gemini-3.5-flashModelsell で gemini-3.5-flash API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。
| サプライヤー | 割引 | 入力/M | 出力/M | キャッシュ読み取り/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 |
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SentencePiece (Gemini)標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.5 Flash
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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| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| default | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Google AI Studio | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Google Vertex | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
Modelsell で gemini-3.5-flash API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
gemini-3.5-flash へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
モデルカタログには 1048576 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
モデルカタログには最大 65536 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。
このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。
