Technische Spezifikationen von Gemini 3.5 Flash
| Item | Gemini 3.5 Flash |
|---|---|
| Provider | |
| Model family | Gemini 3.5 |
| Official model ID | gemini-3.5-flash |
| Input types | Text, Bild, Video, Audio, PDF |
| Output types | Text |
| Context window | 1 Million Token |
| Max output tokens | ~65K Ausgabe-Token |
| Primary strengths | Agentische Workflows, Programmierung, multimodales Reasoning |
| Tool support | Funktionsaufrufe, Codeausführung, Search-Grounding, strukturierte Ausgaben, URL-Kontext, Dateisuche |
| Thinking support | Anpassbare Thinking-/Reasoning-Stufen |
| Safety framework | Google Frontier Safety Framework |
Was ist Gemini 3.5 Flash?
Google Gemini 3.5 Flash ist Googles Flaggschiff-High-Speed-Modell für multimodales Reasoning, optimiert für agentische Ausführung, Programmierung und langfristige Workflows. Es erweitert die Gemini-Flash-Serie um deutlich stärkere Reasoning- und Software-Engineering-Fähigkeiten und behält dabei die Low-Latency-Eigenschaften der Inferenz bei.
Anders als frühere Flash-Modelle, die in erster Linie auf leichtgewichtige Inferenz ausgerichtet waren, ist Gemini 3.5 Flash für persistente KI-Agenten, mehrstufige Coding-Systeme und Enterprise-Automatisierungspipelines konzipiert. Google positioniert es als sein bislang stärkstes agentisches Flash-Tier-Modell.
Hauptfunktionen von Gemini 3.5 Flash
- 1M-Token-Langkontext-Unterstützung: Bewältigt extrem große Repositories, umfangreiche Dokumentation, PDFs, Transkripte und Multi-Session-Workflows in einem einzigen Prompt-Kontext.
- Starke agentische Ausführung: Optimiert für mehrstufige autonome Workflows, Tool-Orchestrierung, Terminal-Aufgaben und lang laufende KI-Agenten.
- Erweiterte Programmierleistung: Übertrifft Gemini 3.1 Pro in mehreren Coding- und agentischen Benchmarks, darunter Terminal-Bench und MCP Atlas.
- Natives multimodales Reasoning: Akzeptiert Text, Bilder, Audio, Video und PDFs für einheitliche Reasoning-Aufgaben.
- Produktionsreifes Tooling: Unterstützt strukturierte Ausgaben, Funktionsaufrufe, Codeausführung, Grounding mit Google Search und Maps sowie Dateisuche.
- Konfigurierbare Reasoning-/Denkmodi: Entwickler können die Latenz gegenüber der Reasoning-Tiefe über Thinking-Level-Steuerungen abstimmen.
Benchmark-Leistung von Gemini 3.5 Flash
Von Google gemeldete Benchmark-Ergebnisse positionieren Gemini 3.5 Flash als eines der stärksten agentischen Flash-Tier-Modelle, die derzeit verfügbar sind:
| Benchmark | Gemini 3.5 Flash |
|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 76.2% |
| GDPval-AA | 1656 Elo |
| MCP Atlas | 83.6% |
| CharXiv Reasoning | 84.2% |
Diese Werte zeigen erhebliche Zugewinne bei autonomer Ausführung, multimodalem Reasoning und Zuverlässigkeit im Software-Engineering gegenüber früheren Gemini-Flash-Varianten.
Gemini 3.5 Flash vs. andere Modelle
| Capability | Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4 |
|---|---|---|---|
| Context window | 1M Token | Großes Kontextfenster | Großes Kontextfenster |
| Agentic workflows | Exzellent | Stark | Stark |
| Coding performance | Sehr stark | Stark | Exzellent |
| Inference speed | Optimierte Flash-Latenz | Langsamer | Mittel |
| Multimodal inputs | Nativ multimodal | Nativ multimodal | Vision + Text |
| Tool ecosystem | Umfangreiches Google-Tooling | Umfangreich | Starkes API-Tooling |
Zentrale Unterschiede
- vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash bietet bessere Programmierung und autonome Aufgabenausführung bei deutlich schnellerer Inferenz.
- vs Claude Sonnet 4: Claude bleibt oft stärker in nuanciertem Langform-Reasoning und Schreibqualität, während Gemini 3.5 Flash Geschwindigkeit, agentische Ausführung und Integration in das Google-Ökosystem betont.
- vs Reasoning-Modelle der GPT-Serie: Gemini 3.5 Flash ist besonders wettbewerbsfähig bei multimodalen Agent-Workflows und Large-Context-Orchestrierung, insbesondere für Enterprise-Automatisierungsfälle.
Bekannte Einschränkungen von Gemini 3.5 Flash
- Unterstützt derzeit keine nativen Bild- oder Audio-Generierungsausgaben.
- Live-Konversations-APIs werden in dieser Modellstufe nicht unterstützt.
- Community-Benchmarks zeigen uneinheitliche Leistung bei bestimmten spezialisierten Evaluationsaufgaben, insbesondere bei visuell geprägten Nischen-Workflows
Zugriff auf die Gemini 3.5 Flash API
Schritt 1: API-Zugang erhalten
Melden Sie sich bei cometAPI an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich bei Ihrer CometAPI console an. Holen Sie sich den Zugangs-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.
Schritt 2: Anfragen an die Gemini 3.5 Flash API senden
Wählen Sie den „` gemini-3.5-flash”-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden, und legen Sie den Request-Body fest. Die Anfragemethode und der Request-Body sind in der API-Dokumentation auf unserer Website zu finden. Unsere Website bietet außerdem Apifox-Tests zur praktischen Nutzung. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Basis-URL ist Gemini Generating Content
Fügen Sie Ihre Frage oder Anforderung in das content-Feld ein — darauf wird das Modell antworten. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.
Schritt 3: Antworten verarbeiten
Die API liefert strukturierte Kandidatenantworten einschließlich generiertem Text, Zitaten, Sicherheitsmetadaten und optionalen Tool-Ausgaben.