Can Gemini 3.5 Flash handle million-token contexts?

Oui. Gemini 3.5 Flash prend en charge une fenêtre de contexte de 1 million de jetons, ce qui le rend adapté au raisonnement à l'échelle d'un dépôt, aux PDF longs et aux workflows multi-documents.

How does Gemini 3.5 Flash compare to Gemini 3.1 Pro for coding?

Google indique que Gemini 3.5 Flash surpasse Gemini 3.1 Pro sur des benchmarks d'agents et de codage, dont Terminal-Bench 2.1 et MCP Atlas.

Does the Gemini 3.5 Flash API support multimodal inputs?

Oui. Gemini 3.5 Flash accepte des entrées en texte, images, audio, vidéo et PDF via l'API Gemini.

What tools and integrations are available in the Gemini 3.5 Flash API?

Le modèle prend en charge l'appel de fonctions, l'exécution de code, des sorties structurées, l'ancrage sur Google Search et Maps, la recherche de fichiers et la prise en charge du contexte d'URL.

Is Gemini 3.5 Flash suitable for AI agents and autonomous workflows?

Oui. Google a spécifiquement optimisé Gemini 3.5 Flash pour l'exécution agentique à long horizon, l'orchestration d'outils et des workflows d'assistants IA persistants.

What are the current limitations of Gemini 3.5 Flash?

Gemini 3.5 Flash ne prend actuellement pas en charge la génération native d'images, la génération audio ou le streaming conversationnel de l'API Live.

When should developers choose Gemini 3.5 Flash instead of Claude Sonnet 4?

Gemini 3.5 Flash est un excellent choix lorsque le raisonnement multimodal à faible latence, la gestion de grands contextes et l'intégration à l'écosystème Google priment sur une qualité haut de gamme pour des textes longs.

What benchmark scores has Gemini 3.5 Flash achieved?

Google indique des résultats de benchmark incluant 76.2% sur Terminal-Bench 2.1, 83.6% sur MCP Atlas et 84.2% sur CharXiv Reasoning.

API Gemini 3.5 Flash Abordable | text-to-text

Spécifications techniques de Gemini 3.5 Flash

Élément	Gemini 3.5 Flash
Fournisseur	Google
Famille de modèles	Gemini 3.5
ID de modèle officiel	gemini-3.5-flash
Types d'entrée	Texte, image, vidéo, audio, PDF
Types de sortie	Texte
Fenêtre de contexte	1 million de jetons
Max jetons en sortie	~65K jetons en sortie
Points forts principaux	Workflows agentiques, programmation, raisonnement multimodal
Prise en charge des outils	Appel de fonctions, exécution de code, ancrage via la recherche, sorties structurées, contexte d’URL, recherche de fichiers
Prise en charge du raisonnement	Niveaux de réflexion/raisonnement ajustables
Cadre de sécurité	Google Frontier Safety Framework

Qu’est-ce que Gemini 3.5 Flash ?

Google Gemini 3.5 Flash est le modèle phare de Google pour le raisonnement multimodal haute vitesse, optimisé pour l’exécution agentique, la programmation et les workflows de longue haleine. Il étend la série Gemini Flash avec des capacités de raisonnement et d’ingénierie logicielle nettement renforcées tout en conservant des caractéristiques d’inférence à faible latence.

Contrairement aux modèles Flash précédents principalement axés sur une inférence légère, Gemini 3.5 Flash est conçu pour des agents IA persistants, des systèmes de programmation multi‑étapes et des pipelines d’automatisation d’entreprise. Google le présente comme son modèle agentique le plus puissant dans la gamme Flash à ce jour.

Principales fonctionnalités de Gemini 3.5 Flash

1M de jetons en long contexte : Gère des dépôts extrêmement volumineux, une documentation longue, des PDF, des transcriptions et des workflows multi‑session dans un seul contexte d’invite.
Exécution agentique robuste : Optimisé pour des workflows autonomes multi‑étapes, l’orchestration d’outils, les tâches dans le terminal et des agents IA de longue durée.
Performances avancées en programmation : Surpasse Gemini 3.1 Pro sur plusieurs benchmarks de programmation et agentiques, notamment Terminal-Bench et MCP Atlas.
Raisonnement multimodal natif : Accepte du texte, des images, de l’audio, de la vidéo et des PDF pour des tâches de raisonnement unifiées.
Outillage de niveau production : Prend en charge les sorties structurées, l’appel de fonctions, l’exécution de code, l’ancrage avec Google Search et Maps, et la recherche de fichiers.
Modes de raisonnement/réflexion configurables : Les développeurs peuvent régler la latence par rapport à la profondeur de raisonnement via des contrôles de niveau de réflexion.

Performances de Gemini 3.5 Flash aux benchmarks

Les résultats de benchmarks rapportés par Google placent Gemini 3.5 Flash parmi les modèles agentiques de la gamme Flash les plus performants actuellement disponibles :

Benchmark	Gemini 3.5 Flash
Terminal-Bench 2.1	76.2%
GDPval-AA	1656 Elo
MCP Atlas	83.6%
CharXiv Reasoning	84.2%

Ces scores indiquent des gains majeurs en exécution autonome, en raisonnement multimodal et en fiabilité de l’ingénierie logicielle par rapport aux variantes Gemini Flash antérieures.

Gemini 3.5 Flash par rapport à d’autres modèles

Capacité	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
Fenêtre de contexte	1M de jetons	Contexte étendu	Contexte étendu
Workflows agentiques	Excellent	Solide	Solide
Performances en programmation	Très solides	Solides	Excellent
Vitesse d’inférence	Latence Flash optimisée	Plus lente	Modérée
Entrées multimodales	Multimodal natif	Multimodal natif	Vision + texte
Écosystème d’outils	Outillage Google étendu	Étendu	Outillage API solide

Principales différences

vs Gemini 3.1 Pro : Gemini 3.5 Flash offre de meilleures performances en programmation et en exécution de tâches autonomes tout en conservant une inférence nettement plus rapide.
vs Claude Sonnet 4 : Claude reste souvent supérieur pour un raisonnement nuancé de longue durée et une qualité rédactionnelle, tandis que Gemini 3.5 Flash met l’accent sur la vitesse, l’exécution agentique et l’intégration à l’écosystème Google.
vs modèles de raisonnement de la série GPT : Gemini 3.5 Flash est particulièrement compétitif pour les workflows agentiques multimodaux et l’orchestration de grands contextes, en particulier pour les cas d’usage d’automatisation en entreprise.

Limites connues de Gemini 3.5 Flash

Ne prend pas actuellement en charge la génération native d’images ou d’audio en sortie.
Les API conversationnelles en direct ne sont pas prises en charge sur ce niveau de modèle.
Les benchmarks communautaires montrent des performances mitigées sur certaines tâches d’évaluation spécialisées, en particulier les workflows de niche fortement axés sur la vision

Comment accéder à l’API Gemini 3.5 Flash

Étape 1 : Obtenir l’accès à l’API

Connectez-vous à CometAPI. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre CometAPI console. Obtenez les identifiants d’accès (clé API) de l’interface. Cliquez sur « Add Token » dans le API token du centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx, puis soumettez.

clé CometAPI

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API Gemini 3.5 Flash

Sélectionnez l’endpoint “` gemini-3.5-flash” pour envoyer la requête API et définir le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont obtenus depuis la documentation API de notre site. Notre site propose également un test Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle de votre compte. base url is Gemini Generating Content

Insérez votre question ou requête dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.

Étape 3 : Traiter les réponses

L’API renvoie des réponses candidates structurées incluant le texte généré, des citations, des métadonnées de sécurité et, le cas échéant, des sorties d’outils.

Tarification pour Gemini 3.5 Flash

Découvrez des tarifs compétitifs pour Gemini 3.5 Flash, conçus pour s'adapter à différents budgets et besoins d'utilisation. Nos formules flexibles garantissent que vous ne payez que ce que vous utilisez, ce qui facilite l'adaptation à mesure que vos besoins évoluent. Découvrez comment Gemini 3.5 Flash peut améliorer vos projets tout en maîtrisant les coûts.

Prix de Comet (USD / M Tokens)	Prix officiel (USD / M Tokens)	Remise
Entrée:$1.2/M Sortie:$7.2/M	Entrée:$1.5/M Sortie:$9/M	-20%

Exemple de code et API pour Gemini 3.5 Flash

Accédez à des exemples de code complets et aux ressources API pour Gemini 3.5 Flash afin de simplifier votre processus d'intégration. Notre documentation détaillée fournit des instructions étape par étape pour vous aider à exploiter tout le potentiel de Gemini 3.5 Flash dans vos projets.

Python
JavaScript
Curl

from google import genai
from google.genai import types
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="Explain how parallel agentic execution works in three sentences.",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="minimal"),
    ),
)

print(response.text)

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="Explain how parallel agentic execution works in three sentences.",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="minimal"),
    ),
)

print(response.text)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY;
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.5-flash";
const operator = "generateContent";

async function main() {
  const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:${operator}`, {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      Authorization: api_key,
    },
    body: JSON.stringify({
      contents: [
        {
          parts: [
            {
              text: "Explain how parallel agentic execution works in three sentences.",
            },
          ],
        },
      ],
      generationConfig: {
        thinkingConfig: {
          thinkingLevel: "MINIMAL",
        },
      },
    }),
  });

  const data = await response.json();
  console.log(data.candidates[0].content.parts[0].text);
}

await main();

Curl Code Example

#!/bin/bash

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how parallel agentic execution works in three sentences."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "MINIMAL"
      }
    }
  }'

Versions de Gemini 3.5 Flash

La raison pour laquelle Gemini 3.5 Flash dispose de plusieurs instantanés peut inclure des facteurs potentiels tels que des variations de sortie après des mises à jour nécessitant des instantanés plus anciens pour la cohérence, offrant aux développeurs une période de transition pour l'adaptation et la migration, et différents instantanés correspondant à des points de terminaison globaux ou régionaux pour optimiser l'expérience utilisateur. Pour les différences détaillées entre les versions, veuillez consulter la documentation officielle.

version
gemini-3.5-flash
gemini-3.5-flash-search

Gemini 3.5 Flash