillonnage nucleus |
max_tokens | integer | >= 1 | Nombre maximum de jetons dans la réponse |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Pénalise la répétition des jetons fréquents |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Encourage l'introduction de nouveaux sujets |
stop | array | — | Jusqu'à 4 chaînes qui arrêtent la génération |
seed | integer | — | Graine d'échantillonnage déterministe (meilleur effort) |
n | integer | = 1>= 1 | Nombre de complétions à générer |
stream | boolean | = false | Diffuser les jetons via Server-Sent Events |
response_format | object | — | Forcer une sortie JSON ou conforme à un schéma |
tools | array | — | Déclarations d'outils / fonctions que le modèle peut appeler |
tool_choice | string | autononerequired | Stratégie de choix d'outil ou nom d'outil spécifique |
logprobs | boolean | = false | Retourner les log-probabilités par jeton |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Nombre de log-probabilités retournées par jeton |
logit_bias | object | — | Carte de biais des logits par jeton |
user | string | — | Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus |
| Fournisseur | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| default | Illimité | Illimité | Illimité |
| Google AI Studio | Illimité | Illimité | Illimité |
| Google Vertex | Illimité | Illimité | Illimité |
Aucune restriction
Comparez sur Modelsell les tarifs de l'API gemini-3.5-flash, les points de terminaison, les fonctionnalités et les options d'accès.
Créez une clé API autorisée à utiliser gemini-3.5-flash, puis utilisez l’identifiant exact et un point de terminaison pris en charge dans la section d’accès API. Les champs dépendent du point de terminaison choisi.
Le tarif dépend du groupe de fournisseurs choisi et de l’unité de facturation du modèle. Les prix actuels d’entrée, de sortie, par requête ou par média sont affichés sur cette page avant l’inscription.
Le catalogue indique une fenêtre de contexte de 1048576 tokens. Vérifiez les limites du point de terminaison sélectionné.
Le catalogue indique une sortie maximale de 65536 tokens. Vos paramètres peuvent définir une limite inférieure.
Consultez les cas d’usage et les conseils de prompts de cette page, puis évaluez le modèle avec des entrées représentatives de votre projet.
