Gemini 3.5 Flash può gestire contesti da un milione di token?

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.

Quali punteggi di benchmark ha ottenuto Gemini 3.5 Flash?

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.

Quali sono le attuali limitazioni di Gemini 3.5 Flash?

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

L'API di Gemini 3.5 Flash supporta input multimodali?

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

Come si confronta Gemini 3.5 Flash con Gemini 3.1 Pro per la programmazione?

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

Gemini 3.5 Flash è adatto per agenti IA e flussi di lavoro autonomi?

Sì. Google ha ottimizzato specificamente Gemini 3.5 Flash per l'esecuzione agentica a lungo termine, l'orchestrazione degli strumenti e i flussi di lavoro di assistenti IA persistenti.

Quali strumenti e integrazioni sono disponibili nella Gemini 3.5 Flash API?

Il modello supporta function calling, esecuzione di codice, output strutturati, grounding con Google Search, grounding con Maps, ricerca di file e supporto del contesto da URL.

Quando gli sviluppatori dovrebbero scegliere Gemini 3.5 Flash invece di 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 scrittura long-form.

Google

API live

gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash API

Gemini 3.5 Flash è un modello di IA ad alta velocità progettato per risposte rapide e prestazioni efficienti nella programmazione. Offre una velocità di generazione significativamente migliorata, pur mantenendo una solida capacità di ragionamento, il che lo rende adatto ad applicazioni in tempo reale e ai flussi di lavoro degli sviluppatori.

Prezzo di partenza

$1.20 / 1M di token in input

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Operativo

100.0% di uptime / 24h

Risposta

7481 ms

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

May 19, 2026

Google

Area di test

Prova Gemini 3.5 Flash con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Prima richiesta

$0.0084

Costo stimato dell'utilizzo di CometAPI

Dieci richieste

$0.0840

Costo stimato dell'utilizzo di CometAPI

Quindici richieste

$0.1260

Costo stimato dell'utilizzo di CometAPI

⇌

Conversione dei crediti

1.000 crediti = 1 $

I crediti rendono confrontabili i budget tra fatturazione a token, a richiesta e a tempo di esecuzione. L'importo in USD resta il riferimento ufficiale al momento del pagamento.

✓Modello attuale in crediti

Input

1,200

crediti / 1M token

Output

7,200

crediti / 1M token

Trasparenza sul costo minimo Questo prototipo non presuppone un costo minimo nascosto per richiesta. Se si applica una soglia minima di fatturazione o di ricarica in produzione, deve essere mostrata prima dell'acquisto e inclusa in ogni stima del budget.

Modello	Prezzo Comet (USD / M token)	Prezzo ufficiale (USD / M token)	Sconto
gemini-3.5-flash	Input: $1.20/M Output: $7.20/M	Input: $1.50/M Output: $9.00/M	-20%
gemini-3.5-flash-lite	Input: $0.2400/M Output: $2.02/M	Input: $0.3000/M Output: $2.52/M	-20%

Panoramica del modello

Un'identità stabile del modello per la ricerca e la valutazione, abbinata a dati di catalogo in tempo reale che possono cambiare senza dover riscrivere la struttura SEO principale della pagina.

Identità stabile

Che cos'è Gemini 3.5 Flash?

L'identità canonica del modello rimane stabile al variare di prezzi e limiti.

Dati del modello in tempo reale

Istantanea attuale del catalogo

Disponibilità

Disponibile

Prezzo di partenza

$1.20 / 1M di token in input

Contesto

Visualizza le funzionalità

Data del catalogo

May 19, 2026

Playground 2.0 / Tavolo decisionale

Decidi prima. Integra con sicurezza.

Un unico spazio di lavoro per confrontare i modelli, perfezionare i prompt, esaminare l'instradamento, migrare il codice e distribuire un punto di partenza collaudato.

Basato su Gemini 3.5 Flash

Flussi di lavoro

Confronta prima di decidere

Esegui lo stesso prompt sui principali modelli e ottieni una raccomandazione corredata da prove.

3 modelli · 1 esecuzione

Prompt di valutazione

programmazionetemperatura 0.2Output JSON

GPT-5

OpenAI

Qualità

91/100

Latenza

1.2s

Costo stimato

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Scelta dell'IA

Qualità

95/100

Latenza

1.8s

Costo stimato

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Qualità

89/100

Latenza

0.9s

Costo stimato

$0.011

Raccomandazione: scegli Claude Opus 5 per la revisione del codice ad alto rischio; indirizza i controlli di routine a Gemini 3 Pro per ridurre i costi di circa il 54%.

Panoramica

Una panoramica pratica di Gemini 3.5 Flash, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Specifiche tecniche di Gemini 3.5 Flash

Voce	Gemini 3.5 Flash
Fornitore	Google
Famiglia del modello	Gemini 3.5
ID modello ufficiale	gemini-3.5-flash
Tipi di input	Testo, immagine, video, audio, PDF
Tipi di output	Testo
Finestra di contesto	1 milione di token
Token di output massimi	~65K token di output
Punti di forza principali	Workflow agentici, programmazione, ragionamento multimodale
Supporto per strumenti	Invocazione di funzioni, esecuzione di codice, grounding con la 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 lunga durata. Estende la serie Gemini Flash con capacità di ragionamento e di ingegneria del software sostanzialmente più robuste, pur mantenendo caratteristiche di inferenza a bassa latenza.

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

Caratteristiche principali di Gemini 3.5 Flash

Supporto long-context da 1M token: Gestisce repository estremamente ampi, documentazione estesa, PDF, trascrizioni e workflow multi-sessione in un unico contesto di prompt.
Esecuzione agentica solida: Ottimizzato per workflow autonomi multi-step, orchestrazione di strumenti, attività da terminale e agenti AI di lunga durata.
Prestazioni di programmazione avanzate: Supera Gemini 3.1 Pro in diversi benchmark di programmazione e agentica, inclusi Terminal-Bench e MCP Atlas.
Ragionamento multimodale nativo: Accetta testo, immagini, audio, video e PDF per attività di ragionamento unificato.
Strumentazione di livello produttivo: Supporta output strutturati, invocazione di funzioni, esecuzione di codice, grounding con Google Search e Maps, e ricerca di file.
Modalità di ragionamento configurabili: Gli sviluppatori possono regolare la latenza rispetto alla profondità di ragionamento tramite controlli del livello di thinking.

Prestazioni nei benchmark di Gemini 3.5 Flash

I risultati di benchmark riportati da Google collocano Gemini 3.5 Flash tra i modelli agentici di livello Flash più forti 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 progressi significativi nell’esecuzione autonoma, nel ragionamento multimodale e nell’affidabilità dell’ingegneria del software rispetto alle precedenti varianti Gemini Flash.

Gemini 3.5 Flash rispetto ad altri modelli

Capacità	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
Finestra di contesto	1M token	Contesto ampio	Contesto ampio
Flussi di lavoro agentici	Eccellente	Solido	Solido
Prestazioni nella programmazione	Molto elevate	Elevate	Eccellenti
Velocità di inferenza	Latenza Flash ottimizzata	Più lenta	Moderata
Input multimodali	Multimodale nativo	Multimodale nativo	Visione + testo
Ecosistema di strumenti	Strumentazione Google estesa	Esteso	Solida strumentazione API

Differenze chiave

vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash offre una migliore programmazione ed esecuzione autonoma dei compiti, mantenendo un’inferenza significativamente più rapida.
vs Claude Sonnet 4: Claude rimane spesso più forte nel ragionamento sfumato su testi lunghi e nella qualità della scrittura, mentre Gemini 3.5 Flash enfatizza velocità, esecuzione agentica e integrazione con l’ecosistema Google.
vs modelli di ragionamento della serie GPT: Gemini 3.5 Flash è particolarmente competitivo nei workflow agentici multimodali e nell’orchestrazione di grandi contesti, soprattutto per casi d’uso di automazione enterprise.

Limitazioni note di Gemini 3.5 Flash

Attualmente non supporta output nativi di generazione di immagini o audio.
Le API conversazionali live non sono supportate in questo livello di modello.
I benchmark della comunità mostrano prestazioni altalenanti in alcune attività di valutazione specialistiche, 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 CometAPI console. 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 della richiesta e il corpo della richiesta sono disponibili nella documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche un test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account. l’URL di 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 candidate strutturate che includono testo generato, citazioni, metadati di sicurezza e output opzionali degli strumenti.

FAQ

Centro decisionale per i modelli

Conosci il costo. Scegli il carico di lavoro giusto.

Modella le cinque dimensioni di fatturazione, testa un carico di lavoro realistico e decidi dove Opus giustifica il suo costo aggiuntivo prima del rilascio.

20% in meno rispetto al prezzo ufficiale$1.20 rispetto a $1.50 / 1 milione di token di input

Laboratorio dei costi

Calcola il costo di un'esecuzione reale dell'agente

Riproduci carichi di lavoro reali invece di confrontare i prezzi dei token isolatamente. Carica una configurazione predefinita, quindi regola ogni voce di fatturazione.

Token di input nuovi

token

Token letti dalla cache

token

Token di output

token

Chiamate di ricerca sul web

chiamate

$1.20

/ 1 mln di token

Input

Nuove istruzioni, file e contesto della conversazione inviati a ogni turno.

Riduci il contesto recuperato prima che raggiunga il modello.

$0.1200

/ 1 mln di token

Lettura dalla cache

Token del prompt memorizzati in precedenza e riutilizzati nelle richieste successive.

Mantieni invariati, byte per byte, i prompt di sistema e le mappe del repository.

$7.20

/ 1 mln di token

Output

Ragionamento, codice e testo generati dal modello.

Usa criteri di completamento e limiti di output espliciti.

$10.00

/ 1.000 chiamate

Ricerca sul web

Chiamate a strumenti che recuperano informazioni aggiornate dal web.

Esegui una sola ricerca, poi riutilizza i risultati verificati per l'intera esecuzione.

Dove Opus giustifica il sovrapprezzo

Ideale per

Sviluppo su scala di repository

Usa Opus quando l'attività coinvolge l'architettura, più file e compromessi di implementazione ambigui.

Ideale per

Agenti a lunga esecuzione

Una scelta valida quando un agente deve preservare l'intento attraverso numerose chiamate agli strumenti e fasi di ripristino.

Vale il costo aggiuntivo

Revisione ad alto valore

Riservalo alle revisioni di sicurezza, migrazione e produzione, dove un problema non rilevato costa più dei token.

Usa un modello più leggero

Lavoro ordinario ad alto volume

Classificazione, estrazione e chat semplici offrono solitamente una migliore convenienza economica con Sonnet o Haiku.

Guida operativa alla cache dei prompt

Stabilizza il prefisso

Mantieni invariati i criteri, gli schemi degli strumenti e le mappe del repository.

Scrivi una volta

Posiziona il punto di interruzione della cache dopo il contesto riutilizzabile.

Leggi ripetutamente

Nei turni successivi, aggiungi solo le modifiche specifiche dell'attività.

Scenario attuale

240K token memorizzati nella cache

riutilizzati al 10% del prezzo dei nuovi token di input

costo evitato

$0.2592

Esegui la migrazione senza riscrivere il codice

Mantieni il tuo SDK preferito e modifica l'URL di base, la chiave e l'ID del modello.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'gemini-3.5-flash',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1beta/models/{model}:generateContentPOST/v1/chat/completions

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.

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

POST

/v1/chat/completions

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"
      }
    }
  }'

cURL Code Example

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"
      }
    }
  }'

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();

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-text

pdf-to-text

image-to-text

speech-to-text

video-to-text

Input e output

Input

text

Output

text

Profilo di produzione

Fornitore: Google
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Gemini 3.5 Flash per flussi di produzione in linea con le sue capacità text, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Chat in produzione e flussi di lavoro con agenti

Programmazione, analisi e generazione strutturata

Automazione ad alto volume con un'unica API

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Visualizza modello

Google

Gemini 4 Argon

Esplora l'API di Gemini 4 Argon.

Visualizza modello

OpenAI

GPT-6.1 Sol

Esplora l'API di GPT-6.1 Sol.

Visualizza modello

Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Esplora l'API di Claude Sonnet 5.5.

Visualizza modello

MiniMax

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Esplora l'API di MiniMax-M3.1-Flash-Preview.

Visualizza modello

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed è la versione di serving a bassa latenza di MiMo-V2.6-Pro, progettata per applicazioni in cui la capacità di ragionamento del modello Pro deve essere abbinata a una generazione dell’output sostanzialmente più rapida.

Visualizza modello

Disponibilità

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

Disponibilità

Tasso di successo delle richieste negli ultimi 30 giorni, che riflette l'affidabilità di ogni provider di modelli. CometAPI monitora tutti i provider connessi in tempo reale, 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

RespondLIVE

7481msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versioni

Controlla gli identificatori dei modelli disponibili prima di fissare un'integrazione in produzione.

gemini-3.5-flash

gemini-3.5-flash-lite

Aggiornamenti

Segui le modifiche rilevanti alla disponibilità, ai prezzi e alle funzionalità di Gemini 3.5 Flash senza perdere la pagina stabile del modello.

Registro delle modifiche del modello

Una pagina che migliora nel tempo.

Note di rilascio, variazioni dei prezzi, aggiornamenti dei benchmark e indicazioni per la migrazione si accumulano qui, mentre l'URL canonico rimane invariato.

May 19, 2026

Disponibilità dell'API confermata

Gemini 3.5 Flash è disponibile tramite il catalogo dei modelli CometAPI e la documentazione dell'API.

Attuale

Dati in tempo reale

Prezzi e limiti sincronizzati dal catalogo

Prezzo, contesto, disponibilità e limiti sono trattati come proprietà dinamiche invece di essere incorporati nel titolo della pagina o nell'identità del modello.

Feb 5, 2026

Entità del modello permanente creata

Il provider e lo slug del modello formano un URL canonico duraturo; i futuri aggiornamenti di contenuti e dati rimarranno su questa pagina.

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Google

API live

gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash API

Prezzo di partenza

$1.20 / 1M di token in input

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Operativo

100.0% di uptime / 24h

Risposta

7481 ms

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

May 19, 2026

Google

Area di test

Prova Gemini 3.5 Flash con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Prima richiesta

$0.0084

Costo stimato dell'utilizzo di CometAPI

Dieci richieste

$0.0840

Costo stimato dell'utilizzo di CometAPI

Quindici richieste

$0.1260

Costo stimato dell'utilizzo di CometAPI

⇌

Conversione dei crediti

1.000 crediti = 1 $

I crediti rendono confrontabili i budget tra fatturazione a token, a richiesta e a tempo di esecuzione. L'importo in USD resta il riferimento ufficiale al momento del pagamento.

✓Modello attuale in crediti

Input

1,200

crediti / 1M token

Output

7,200

crediti / 1M token

Modello	Prezzo Comet (USD / M token)	Prezzo ufficiale (USD / M token)	Sconto
gemini-3.5-flash	Input: $1.20/M Output: $7.20/M	Input: $1.50/M Output: $9.00/M	-20%
gemini-3.5-flash-lite	Input: $0.2400/M Output: $2.02/M	Input: $0.3000/M Output: $2.52/M	-20%

Panoramica del modello

Un'identità stabile del modello per la ricerca e la valutazione, abbinata a dati di catalogo in tempo reale che possono cambiare senza dover riscrivere la struttura SEO principale della pagina.

Identità stabile

Che cos'è Gemini 3.5 Flash?

L'identità canonica del modello rimane stabile al variare di prezzi e limiti.

Dati del modello in tempo reale

Istantanea attuale del catalogo

Disponibilità

Disponibile

Prezzo di partenza

$1.20 / 1M di token in input

Contesto

Visualizza le funzionalità

Data del catalogo

May 19, 2026

Playground 2.0 / Tavolo decisionale

Decidi prima. Integra con sicurezza.

Un unico spazio di lavoro per confrontare i modelli, perfezionare i prompt, esaminare l'instradamento, migrare il codice e distribuire un punto di partenza collaudato.

Basato su Gemini 3.5 Flash

Flussi di lavoro

Confronta prima di decidere

Esegui lo stesso prompt sui principali modelli e ottieni una raccomandazione corredata da prove.

3 modelli · 1 esecuzione

Prompt di valutazione

programmazionetemperatura 0.2Output JSON

GPT-5

OpenAI

Qualità

91/100

Latenza

1.2s

Costo stimato

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Scelta dell'IA

Qualità

95/100

Latenza

1.8s

Costo stimato

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Qualità

89/100

Latenza

0.9s

Costo stimato

$0.011

Raccomandazione: scegli Claude Opus 5 per la revisione del codice ad alto rischio; indirizza i controlli di routine a Gemini 3 Pro per ridurre i costi di circa il 54%.

Panoramica

Una panoramica pratica di Gemini 3.5 Flash, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Specifiche tecniche di Gemini 3.5 Flash

Voce	Gemini 3.5 Flash
Fornitore	Google
Famiglia del modello	Gemini 3.5
ID modello ufficiale	gemini-3.5-flash
Tipi di input	Testo, immagine, video, audio, PDF
Tipi di output	Testo
Finestra di contesto	1 milione di token
Token di output massimi	~65K token di output
Punti di forza principali	Workflow agentici, programmazione, ragionamento multimodale
Supporto per strumenti	Invocazione di funzioni, esecuzione di codice, grounding con la 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?

Caratteristiche principali di Gemini 3.5 Flash

Supporto long-context da 1M token: Gestisce repository estremamente ampi, documentazione estesa, PDF, trascrizioni e workflow multi-sessione in un unico contesto di prompt.
Esecuzione agentica solida: Ottimizzato per workflow autonomi multi-step, orchestrazione di strumenti, attività da terminale e agenti AI di lunga durata.
Prestazioni di programmazione avanzate: Supera Gemini 3.1 Pro in diversi benchmark di programmazione e agentica, inclusi Terminal-Bench e MCP Atlas.
Ragionamento multimodale nativo: Accetta testo, immagini, audio, video e PDF per attività di ragionamento unificato.
Strumentazione di livello produttivo: Supporta output strutturati, invocazione di funzioni, esecuzione di codice, grounding con Google Search e Maps, e ricerca di file.
Modalità di ragionamento configurabili: Gli sviluppatori possono regolare la latenza rispetto alla profondità di ragionamento tramite controlli del livello di thinking.

Prestazioni nei benchmark di Gemini 3.5 Flash

I risultati di benchmark riportati da Google collocano Gemini 3.5 Flash tra i modelli agentici di livello Flash più forti 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%

Gemini 3.5 Flash rispetto ad altri modelli

Capacità	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
Finestra di contesto	1M token	Contesto ampio	Contesto ampio
Flussi di lavoro agentici	Eccellente	Solido	Solido
Prestazioni nella programmazione	Molto elevate	Elevate	Eccellenti
Velocità di inferenza	Latenza Flash ottimizzata	Più lenta	Moderata
Input multimodali	Multimodale nativo	Multimodale nativo	Visione + testo
Ecosistema di strumenti	Strumentazione Google estesa	Esteso	Solida strumentazione API

Differenze chiave

vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash offre una migliore programmazione ed esecuzione autonoma dei compiti, mantenendo un’inferenza significativamente più rapida.
vs Claude Sonnet 4: Claude rimane spesso più forte nel ragionamento sfumato su testi lunghi e nella qualità della scrittura, mentre Gemini 3.5 Flash enfatizza velocità, esecuzione agentica e integrazione con l’ecosistema Google.
vs modelli di ragionamento della serie GPT: Gemini 3.5 Flash è particolarmente competitivo nei workflow agentici multimodali e nell’orchestrazione di grandi contesti, soprattutto per casi d’uso di automazione enterprise.

Limitazioni note di Gemini 3.5 Flash

Attualmente non supporta output nativi di generazione di immagini o audio.
Le API conversazionali live non sono supportate in questo livello di modello.
I benchmark della comunità mostrano prestazioni altalenanti in alcune attività di valutazione specialistiche, 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

cometapi-key

Passaggio 2: Inviare richieste all’API di Gemini 3.5 Flash

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 candidate strutturate che includono testo generato, citazioni, metadati di sicurezza e output opzionali degli strumenti.

FAQ

Centro decisionale per i modelli

Conosci il costo. Scegli il carico di lavoro giusto.

Modella le cinque dimensioni di fatturazione, testa un carico di lavoro realistico e decidi dove Opus giustifica il suo costo aggiuntivo prima del rilascio.

20% in meno rispetto al prezzo ufficiale$1.20 rispetto a $1.50 / 1 milione di token di input

Laboratorio dei costi

Calcola il costo di un'esecuzione reale dell'agente

Riproduci carichi di lavoro reali invece di confrontare i prezzi dei token isolatamente. Carica una configurazione predefinita, quindi regola ogni voce di fatturazione.

Token di input nuovi

token

Token letti dalla cache

token

Token di output

token

Chiamate di ricerca sul web

chiamate

$1.20

/ 1 mln di token

Input

Nuove istruzioni, file e contesto della conversazione inviati a ogni turno.

Riduci il contesto recuperato prima che raggiunga il modello.

$0.1200

/ 1 mln di token

Lettura dalla cache

Token del prompt memorizzati in precedenza e riutilizzati nelle richieste successive.

Mantieni invariati, byte per byte, i prompt di sistema e le mappe del repository.

$7.20

/ 1 mln di token

Output

Ragionamento, codice e testo generati dal modello.

Usa criteri di completamento e limiti di output espliciti.

$10.00

/ 1.000 chiamate

Ricerca sul web

Chiamate a strumenti che recuperano informazioni aggiornate dal web.

Esegui una sola ricerca, poi riutilizza i risultati verificati per l'intera esecuzione.

Dove Opus giustifica il sovrapprezzo

Ideale per

Sviluppo su scala di repository

Usa Opus quando l'attività coinvolge l'architettura, più file e compromessi di implementazione ambigui.

Ideale per

Agenti a lunga esecuzione

Una scelta valida quando un agente deve preservare l'intento attraverso numerose chiamate agli strumenti e fasi di ripristino.

Vale il costo aggiuntivo

Revisione ad alto valore

Riservalo alle revisioni di sicurezza, migrazione e produzione, dove un problema non rilevato costa più dei token.

Usa un modello più leggero

Lavoro ordinario ad alto volume

Classificazione, estrazione e chat semplici offrono solitamente una migliore convenienza economica con Sonnet o Haiku.

Guida operativa alla cache dei prompt

Stabilizza il prefisso

Mantieni invariati i criteri, gli schemi degli strumenti e le mappe del repository.

Scrivi una volta

Posiziona il punto di interruzione della cache dopo il contesto riutilizzabile.

Leggi ripetutamente

Nei turni successivi, aggiungi solo le modifiche specifiche dell'attività.

Scenario attuale

240K token memorizzati nella cache

riutilizzati al 10% del prezzo dei nuovi token di input

costo evitato

$0.2592

Esegui la migrazione senza riscrivere il codice

Mantieni il tuo SDK preferito e modifica l'URL di base, la chiave e l'ID del modello.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'gemini-3.5-flash',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1beta/models/{model}:generateContentPOST/v1/chat/completions

Codice di esempio e API per Gemini 3.5 Flash

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

POST

/v1/chat/completions

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"
      }
    }
  }'

cURL Code Example

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"
      }
    }
  }'

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();

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-text

pdf-to-text

image-to-text

speech-to-text

video-to-text

Input e output

Input

text

Output

text

Profilo di produzione

Fornitore: Google
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Gemini 3.5 Flash per flussi di produzione in linea con le sue capacità text, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Chat in produzione e flussi di lavoro con agenti

Programmazione, analisi e generazione strutturata

Automazione ad alto volume con un'unica API

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Visualizza modello

Google

Gemini 4 Argon

Esplora l'API di Gemini 4 Argon.

Visualizza modello

OpenAI

GPT-6.1 Sol

Esplora l'API di GPT-6.1 Sol.

Visualizza modello

Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Esplora l'API di Claude Sonnet 5.5.

Visualizza modello

MiniMax

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Esplora l'API di MiniMax-M3.1-Flash-Preview.

Visualizza modello

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Visualizza modello

Disponibilità

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

Disponibilità

RespondLIVE

7481msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versioni

Controlla gli identificatori dei modelli disponibili prima di fissare un'integrazione in produzione.

gemini-3.5-flash

gemini-3.5-flash-lite

Aggiornamenti

Segui le modifiche rilevanti alla disponibilità, ai prezzi e alle funzionalità di Gemini 3.5 Flash senza perdere la pagina stabile del modello.

Registro delle modifiche del modello

Una pagina che migliora nel tempo.

Note di rilascio, variazioni dei prezzi, aggiornamenti dei benchmark e indicazioni per la migrazione si accumulano qui, mentre l'URL canonico rimane invariato.

May 19, 2026

Disponibilità dell'API confermata

Gemini 3.5 Flash è disponibile tramite il catalogo dei modelli CometAPI e la documentazione dell'API.

Attuale

Dati in tempo reale

Prezzi e limiti sincronizzati dal catalogo

Prezzo, contesto, disponibilità e limiti sono trattati come proprietà dinamiche invece di essere incorporati nel titolo della pagina o nell'identità del modello.

Feb 5, 2026

Entità del modello permanente creata

Il provider e lo slug del modello formano un URL canonico duraturo; i futuri aggiornamenti di contenuti e dati rimarranno su questa pagina.

Continua a esplorare