Gemini 3.5 Flash は100万トークンのコンテキストを処理できますか？

はい。Gemini 3.5 Flash は100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、リポジトリ規模の推論、長大なPDF、複数ドキュメントのワークフローに適しています。

Gemini 3.5 Flash はどのようなベンチマークスコアを達成していますか？

Google は、Terminal-Bench 2.1で76.2%、MCP Atlasで83.6%、CharXiv Reasoningで84.2%といったベンチマーク結果を報告しています。

Gemini 3.5 Flash の現在の制限事項は何ですか？

Gemini 3.5 Flash は現在、ネイティブな画像生成、音声生成、または Live API の会話ストリーミングをサポートしていません。

Gemini 3.5 Flash API はマルチモーダル入力をサポートしていますか？

はい。Gemini 3.5 Flash は Gemini API を通じて、テキスト、画像、音声、動画、PDF の入力を受け付けます。

コーディングにおいて、Gemini 3.5 Flash は Gemini 3.1 Pro と比べてどうですか？

Google は、Terminal-Bench 2.1 や MCP Atlas を含むエージェント系およびコーディングのベンチマークで、Gemini 3.5 Flash が Gemini 3.1 Pro を上回ると報告しています。

Gemini 3.5 Flash は AI エージェントや自律的なワークフローに適していますか？

はい。Google は、長期的なエージェント実行、ツールのオーケストレーション、永続的な AI アシスタントのワークフロー向けに Gemini 3.5 Flash を特別に最適化しています。

Gemini 3.5 Flash API ではどのようなツールと統合が利用できますか？

このモデルは、関数呼び出し、コード実行、構造化出力、Google 検索のグラウンディング、Maps のグラウンディング、ファイル検索、URL コンテキストのサポートに対応しています。

開発者は、Claude Sonnet 4 の代わりに Gemini 3.5 Flash を選ぶべき状況はいつですか？

低レイテンシのマルチモーダル推論、大規模コンテキストの処理、Google エコシステムとの統合が、プレミアムな長文生成品質よりも重要な場合、Gemini 3.5 Flash は有力な選択肢です。

Google

稼働中のAPI

gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash API

Gemini 3.5 Flash は、高速な応答と効率的なコーディング性能を実現するよう設計された高速AIモデルです。強力な推論能力を維持しながら生成速度を大幅に向上させ、リアルタイムアプリケーションや開発者のワークフローに適しています。

最低料金

$1.20 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

正常稼働

稼働率100.0% / 24時間

応答速度

6627 ms

実測APIレスポンス

公開日

May 19, 2026

Google

プレイグラウンド

実際のリクエストでGemini 3.5 Flashを試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

最初のリクエスト

$0.0084

CometAPIの推定利用料金

10件のリクエスト

$0.0840

CometAPIの推定利用料金

15件のリクエスト

$0.1260

CometAPIの推定利用料金

⇌

クレジット換算

1,000クレジット = 1米ドル

クレジットを使用することで、トークン、リクエスト、実行時間に基づく料金体系間で予算を比較できます。決済時には、米ドル金額が正式な基準となります。

✓現在のモデルのクレジット料金

入力

1,200

クレジット / 100万トークン

出力

7,200

クレジット / 100万トークン

最低料金の透明性このプロトタイプでは、リクエストごとの非公開の最低料金は想定していません。本番環境で請求の最低金額または最低チャージ額が適用される場合は、購入前に表示し、すべての予算見積もりに含める必要があります。

モデル	Comet料金（米ドル / 100万トークン）	公式料金（米ドル / 100万トークン）	割引
gemini-3.5-flash	入力: $1.20/100万出力: $7.20/100万	入力: $1.50/100万出力: $9.00/100万	-20%
gemini-3.5-flash-lite	入力: $0.2400/100万出力: $2.02/100万	入力: $0.3000/100万出力: $2.52/100万	-20%

モデル概要

検索や評価に使える安定したモデル識別情報と、ページの中核となるSEO構造を書き換えることなく更新できる最新のカタログデータを組み合わせています。

安定した識別情報

Gemini 3.5 Flashとは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$1.20 / 入力100万トークン

コンテキスト

機能を見る

カタログ更新日

May 19, 2026

Playground 2.0 / 意思決定デスク

まず判断し、確信を持って統合。

モデルの比較、プロンプトの調整、ルーティングの検証、コードの移行を行い、テスト済みの出発点をリリースできる統合ワークスペース。

参照元 Gemini 3.5 Flash

ワークフロー

導入前に比較

主要モデルで同じプロンプトを実行し、根拠に基づく推奨を取得できます。

3モデル・1回の実行

評価プロンプト

コーディング温度 0.2JSON出力

GPT-5

OpenAI

品質

91/100

レイテンシ

1.2s

推定コスト

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AIの選択

品質

95/100

レイテンシ

1.8s

推定コスト

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

品質

89/100

レイテンシ

0.9s

推定コスト

$0.011

推奨：高リスクのコードレビューにはClaude Opus 5を選択し、定型的なチェックはGemini 3 Proに振り分けて、コストを約54%削減します。

概要

Gemini 3.5 Flashの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

Gemini 3.5 Flash の技術仕様

項目	Gemini 3.5 Flash
提供元	Google
モデルファミリー	Gemini 3.5
公式モデル ID	gemini-3.5-flash
入力タイプ	テキスト、画像、動画、音声、PDF
出力タイプ	テキスト
コンテキストウィンドウ	1 million tokens
最大出力トークン	~65K 出力トークン
主な強み	エージェント型ワークフロー、コーディング、マルチモーダル推論
ツールサポート	関数呼び出し、コード実行、検索グラウンディング、構造化出力、URL コンテキスト、ファイル検索
思考支援	思考/推論レベルの調整が可能
セーフティフレームワーク	Google Frontier Safety Framework

Gemini 3.5 Flash とは？

Google Gemini 3.5 Flash は、エージェント実行、コーディング、長期的なワークフローに最適化された、Google のフラッグシップ級の高速マルチモーダル推論モデルです。低レイテンシーな推論特性を維持しつつ、推論力とソフトウェアエンジニアリング能力を大幅に強化して Gemini Flash シリーズを拡張しています。

軽量な推論に主眼を置いていた従来の Flash モデルと異なり、Gemini 3.5 Flash は、永続的な AI エージェント、マルチステップのコーディングシステム、エンタープライズ自動化パイプライン向けに設計されています。Google は、これを現時点で最も強力なエージェント型 Flash ティアのモデルとして位置づけています。

Gemini 3.5 Flash の主な機能

1M トークンの長大なコンテキスト対応: 非常に大規模なリポジトリ、長文ドキュメント、PDF、文字起こし、マルチセッションのワークフローを単一のプロンプトコンテキストで処理。
強力なエージェント実行: マルチステップの自律ワークフロー、ツールオーケストレーション、ターミナル作業、長時間稼働の AI エージェントに最適化。
先進的なコーディング性能: Terminal-Bench や MCP Atlas を含む複数のコーディング/エージェント系ベンチマークで Gemini 3.1 Pro を上回る性能。
ネイティブなマルチモーダル推論: テキスト、画像、音声、動画、PDF を受け付け、統合的に推論。
プロダクション品質のツーリング: 構造化出力、関数呼び出し、コード実行、Google Search と Google Maps によるグラウンディング、ファイル検索に対応。
調整可能な思考/推論モード: 思考レベルの制御により、レイテンシーと推論深度のトレードオフを調整可能。

Gemini 3.5 Flash のベンチマーク性能

Google 公表のベンチマーク結果では、Gemini 3.5 Flash は現行のエージェント型 Flash ティアにおいてトップクラスの性能と位置づけられています。

ベンチマーク	Gemini 3.5 Flash
Terminal-Bench 2.1	76.2%
GDPval-AA	1656 Elo
MCP Atlas	83.6%
CharXiv Reasoning	84.2%

これらのスコアは、従来の Gemini Flash 系列と比較して、自律実行、マルチモーダル推論、ソフトウェアエンジニアリングの信頼性における大幅な向上を示しています。

Gemini 3.5 Flash と他モデルの比較

能力	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
コンテキストウィンドウ	1M tokens	大規模コンテキスト	大規模コンテキスト
エージェント型ワークフロー	優秀	強力	強力
コーディング性能	非常に強力	強力	優秀
推論速度	Flash レイテンシーに最適化	より遅い	中程度
マルチモーダル入力	ネイティブなマルチモーダル	ネイティブなマルチモーダル	ビジョン + テキスト
ツールエコシステム	Google の豊富なツール群	充実	強力な API ツール群

主な違い

vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash は、より優れたコーディング能力と自律タスク実行を実現しつつ、推論速度は大幅に高速です。
vs Claude Sonnet 4: 長文の微妙な推論や文章品質では Claude が優位な場面もありますが、Gemini 3.5 Flash は速度、エージェント実行、Google エコシステム統合を重視しています。
vs GPT シリーズの推論モデル: Gemini 3.5 Flash は、特にマルチモーダルなエージェントワークフローや大規模コンテキストのオーケストレーションにおいて競争力が高く、エンタープライズ自動化のユースケースに適しています。

Gemini 3.5 Flash の既知の制限事項

現時点では画像や音声のネイティブ生成出力をサポートしていません。
このモデルのティアではライブ会話型 API はサポートされていません。
とりわけ視覚中心のニッチなワークフローなど、一部の専門的な評価タスクではコミュニティベンチマークで評価がまちまちです。

Gemini 3.5 Flash API へのアクセス方法

手順 1: API アクセスを取得

cometAPI にログインします。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。 CometAPI コンソールにサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。個人センターの API トークンで「Add Token」をクリックし、トークンキー（sk-xxxxx）を取得して送信します。

CometAPI キー

手順 2: Gemini 3.5 Flash API にリクエストを送信

“` gemini-3.5-flash” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。当社サイトでは利便性のため Apifox テストも提供しています。アカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください: <YOUR_API_KEY>。ベース URL は Gemini Generating Content です。

質問またはリクエストを content フィールドに挿入します。モデルはその内容に応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。

手順 3: レスポンスを処理

API は、生成テキスト、出典、セーフティメタデータ、オプションのツール出力を含む構造化された候補レスポンスを返します。

よくある質問

モデル選定センター

コストを把握し、適切なワークロードを選択。

5つの課金要素をモデル化し、現実的なワークロードをテストして、リリース前にOpusのプレミアム料金が見合う場面を判断します。

公式価格より20%安い$1.20 対 $1.50 / 入力100万トークン

コストラボ

実際のエージェント実行の料金を算出

トークン価格だけを個別に比較するのではなく、実際のワークロードを再現します。プリセットを読み込み、すべての課金項目を調整してください。

新規入力トークン

トークン

キャッシュ読み取りトークン

トークン

出力トークン

トークン

ウェブ検索の呼び出し回数

回

$1.20

/ 100万トークン

入力

各ターンで送信される新しい指示、ファイル、会話コンテキスト。

取得したコンテキストをモデルに渡す前に削減します。

$0.1200

/ 100万トークン

キャッシュ読み取り

以前にキャッシュされ、後続のリクエストで再利用されるプロンプトトークン。

システムプロンプトとリポジトリマップをバイト単位で変更せずに維持します。

$7.20

/ 100万トークン

出力

モデルによって生成された推論、コード、テキスト。

明確な完了条件と出力上限を設定します。

$10.00

/ 1,000回の呼び出し

ウェブ検索

ウェブから最新情報を取得するツール呼び出し。

検索は一度だけ行い、検証済みの結果を実行全体で再利用します。

Opusのプレミアムが真価を発揮する場面

最適

リポジトリ規模のエンジニアリング

アーキテクチャ、複数ファイル、曖昧な実装上のトレードオフにまたがるタスクにはOpusを使用します。

最適

長時間稼働するエージェント

多数のツール呼び出しや復旧ステップを通じて意図を維持する必要があるエージェントに適しています。

プレミアム料金に見合う

重要度の高いレビュー

問題の見落としによる損失がトークンコストを上回る、セキュリティ、移行、本番環境のレビューに限定して使用します。

より軽量なモデルを使用

定型的な大量処理

分類、抽出、シンプルなチャットでは、通常SonnetまたはHaikuのほうが優れた単位経済性を実現できます。

プロンプトキャッシュ活用ガイド

プレフィックスを安定させる

ポリシー、ツールスキーマ、リポジトリマップを変更せずに維持します。

一度だけ書き込む

再利用可能なコンテキストの後にキャッシュのブレークポイントを配置します。

繰り返し読み取る

後続のターンでは、タスク固有の差分のみを追加します。

現在のシナリオ

240K キャッシュ済みトークン

新規入力価格の10%で再利用

削減できたコスト

$0.2592

書き直さずに移行

使い慣れたSDKをそのまま使用し、ベースURL、キー、モデルIDを変更します。

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

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

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

Gemini 3.5 FlashのサンプルコードとAPI

Gemini 3.5 Flashの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでGemini 3.5 Flashの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

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();

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-text

pdf-to-text

image-to-text

speech-to-text

video-to-text

入力と出力

入力

text

出力

text

本番環境プロファイル

プロバイダー: Google
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

textの機能に合った本番ワークフローにGemini 3.5 Flashを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

本番向けチャットとエージェントワークフロー

コーディング・分析・構造化生成

1つのAPIによる大規模な自動化

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

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.

モデルを見る

Google

Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon APIを見る。

GPT-6.1 Sol APIを見る。

Claude Sonnet 5.5 APIを見る。

モデルを見る

MiniMax

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

MiniMax-M3.1-Flash-Preview APIを見る。

モデルを見る

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedは、XiaomiのMiMo-V2.6-Proの低レイテンシなサービング版であり、Proモデルの推論能力を大幅に高速な出力生成と組み合わせる必要があるアプリケーション向けに設計されています。

モデルを見る

稼働時間

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

稼働時間

過去 30 日間のリクエスト成功率。各モデルプロバイダーの信頼性を反映しています。CometAPI はすべての接続プロバイダーをリアルタイムで 24 時間 365 日監視しています。

RespondLIVE

6627msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

gemini-3.5-flash

gemini-3.5-flash-lite

更新情報

Gemini 3.5 Flashの安定したモデルページを維持したまま、提供状況、料金、機能に関する重要な変更を追跡できます。

モデル変更履歴

時間とともに価値が高まる1つのページ。

リリースノート、料金変更、ベンチマークの更新、移行ガイダンスがここに蓄積され、正規URLは変わりません。

May 19, 2026

APIの利用可能性を確認済み

Gemini 3.5 FlashはCometAPIのモデルカタログおよびAPIドキュメントを通じて利用できます。

現在

料金と制限をカタログと同期済み

料金、コンテキスト、利用可能性、制限は、ページタイトルやモデルの識別情報に埋め込むのではなく、動的なプロパティとして扱われます。

Feb 5, 2026

永続的なモデルエンティティを作成済み

プロバイダーとモデルのスラッグによって永続的な正規URLが形成されます。今後のコンテンツやデータの更新はこのページに反映されます。

さらに探る

モデルを比較して、調査を続けましょう

Google

稼働中のAPI

gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash API

最低料金

$1.20 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

正常稼働

稼働率100.0% / 24時間

応答速度

6627 ms

実測APIレスポンス

公開日

May 19, 2026

Google

プレイグラウンド

実際のリクエストでGemini 3.5 Flashを試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

料金プラン

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最初のリクエスト

$0.0084

CometAPIの推定利用料金

10件のリクエスト

$0.0840

CometAPIの推定利用料金

15件のリクエスト

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CometAPIの推定利用料金

⇌

クレジット換算

1,000クレジット = 1米ドル

✓現在のモデルのクレジット料金

入力

1,200

クレジット / 100万トークン

出力

7,200

クレジット / 100万トークン

モデル	Comet料金（米ドル / 100万トークン）	公式料金（米ドル / 100万トークン）	割引
gemini-3.5-flash	入力: $1.20/100万出力: $7.20/100万	入力: $1.50/100万出力: $9.00/100万	-20%
gemini-3.5-flash-lite	入力: $0.2400/100万出力: $2.02/100万	入力: $0.3000/100万出力: $2.52/100万	-20%

モデル概要

安定した識別情報

Gemini 3.5 Flashとは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$1.20 / 入力100万トークン

コンテキスト

機能を見る

カタログ更新日

May 19, 2026

Playground 2.0 / 意思決定デスク

まず判断し、確信を持って統合。

モデルの比較、プロンプトの調整、ルーティングの検証、コードの移行を行い、テスト済みの出発点をリリースできる統合ワークスペース。

参照元 Gemini 3.5 Flash

ワークフロー

導入前に比較

主要モデルで同じプロンプトを実行し、根拠に基づく推奨を取得できます。

3モデル・1回の実行

評価プロンプト

コーディング温度 0.2JSON出力

GPT-5

OpenAI

品質

91/100

レイテンシ

1.2s

推定コスト

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AIの選択

品質

95/100

レイテンシ

1.8s

推定コスト

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

品質

89/100

レイテンシ

0.9s

推定コスト

$0.011

推奨：高リスクのコードレビューにはClaude Opus 5を選択し、定型的なチェックはGemini 3 Proに振り分けて、コストを約54%削減します。

概要

Gemini 3.5 Flashの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

Gemini 3.5 Flash の技術仕様

項目	Gemini 3.5 Flash
提供元	Google
モデルファミリー	Gemini 3.5
公式モデル ID	gemini-3.5-flash
入力タイプ	テキスト、画像、動画、音声、PDF
出力タイプ	テキスト
コンテキストウィンドウ	1 million tokens
最大出力トークン	~65K 出力トークン
主な強み	エージェント型ワークフロー、コーディング、マルチモーダル推論
ツールサポート	関数呼び出し、コード実行、検索グラウンディング、構造化出力、URL コンテキスト、ファイル検索
思考支援	思考/推論レベルの調整が可能
セーフティフレームワーク	Google Frontier Safety Framework

Gemini 3.5 Flash とは？

Gemini 3.5 Flash の主な機能

1M トークンの長大なコンテキスト対応: 非常に大規模なリポジトリ、長文ドキュメント、PDF、文字起こし、マルチセッションのワークフローを単一のプロンプトコンテキストで処理。
強力なエージェント実行: マルチステップの自律ワークフロー、ツールオーケストレーション、ターミナル作業、長時間稼働の AI エージェントに最適化。
先進的なコーディング性能: Terminal-Bench や MCP Atlas を含む複数のコーディング/エージェント系ベンチマークで Gemini 3.1 Pro を上回る性能。
ネイティブなマルチモーダル推論: テキスト、画像、音声、動画、PDF を受け付け、統合的に推論。
プロダクション品質のツーリング: 構造化出力、関数呼び出し、コード実行、Google Search と Google Maps によるグラウンディング、ファイル検索に対応。
調整可能な思考/推論モード: 思考レベルの制御により、レイテンシーと推論深度のトレードオフを調整可能。

Gemini 3.5 Flash のベンチマーク性能

Google 公表のベンチマーク結果では、Gemini 3.5 Flash は現行のエージェント型 Flash ティアにおいてトップクラスの性能と位置づけられています。

ベンチマーク	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 と他モデルの比較

能力	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
コンテキストウィンドウ	1M tokens	大規模コンテキスト	大規模コンテキスト
エージェント型ワークフロー	優秀	強力	強力
コーディング性能	非常に強力	強力	優秀
推論速度	Flash レイテンシーに最適化	より遅い	中程度
マルチモーダル入力	ネイティブなマルチモーダル	ネイティブなマルチモーダル	ビジョン + テキスト
ツールエコシステム	Google の豊富なツール群	充実	強力な API ツール群

主な違い

vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash は、より優れたコーディング能力と自律タスク実行を実現しつつ、推論速度は大幅に高速です。
vs Claude Sonnet 4: 長文の微妙な推論や文章品質では Claude が優位な場面もありますが、Gemini 3.5 Flash は速度、エージェント実行、Google エコシステム統合を重視しています。
vs GPT シリーズの推論モデル: Gemini 3.5 Flash は、特にマルチモーダルなエージェントワークフローや大規模コンテキストのオーケストレーションにおいて競争力が高く、エンタープライズ自動化のユースケースに適しています。

Gemini 3.5 Flash の既知の制限事項

現時点では画像や音声のネイティブ生成出力をサポートしていません。
このモデルのティアではライブ会話型 API はサポートされていません。
とりわけ視覚中心のニッチなワークフローなど、一部の専門的な評価タスクではコミュニティベンチマークで評価がまちまちです。

Gemini 3.5 Flash API へのアクセス方法

手順 1: API アクセスを取得

CometAPI キー

手順 2: Gemini 3.5 Flash API にリクエストを送信

質問またはリクエストを content フィールドに挿入します。モデルはその内容に応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。

手順 3: レスポンスを処理

API は、生成テキスト、出典、セーフティメタデータ、オプションのツール出力を含む構造化された候補レスポンスを返します。

よくある質問

モデル選定センター

コストを把握し、適切なワークロードを選択。

5つの課金要素をモデル化し、現実的なワークロードをテストして、リリース前にOpusのプレミアム料金が見合う場面を判断します。

公式価格より20%安い$1.20 対 $1.50 / 入力100万トークン

コストラボ

実際のエージェント実行の料金を算出

新規入力トークン

トークン

キャッシュ読み取りトークン

トークン

出力トークン

トークン

ウェブ検索の呼び出し回数

回

$1.20

/ 100万トークン

入力

各ターンで送信される新しい指示、ファイル、会話コンテキスト。

取得したコンテキストをモデルに渡す前に削減します。

$0.1200

/ 100万トークン

キャッシュ読み取り

以前にキャッシュされ、後続のリクエストで再利用されるプロンプトトークン。

システムプロンプトとリポジトリマップをバイト単位で変更せずに維持します。

$7.20

/ 100万トークン

出力

モデルによって生成された推論、コード、テキスト。

明確な完了条件と出力上限を設定します。

$10.00

/ 1,000回の呼び出し

ウェブ検索

ウェブから最新情報を取得するツール呼び出し。

検索は一度だけ行い、検証済みの結果を実行全体で再利用します。

Opusのプレミアムが真価を発揮する場面

最適

リポジトリ規模のエンジニアリング

アーキテクチャ、複数ファイル、曖昧な実装上のトレードオフにまたがるタスクにはOpusを使用します。

最適

長時間稼働するエージェント

多数のツール呼び出しや復旧ステップを通じて意図を維持する必要があるエージェントに適しています。

プレミアム料金に見合う

重要度の高いレビュー

問題の見落としによる損失がトークンコストを上回る、セキュリティ、移行、本番環境のレビューに限定して使用します。

より軽量なモデルを使用

定型的な大量処理

分類、抽出、シンプルなチャットでは、通常SonnetまたはHaikuのほうが優れた単位経済性を実現できます。

プロンプトキャッシュ活用ガイド

プレフィックスを安定させる

ポリシー、ツールスキーマ、リポジトリマップを変更せずに維持します。

一度だけ書き込む

再利用可能なコンテキストの後にキャッシュのブレークポイントを配置します。

繰り返し読み取る

後続のターンでは、タスク固有の差分のみを追加します。

現在のシナリオ

240K キャッシュ済みトークン

新規入力価格の10%で再利用

削減できたコスト

$0.2592

書き直さずに移行

使い慣れたSDKをそのまま使用し、ベースURL、キー、モデルIDを変更します。

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

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

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

Gemini 3.5 FlashのサンプルコードとAPI

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();

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-text

pdf-to-text

image-to-text

speech-to-text

video-to-text

入力と出力

入力

text

出力

text

本番環境プロファイル

プロバイダー: Google
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

textの機能に合った本番ワークフローにGemini 3.5 Flashを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

本番向けチャットとエージェントワークフロー

コーディング・分析・構造化生成

1つのAPIによる大規模な自動化

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

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.

モデルを見る

Google

Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon APIを見る。

GPT-6.1 Sol APIを見る。

Claude Sonnet 5.5 APIを見る。