Gemini 3.5 Flash는 100만 토큰 컨텍스트를 처리할 수 있나요?

예. Gemini 3.5 Flash는 1 million 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하여 리포지토리 규모의 추론, 장문의 PDF, 다중 문서 워크플로에 적합합니다.

Gemini 3.5 Flash가 달성한 벤치마크 점수는 무엇인가요?

Google에 따르면 Terminal-Bench 2.1에서 76.2%, MCP Atlas에서 83.6%, CharXiv Reasoning에서 84.2%를 기록했습니다.

Gemini 3.5 Flash의 현재 제한사항은 무엇인가요?

Gemini 3.5 Flash는 현재 네이티브 이미지 생성, 오디오 생성 또는 Live API 대화형 스트리밍을 지원하지 않습니다.

Gemini 3.5 Flash API는 멀티모달 입력을 지원하나요?

예. Gemini 3.5 Flash는 Gemini API를 통해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 PDF 입력을 받습니다.

코딩 측면에서 Gemini 3.5 Flash와 Gemini 3.1 Pro는 어떻게 비교되나요?

Google에 따르면 Gemini 3.5 Flash는 Terminal-Bench 2.1 및 MCP Atlas를 포함한 에이전틱 및 코딩 벤치마크에서 Gemini 3.1 Pro보다 뛰어난 성능을 보입니다.

Gemini 3.5 Flash는 AI 에이전트 및 자율 워크플로에 적합한가요?

예. Google은 장기적 에이전틱 실행, 도구 오케스트레이션, 지속형 AI 어시스턴트 워크플로를 위해 Gemini 3.5 Flash를 특별히 최적화했습니다.

Gemini 3.5 Flash API에는 어떤 도구와 통합이 제공되나요?

이 모델은 함수 호출, 코드 실행, 구조화된 출력, Google Search grounding, Maps grounding, 파일 검색, URL 컨텍스트 지원을 제공합니다.

개발자는 언제 Claude Sonnet 4 대신 Gemini 3.5 Flash를 선택해야 하나요?

고급 장문 작성 품질보다 저지연 멀티모달 추론, 대용량 컨텍스트 처리, Google 생태계 통합이 더 중요할 때 Gemini 3.5 Flash는 매우 적합한 선택입니다.

Google

API 운영 중

gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash API

Gemini 3.5 Flash는 빠른 응답과 효율적인 코드 작성 성능을 위해 설계된 고속 AI 모델입니다. 강력한 추론 능력을 유지하면서 생성 속도를 크게 향상시켜 실시간 애플리케이션과 개발자 워크플로우에 적합합니다.

시작 가격

$1.20 / 입력 토큰 100만 개

사용량 기반 요금제

API 상태

정상 작동

가동률 100.0% / 24시간

응답 속도

7441 ms

실측 API 응답 시간

출시일

May 19, 2026

Google

플레이그라운드

실제 요청으로 Gemini 3.5 Flash을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

첫 번째 요청

$0.0084

예상 CometAPI 사용 비용

10회 요청

$0.0840

예상 CometAPI 사용 비용

15회 요청

$0.1260

예상 CometAPI 사용 비용

⇌

크레딧 환산

1,000 크레딧 = $1

크레딧을 사용하면 토큰, 요청 및 런타임 과금 간에 예산을 비교할 수 있습니다. 결제 시 기준이 되는 금액은 변함없이 USD 금액입니다.

✓현재 모델의 크레딧 요금

입력

1,200

크레딧 / 100만 토큰

출력

7,200

크레딧 / 100만 토큰

최소 요금 투명성 이 프로토타입은 요청당 숨겨진 최소 요금을 적용하지 않습니다. 실제 서비스에서 최소 과금액 또는 최소 충전 금액이 적용되는 경우, 구매 전에 이를 표시하고 모든 예산 추정에 포함해야 합니다.

모델	Comet 요금 (USD / 백만 토큰)	공식 요금 (USD / 백만 토큰)	할인
gemini-3.5-flash	입력: $1.20/백만 출력: $7.20/백만	입력: $1.50/백만 출력: $9.00/백만	-20%
gemini-3.5-flash-lite	입력: $0.2400/백만 출력: $2.02/백만	입력: $0.3000/백만 출력: $2.52/백만	-20%

모델 요약

검색 및 평가를 위한 안정적인 모델 식별자와 페이지의 핵심 SEO 구조를 다시 작성하지 않고도 변경할 수 있는 실시간 카탈로그 데이터가 함께 제공됩니다.

안정적인 모델 식별자

Gemini 3.5 Flash이란 무엇인가요?

가격과 한도가 변경되어도 정식 모델 식별자는 안정적으로 유지됩니다.

실시간 모델 데이터

현재 카탈로그 스냅샷

이용 가능 여부

이용 가능

시작 가격

$1.20 / 입력 토큰 100만 개

컨텍스트

지원 기능 보기

카탈로그 기준일

May 19, 2026

플레이그라운드 2.0 / 의사결정 데스크

먼저 결정하고, 확신을 갖고 통합하세요.

모델 비교, 프롬프트 조정, 라우팅 검사, 코드 마이그레이션을 한곳에서 수행하고, 테스트를 거친 시작점을 출시하세요.

기준으로 고정 Gemini 3.5 Flash

워크플로

결정하기 전에 비교하세요

주요 모델에서 동일한 프롬프트를 실행하고 근거가 포함된 추천을 받으세요.

모델 3개 · 실행 1회

평가 프롬프트

코딩temperature 0.2JSON 출력

GPT-5

OpenAI

품질

91/100

지연 시간

1.2s

예상 비용

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AI 선택

품질

95/100

지연 시간

1.8s

예상 비용

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

품질

89/100

지연 시간

0.9s

예상 비용

$0.011

권장 사항: 고위험 코드 검토에는 Claude Opus 5를 선택하고, 비용을 약 54% 절감하려면 일반 검사는 Gemini 3 Pro로 라우팅하세요.

개요

Gemini 3.5 Flash에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

Gemini 3.5 Flash의 기술 사양

항목	Gemini 3.5 Flash
제공사	Google
모델 계열	Gemini 3.5
공식 모델 ID	gemini-3.5-flash
입력 유형	텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF
출력 유형	텍스트
컨텍스트 윈도	1 million 토큰
최대 출력 토큰	~65K 출력 토큰
주요 강점	에이전트 워크플로, 코딩, 멀티모달 추론
도구 지원	함수 호출, 코드 실행, 검색 그라운딩, 구조화된 출력, URL 컨텍스트, 파일 검색
추론 지원	조절 가능한 사고/추론 수준
안전 프레임워크	Google Frontier Safety Framework

Gemini 3.5 Flash란?

Google Gemini 3.5 Flash는 에이전트 실행, 코딩, 장기 워크플로에 최적화된 Google의 대표적인 고속 멀티모달 추론 모델입니다. 저지연 추론 특성을 유지하면서도 Gemini Flash 시리즈를 확장하여 추론 및 소프트웨어 엔지니어링 역량을 대폭 강화했습니다.

가벼운 추론에 주력했던 이전 Flash 모델과 달리, Gemini 3.5 Flash는 지속형 AI 에이전트, 다단계 코딩 시스템, 엔터프라이즈 자동화 파이프라인을 위해 설계되었습니다. Google은 이를 현시점에서 가장 강력한 에이전트형 Flash 등급 모델로 positioning 하고 있습니다.

Gemini 3.5 Flash의 주요 기능

1M 토큰 장문맥 지원: 매우 큰 리포지터리, 방대한 문서, PDF, 전사본, 다중 세션 워크플로를 단일 프롬프트 컨텍스트에서 처리합니다.
강력한 에이전트 실행: 다단계 자율 워크플로, 도구 오케스트레이션, 터미널 작업, 장시간 실행 AI 에이전트에 최적화되어 있습니다.
고급 코딩 성능: Terminal-Bench 및 MCP Atlas를 포함한 여러 코딩/에이전트 벤치마크에서 Gemini 3.1 Pro를 능가합니다.
네이티브 멀티모달 추론: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF를 입력으로 받아 통합 추론 작업을 수행합니다.
프로덕션급 도구 지원: 구조화된 출력, 함수 호출, 코드 실행, Google Search와 Maps 기반 그라운딩, 파일 검색을 지원합니다.
구성 가능한 추론/사고 모드: 개발자는 사고 수준 컨트롤을 통해 지연 시간과 추론 깊이 간의 균형을 조정할 수 있습니다.

Gemini 3.5 Flash의 벤치마크 성능

Google가 공개한 벤치마크 결과에 따르면, Gemini 3.5 Flash는 현재 사용 가능한 에이전트형 Flash 등급 모델 중 가장 강력한 모델에 속합니다:

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

이러한 점수는 이전 Gemini Flash 변형 대비 자율 실행, 멀티모달 추론, 소프트웨어 엔지니어링 신뢰성에서 큰 향상을 나타냅니다.

Gemini 3.5 Flash와 기타 모델 비교

역량	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
컨텍스트 윈도	1M 토큰	대규모 컨텍스트	대규모 컨텍스트
에이전트 워크플로	탁월	강력	강력
코딩 성능	매우 강력	강력	탁월
추론 속도	최적화된 Flash 지연 시간	더 느림	보통
멀티모달 입력	네이티브 멀티모달	네이티브 멀티모달	비전 + 텍스트
도구 생태계	광범위한 Google 도구	광범위함	강력한 API 도구

핵심 차이점

vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash는 더 빠른 추론 속도를 유지하면서 더 나은 코딩 및 자율 작업 실행을 제공합니다.
vs Claude Sonnet 4: Claude는 미묘한 장문 추론과 글쓰기 품질에서 더 강한 경향이 있으며, Gemini 3.5 Flash는 속도, 에이전트 실행, Google 생태계 통합을 강조합니다.
vs GPT-series reasoning models: Gemini 3.5 Flash는 멀티모달 에이전트 워크플로와 대규모 컨텍스트 오케스트레이션에서 특히 경쟁력이 있으며, 특히 엔터프라이즈 자동화 활용 사례에 적합합니다.

Gemini 3.5 Flash의 알려진 제한 사항

현재 네이티브 이미지 또는 오디오 생성 출력을 지원하지 않습니다.
이 모델 등급에서는 실시간 대화형 API가 지원되지 않습니다.
커뮤니티 벤치마크에서는 일부 특화된 평가 작업, 특히 비전 비중이 큰 니치 워크플로에서 성능이 엇갈리는 것으로 나타납니다.

Gemini 3.5 Flash API 액세스 방법

1단계: API 액세스 받기

cometAPI에 로그인하세요. 아직 사용자가 아니라면 먼저 등록해주세요. CometAPI console에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격 API 키를 받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx를 받아 제출합니다.

cometapi-key

2단계: Gemini 3.5 Flash API에 요청 보내기

“` gemini-3.5-flash” 엔드포인트를 선택하여 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공합니다. <YOUR_API_KEY>를 계정의 실제 CometAPI 키로 바꾸세요. base url은 Gemini Generating Content입니다.

content 필드에 질문이나 요청을 삽입하세요—모델은 여기에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다.

3단계: 응답 처리

API는 생성된 텍스트, 출처 표기, 안전 메타데이터, 선택적 도구 출력 등을 포함한 구조화된 후보 응답을 반환합니다.

자주 묻는 질문

모델 선택 센터

비용을 파악하고 적합한 워크로드를 선택하세요.

5가지 과금 항목을 모델링하고 현실적인 워크로드를 테스트하여, 출시 전에 어떤 작업에서 Opus가 추가 비용만큼의 가치를 제공하는지 판단하세요.

공식 가격보다 20% 저렴입력 100만 토큰당 $1.20 vs $1.50

비용 실험실

실제 에이전트 실행 비용 계산

토큰 가격만 따로 비교하지 말고 실제 워크로드를 재현하세요. 프리셋을 불러온 다음 모든 과금 항목을 조정하세요.

신규 입력 토큰

토큰

캐시 읽기 토큰

토큰

출력 토큰

토큰

웹 검색 호출

호출

$1.20

/ 토큰 100만 개

입력

매 턴마다 전송되는 새로운 지시 사항, 파일 및 대화 컨텍스트입니다.

검색된 컨텍스트가 모델에 전달되기 전에 그 양을 줄이세요.

$0.1200

/ 토큰 100만 개

캐시 읽기

이전에 캐시되어 이후 요청에서 재사용되는 프롬프트 토큰입니다.

시스템 프롬프트와 저장소 맵을 바이트 단위로 동일하게 유지하세요.

$7.20

/ 토큰 100만 개

출력

모델이 생성한 추론, 코드 및 텍스트입니다.

명확한 완료 기준과 출력 제한을 설정하세요.

$10.00

/ 호출 1천 회

웹 검색

웹에서 최신 정보를 가져오는 도구 호출입니다.

한 번 검색한 후 검증된 결과를 실행 전반에서 재사용하세요.

Opus의 프리미엄 가치가 빛나는 부분

최적의 용도

저장소 규모의 엔지니어링

작업이 아키텍처, 여러 파일 및 모호한 구현상의 절충안을 아우를 때 Opus를 사용하세요.

최적의 용도

장기 실행 에이전트

에이전트가 여러 도구 호출과 복구 단계에 걸쳐 의도를 유지해야 할 때 탁월한 선택입니다.

추가 비용을 지불할 가치가 있음

고가치 검토

문제를 놓쳤을 때의 비용이 토큰 비용보다 큰 보안, 마이그레이션 및 프로덕션 검토에만 사용하세요.

더 가벼운 모델 사용

일상적인 대량 작업

분류, 추출 및 간단한 채팅은 일반적으로 Sonnet 또는 Haiku에서 더 나은 단위 경제성을 제공합니다.

프롬프트 캐시 활용 가이드

접두사 안정화

정책, 도구 스키마 및 저장소 맵을 변경하지 마세요.

한 번 작성

재사용 가능한 컨텍스트 뒤에 캐시 중단점을 배치하세요.

반복해서 읽기

이후 턴에서는 작업별 변경분만 추가하세요.

현재 시나리오

캐시된 토큰 240K개

새 입력 가격의 10%로 재사용

절감된 비용

$0.2592

재작성 없이 마이그레이션

선호하는 SDK는 그대로 사용하고 기본 URL, 키 및 모델 ID만 변경하세요.

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

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

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

Gemini 3.5 Flash의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.

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();

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-text

pdf-to-text

image-to-text

speech-to-text

video-to-text

입력 및 출력

입력

text

출력

text

프로덕션 프로필

제공업체: Google
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

text 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Gemini 3.5 Flash을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

프로덕션 채팅 및 에이전트 워크플로

코딩, 분석 및 구조화된 생성

하나의 API를 통한 대용량 자동화

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

모델 비교 열기 →

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.

모델 보기

Google

Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon API 살펴보기.

모델 보기

OpenAI

GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol API 살펴보기.

모델 보기

Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Claude Sonnet 5.5 API 살펴보기.

모델 보기

MiniMax

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

MiniMax-M3.1-Flash-Preview API 살펴보기.

모델 보기

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed는 Xiaomi의 MiMo-V2.6-Pro 저지연 서빙 버전으로, Pro 모델의 추론 능력과 대폭 더 빠른 출력 생성이 결합되어야 하는 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.

모델 보기

가동 시간

프로덕션 환경으로 전환하기 전에 실시간 하트비트 데이터, 엔드포인트 가용성, 실측 응답 시간을 확인하세요.

가동 시간

지난 30일간의 요청 성공률로, 각 모델 제공자의 신뢰성을 반영합니다. CometAPI는 연결된 모든 제공자를 실시간으로 24시간 모니터링합니다.

RespondLIVE

7441msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

버전

프로덕션 통합을 고정하기 전에 사용 가능한 모델 식별자를 확인하세요.

gemini-3.5-flash

gemini-3.5-flash-lite

업데이트

안정적인 모델 페이지를 유지하면서 Gemini 3.5 Flash의 이용 가능 여부, 가격 및 기능에 관한 주요 변경 사항을 확인하세요.

모델 변경 로그

시간이 지날수록 더 탄탄해지는 하나의 페이지입니다.

표준 URL은 변경하지 않고, 릴리스 노트, 가격 변경 사항, 벤치마크 업데이트 및 마이그레이션 가이드를 이곳에 계속 축적합니다.

May 19, 2026

API 사용 가능 여부 확인됨

Gemini 3.5 Flash은(는) CometAPI 모델 카탈로그 및 API 문서를 통해 사용할 수 있습니다.

현재

실시간 데이터

카탈로그에서 가격 및 제한 사항 동기화됨

가격, 컨텍스트, 사용 가능 여부 및 제한 사항은 페이지 제목이나 모델 정체성에 포함하지 않고 동적 속성으로 처리됩니다.

Feb 5, 2026

영구 모델 엔티티 생성됨

제공업체와 모델 슬러그가 영구적인 표준 URL을 구성하며, 향후 콘텐츠 및 데이터 업데이트는 이 페이지에 계속 반영됩니다.

계속 탐색하기

모델을 비교하고 조사를 계속하세요

Google

API 운영 중

gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash API

시작 가격

$1.20 / 입력 토큰 100만 개

사용량 기반 요금제

API 상태

정상 작동

가동률 100.0% / 24시간

응답 속도

7441 ms

실측 API 응답 시간

출시일

May 19, 2026

Google

플레이그라운드

실제 요청으로 Gemini 3.5 Flash을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

첫 번째 요청

$0.0084

예상 CometAPI 사용 비용

10회 요청

$0.0840

예상 CometAPI 사용 비용

15회 요청

$0.1260

예상 CometAPI 사용 비용

⇌

크레딧 환산

1,000 크레딧 = $1

크레딧을 사용하면 토큰, 요청 및 런타임 과금 간에 예산을 비교할 수 있습니다. 결제 시 기준이 되는 금액은 변함없이 USD 금액입니다.

✓현재 모델의 크레딧 요금

입력

1,200

크레딧 / 100만 토큰

출력

7,200

크레딧 / 100만 토큰

모델	Comet 요금 (USD / 백만 토큰)	공식 요금 (USD / 백만 토큰)	할인
gemini-3.5-flash	입력: $1.20/백만 출력: $7.20/백만	입력: $1.50/백만 출력: $9.00/백만	-20%
gemini-3.5-flash-lite	입력: $0.2400/백만 출력: $2.02/백만	입력: $0.3000/백만 출력: $2.52/백만	-20%

모델 요약

안정적인 모델 식별자

Gemini 3.5 Flash이란 무엇인가요?

가격과 한도가 변경되어도 정식 모델 식별자는 안정적으로 유지됩니다.

실시간 모델 데이터

현재 카탈로그 스냅샷

이용 가능 여부

이용 가능

시작 가격

$1.20 / 입력 토큰 100만 개

컨텍스트

지원 기능 보기

카탈로그 기준일

May 19, 2026

플레이그라운드 2.0 / 의사결정 데스크

먼저 결정하고, 확신을 갖고 통합하세요.

모델 비교, 프롬프트 조정, 라우팅 검사, 코드 마이그레이션을 한곳에서 수행하고, 테스트를 거친 시작점을 출시하세요.

기준으로 고정 Gemini 3.5 Flash

워크플로

결정하기 전에 비교하세요

주요 모델에서 동일한 프롬프트를 실행하고 근거가 포함된 추천을 받으세요.

모델 3개 · 실행 1회

평가 프롬프트

코딩temperature 0.2JSON 출력

GPT-5

OpenAI

품질

91/100

지연 시간

1.2s

예상 비용

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AI 선택

품질

95/100

지연 시간

1.8s

예상 비용

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

품질

89/100

지연 시간

0.9s

예상 비용

$0.011

권장 사항: 고위험 코드 검토에는 Claude Opus 5를 선택하고, 비용을 약 54% 절감하려면 일반 검사는 Gemini 3 Pro로 라우팅하세요.

개요

Gemini 3.5 Flash에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

Gemini 3.5 Flash의 기술 사양

항목	Gemini 3.5 Flash
제공사	Google
모델 계열	Gemini 3.5
공식 모델 ID	gemini-3.5-flash
입력 유형	텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF
출력 유형	텍스트
컨텍스트 윈도	1 million 토큰
최대 출력 토큰	~65K 출력 토큰
주요 강점	에이전트 워크플로, 코딩, 멀티모달 추론
도구 지원	함수 호출, 코드 실행, 검색 그라운딩, 구조화된 출력, URL 컨텍스트, 파일 검색
추론 지원	조절 가능한 사고/추론 수준
안전 프레임워크	Google Frontier Safety Framework

Gemini 3.5 Flash란?

Gemini 3.5 Flash의 주요 기능

1M 토큰 장문맥 지원: 매우 큰 리포지터리, 방대한 문서, PDF, 전사본, 다중 세션 워크플로를 단일 프롬프트 컨텍스트에서 처리합니다.
강력한 에이전트 실행: 다단계 자율 워크플로, 도구 오케스트레이션, 터미널 작업, 장시간 실행 AI 에이전트에 최적화되어 있습니다.
고급 코딩 성능: Terminal-Bench 및 MCP Atlas를 포함한 여러 코딩/에이전트 벤치마크에서 Gemini 3.1 Pro를 능가합니다.
네이티브 멀티모달 추론: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF를 입력으로 받아 통합 추론 작업을 수행합니다.
프로덕션급 도구 지원: 구조화된 출력, 함수 호출, 코드 실행, Google Search와 Maps 기반 그라운딩, 파일 검색을 지원합니다.
구성 가능한 추론/사고 모드: 개발자는 사고 수준 컨트롤을 통해 지연 시간과 추론 깊이 간의 균형을 조정할 수 있습니다.

Gemini 3.5 Flash의 벤치마크 성능

Google가 공개한 벤치마크 결과에 따르면, Gemini 3.5 Flash는 현재 사용 가능한 에이전트형 Flash 등급 모델 중 가장 강력한 모델에 속합니다:

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

이러한 점수는 이전 Gemini Flash 변형 대비 자율 실행, 멀티모달 추론, 소프트웨어 엔지니어링 신뢰성에서 큰 향상을 나타냅니다.

Gemini 3.5 Flash와 기타 모델 비교

역량	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
컨텍스트 윈도	1M 토큰	대규모 컨텍스트	대규모 컨텍스트
에이전트 워크플로	탁월	강력	강력
코딩 성능	매우 강력	강력	탁월
추론 속도	최적화된 Flash 지연 시간	더 느림	보통
멀티모달 입력	네이티브 멀티모달	네이티브 멀티모달	비전 + 텍스트
도구 생태계	광범위한 Google 도구	광범위함	강력한 API 도구

핵심 차이점

vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash는 더 빠른 추론 속도를 유지하면서 더 나은 코딩 및 자율 작업 실행을 제공합니다.
vs Claude Sonnet 4: Claude는 미묘한 장문 추론과 글쓰기 품질에서 더 강한 경향이 있으며, Gemini 3.5 Flash는 속도, 에이전트 실행, Google 생태계 통합을 강조합니다.
vs GPT-series reasoning models: Gemini 3.5 Flash는 멀티모달 에이전트 워크플로와 대규모 컨텍스트 오케스트레이션에서 특히 경쟁력이 있으며, 특히 엔터프라이즈 자동화 활용 사례에 적합합니다.

Gemini 3.5 Flash의 알려진 제한 사항

현재 네이티브 이미지 또는 오디오 생성 출력을 지원하지 않습니다.
이 모델 등급에서는 실시간 대화형 API가 지원되지 않습니다.
커뮤니티 벤치마크에서는 일부 특화된 평가 작업, 특히 비전 비중이 큰 니치 워크플로에서 성능이 엇갈리는 것으로 나타납니다.

Gemini 3.5 Flash API 액세스 방법

1단계: API 액세스 받기

cometapi-key

2단계: Gemini 3.5 Flash API에 요청 보내기

content 필드에 질문이나 요청을 삽입하세요—모델은 여기에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다.

3단계: 응답 처리

API는 생성된 텍스트, 출처 표기, 안전 메타데이터, 선택적 도구 출력 등을 포함한 구조화된 후보 응답을 반환합니다.

자주 묻는 질문

모델 선택 센터

비용을 파악하고 적합한 워크로드를 선택하세요.

5가지 과금 항목을 모델링하고 현실적인 워크로드를 테스트하여, 출시 전에 어떤 작업에서 Opus가 추가 비용만큼의 가치를 제공하는지 판단하세요.

공식 가격보다 20% 저렴입력 100만 토큰당 $1.20 vs $1.50

비용 실험실

실제 에이전트 실행 비용 계산

토큰 가격만 따로 비교하지 말고 실제 워크로드를 재현하세요. 프리셋을 불러온 다음 모든 과금 항목을 조정하세요.

신규 입력 토큰

토큰

캐시 읽기 토큰

토큰

출력 토큰

토큰

웹 검색 호출

호출

$1.20

/ 토큰 100만 개

입력

매 턴마다 전송되는 새로운 지시 사항, 파일 및 대화 컨텍스트입니다.

검색된 컨텍스트가 모델에 전달되기 전에 그 양을 줄이세요.

$0.1200

/ 토큰 100만 개

캐시 읽기

이전에 캐시되어 이후 요청에서 재사용되는 프롬프트 토큰입니다.

시스템 프롬프트와 저장소 맵을 바이트 단위로 동일하게 유지하세요.

$7.20

/ 토큰 100만 개

출력

모델이 생성한 추론, 코드 및 텍스트입니다.

명확한 완료 기준과 출력 제한을 설정하세요.

$10.00

/ 호출 1천 회

웹 검색

웹에서 최신 정보를 가져오는 도구 호출입니다.

한 번 검색한 후 검증된 결과를 실행 전반에서 재사용하세요.

Opus의 프리미엄 가치가 빛나는 부분

최적의 용도

저장소 규모의 엔지니어링

작업이 아키텍처, 여러 파일 및 모호한 구현상의 절충안을 아우를 때 Opus를 사용하세요.

최적의 용도

장기 실행 에이전트

에이전트가 여러 도구 호출과 복구 단계에 걸쳐 의도를 유지해야 할 때 탁월한 선택입니다.

추가 비용을 지불할 가치가 있음

고가치 검토

문제를 놓쳤을 때의 비용이 토큰 비용보다 큰 보안, 마이그레이션 및 프로덕션 검토에만 사용하세요.

더 가벼운 모델 사용

일상적인 대량 작업

분류, 추출 및 간단한 채팅은 일반적으로 Sonnet 또는 Haiku에서 더 나은 단위 경제성을 제공합니다.

프롬프트 캐시 활용 가이드

접두사 안정화

정책, 도구 스키마 및 저장소 맵을 변경하지 마세요.

한 번 작성

재사용 가능한 컨텍스트 뒤에 캐시 중단점을 배치하세요.

반복해서 읽기

이후 턴에서는 작업별 변경분만 추가하세요.

현재 시나리오

캐시된 토큰 240K개

새 입력 가격의 10%로 재사용

절감된 비용

$0.2592

재작성 없이 마이그레이션

선호하는 SDK는 그대로 사용하고 기본 URL, 키 및 모델 ID만 변경하세요.

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

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

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

Gemini 3.5 Flash의 샘플 코드 및 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();

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-text

pdf-to-text

image-to-text

speech-to-text

video-to-text

입력 및 출력

입력

text

출력

text

프로덕션 프로필

제공업체: Google
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

text 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Gemini 3.5 Flash을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

프로덕션 채팅 및 에이전트 워크플로

코딩, 분석 및 구조화된 생성

하나의 API를 통한 대용량 자동화

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

모델 비교 열기 →

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.

모델 보기

Google

Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon API 살펴보기.

모델 보기

OpenAI

GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol API 살펴보기.

모델 보기

Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Claude Sonnet 5.5 API 살펴보기.