Can Gemini 3.5 Flash handle million-token contexts?

Sì. Gemini 3.5 Flash supporta una finestra di contesto da 1 milione di token, rendendolo adatto al ragionamento a livello di repository, ai PDF lunghi e ai flussi di lavoro multi-documento.

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

Google riporta che Gemini 3.5 Flash supera Gemini 3.1 Pro nei benchmark orientati agli agenti e di programmazione, tra cui Terminal-Bench 2.1 e MCP Atlas.

Does the Gemini 3.5 Flash API support multimodal inputs?

Sì. Gemini 3.5 Flash accetta input di testo, immagini, audio, video e PDF tramite le Gemini API.

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

Il modello supporta l'invocazione di funzioni, l'esecuzione di codice, output strutturati, grounding su Google Search, grounding su Maps, ricerca di file e supporto al contesto tramite URL.

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

Sì. Google ha specificamente ottimizzato Gemini 3.5 Flash per l'esecuzione orientata agli agenti su orizzonti lunghi, l'orchestrazione degli strumenti e i flussi di lavoro di assistenti IA persistenti.

What are the current limitations of Gemini 3.5 Flash?

Attualmente, Gemini 3.5 Flash non supporta la generazione nativa di immagini, la generazione di audio o lo streaming conversazionale tramite Live API.

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

Gemini 3.5 Flash è una scelta solida quando il ragionamento multimodale a bassa latenza, la gestione di contesti ampi e l'integrazione con l'ecosistema Google sono più importanti della qualità premium nella redazione di testi lunghi.

What benchmark scores has Gemini 3.5 Flash achieved?

Google riporta risultati di benchmark tra cui 76.2% su Terminal-Bench 2.1, 83.6% su MCP Atlas e 84.2% su CharXiv Reasoning.

API Gemini 3.5 Flash Conveniente | text-to-text

Specifiche tecniche di Gemini 3.5 Flash

Voce	Gemini 3.5 Flash
Fornitore	Google
Famiglia di modelli	Gemini 3.5
ID modello ufficiale	gemini-3.5-flash
Tipi di input	Testo, immagini, video, audio, PDF
Tipi di output	Testo
Finestra di contesto	1 milione di token
Numero massimo di token in output	~65K token di output
Punti di forza principali	Workflow agentici, programmazione, ragionamento multimodale
Supporto per gli strumenti	Invocazione di funzioni, esecuzione del codice, grounding di ricerca, output strutturati, contesto URL, ricerca di file
Supporto al ragionamento	Livelli di ragionamento regolabili
Framework di sicurezza	Google Frontier Safety Framework

Che cos'è Gemini 3.5 Flash?

Google Gemini 3.5 Flash è il modello di punta di Google per il ragionamento multimodale ad alta velocità, ottimizzato per l'esecuzione agentica, la programmazione e i workflow di lungo periodo. Estende la serie Gemini Flash con capacità di ragionamento e di ingegneria del software significativamente più robuste, mantenendo caratteristiche di inferenza a bassa latenza.

A differenza dei modelli Flash precedenti, incentrati principalmente su un'inferenza leggera, Gemini 3.5 Flash è progettato per agenti di IA persistenti, sistemi di programmazione multi-passo e pipeline di automazione enterprise. Google lo presenta come il suo modello agentico più potente nella classe Flash finora.

Caratteristiche principali di Gemini 3.5 Flash

1M token long-context support: Gestisce repository estremamente grandi, documentazione corposa, PDF, trascrizioni e workflow multi-sessione in un singolo contesto di prompt.
Esecuzione agentica avanzata: Ottimizzato per workflow autonomi multi-passo, orchestrazione di strumenti, attività da terminale e agenti di IA a esecuzione prolungata.
Prestazioni di programmazione avanzate: Supera Gemini 3.1 Pro in diversi benchmark di programmazione e agentici, tra cui Terminal-Bench e MCP Atlas.
Ragionamento multimodale nativo: Accetta testo, immagini, audio, video e PDF per compiti di ragionamento unificati.
Strumentazione di livello produttivo: Supporta output strutturati, invocazione di funzioni, esecuzione del codice, grounding con Google Search e Maps e ricerca di file.
Modalità di ragionamento configurabili: Gli sviluppatori possono bilanciare latenza e profondità di ragionamento tramite controlli del livello di ragionamento.

Prestazioni nei benchmark di Gemini 3.5 Flash

I risultati dei benchmark riportati da Google collocano Gemini 3.5 Flash tra i modelli agentici di fascia Flash più performanti attualmente disponibili:

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

Questi punteggi indicano notevoli progressi nell'esecuzione autonoma, nel ragionamento multimodale e nell'affidabilità dell'ingegneria del software rispetto alle precedenti varianti di Gemini Flash.

Gemini 3.5 Flash vs altri modelli

Capacità	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
Finestra di contesto	1M token	Contesto esteso	Contesto esteso
Workflow agentici	Eccellente	Solido	Solido
Prestazioni di programmazione	Molto forte	Forte	Eccellente
Velocità di inferenza	Latenza Flash ottimizzata	Più lenta	Moderata
Input multimodali	Multimodale nativo	Multimodale nativo	Visione + testo
Ecosistema di strumenti	Ampia strumentazione Google	Ampio	Solida strumentazione API

Differenze chiave

vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash offre una migliore programmazione e un'esecuzione autonoma superiore, mantenendo al contempo un'inferenza significativamente più veloce.
vs Claude Sonnet 4: Claude risulta spesso più forte nel ragionamento sfumato su testi lunghi e nella qualità di scrittura, mentre Gemini 3.5 Flash punta su velocità, esecuzione agentica e integrazione con l'ecosistema Google.
vs GPT-series reasoning models: Gemini 3.5 Flash è particolarmente competitivo nei workflow agentici multimodali e nell'orchestrazione su ampi contesti, soprattutto per casi d'uso di automazione enterprise.

Limitazioni note di Gemini 3.5 Flash

Non supporta attualmente la generazione nativa di immagini o audio in output.
Le API di conversazione live non sono supportate in questo livello di modello.
I benchmark della community mostrano prestazioni variabili in alcuni task di valutazione specializzati, in particolare nei workflow di nicchia fortemente basati sulla visione

Come accedere all'API di Gemini 3.5 Flash

Passaggio 1: ottenere l'accesso all'API

Accedi a cometAPI. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la chiave API di accesso all'interfaccia. Fai clic su “Add Token” nel token API nel centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.

cometapi-key

Passaggio 2: inviare richieste all'API di Gemini 3.5 Flash

Seleziona l'endpoint “` gemini-3.5-flash” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono ottenuti dalla documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito offre anche test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account. l'URL base è Gemini Generating Content

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content—è a questo che il modello risponderà. Elabora la risposta dell'API per ottenere la risposta generata.

Passaggio 3: elaborare le risposte

L'API restituisce risposte strutturate candidate, tra cui testo generato, citazioni, metadati di sicurezza e output opzionali degli strumenti.

Prezzi per Gemini 3.5 Flash

Esplora i prezzi competitivi per Gemini 3.5 Flash, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come Gemini 3.5 Flash può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

Prezzo Comet (USD / M Tokens)	Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)	Sconto
Ingresso:$1.2/M Uscita:$7.2/M	Ingresso:$1.5/M Uscita:$9/M	-20%

Codice di esempio e API per Gemini 3.5 Flash

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per Gemini 3.5 Flash per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di Gemini 3.5 Flash nei tuoi progetti.

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"
      }
    }
  }'

Versioni di Gemini 3.5 Flash

Il motivo per cui Gemini 3.5 Flash dispone di più snapshot può includere fattori potenziali come variazioni nell'output dopo aggiornamenti che richiedono snapshot precedenti per coerenza, offrire agli sviluppatori un periodo di transizione per l'adattamento e la migrazione, e diversi snapshot corrispondenti a endpoint globali o regionali per ottimizzare l'esperienza utente. Per le differenze dettagliate tra le versioni, si prega di fare riferimento alla documentazione ufficiale.

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

Gemini 3.5 Flash