Cara Menggunakan API Gemini 3 Flash

Google mengumumkan Gemini 3 Flash pada 17–18 Disember 2025 sebagai ahli berlatensi rendah dan kos efektif dalam keluarga Gemini 3. Ia membawa penaakulan bertaraf Pro ke dalam jejak kelas Flash, menyokong input multimodal yang meluas (teks, imej, audio, video), memperkenalkan kawalan thinking_level dan resolusi media, serta tersedia melalui Google AI Studio, Gemini API (REST / SDK), Vertex AI, Gemini CLI, dan sebagai model lalai dalam Google Search / aplikasi Gemini.

Apakah Gemini 3 Flash dan mengapa ia penting

Gemini 3 Flash adalah sebahagian daripada model siri 3 Google. Ia direka untuk menolak sempadan Pareto bagi kualiti vs. kos vs. latensi: menyampaikan sebahagian besar kemampuan penaakulan Gemini 3 Pro sambil jauh lebih pantas dan murah untuk dijalankan. Gabungan tersebut menjadikannya sangat sesuai untuk senario interaktif frekuensi tinggi (chatbot, pembantu IDE, aliran agentik masa nyata), penjanaan kandungan pukal di mana latensi penting, dan aplikasi yang memerlukan penaakulan multimodal (imej + teks + audio) dengan overhed rendah.

Perkara utama aras tinggi:

• Dioptimumkan secara jelas untuk kelajuan + kos rendah sambil mengekalkan penaakulan yang kukuh dan fideliti multimodal (Tiga kali lebih pantas daripada Gemini 2.5 Pro lama; Mengekalkan keupayaan inferens bertaraf tinggi daripada Gemini 3.).
• Diposisikan sebagai “titik manis” untuk gelung agentik dan aliran kerja pembangun beriterasi (cth., bantuan kod, agen berbilang pusingan).
• Fleksibel: Ia boleh "menyesuaikan masa berfikirnya" mengikut kerumitan masalah—menjawab soalan mudah serta-merta dan mempertimbangkan lebih banyak langkah untuk tugas kompleks.

Prestasi Teknikal dan Keputusan Penanda Aras

Gemini 3 Flash mencapai terobosan tiga serangkai dalam kelajuan, kecerdasan, dan kos:

1) Gelung agentik dan pemahaman multimodal

Gemini 3 Flash mewarisi penambahbaikan seni bina dan latihan daripada keluarga Gemini 3 yang lebih luas, menghasilkan kecekapan multimodal yang kukuh (input teks, imej, video, audio) dan penaakulan bertambah baik berbanding model Flash terdahulu. Google memposisikan Flash sebagai mampu menangani tugas seperti analisis dokumen (OCR + penaakulan), ringkasan video, Soal Jawab imej+teks, dan tugas pengkodan multimodal. Keupayaan multimodal ini, digabungkan dengan latensi rendah, adalah salah satu titik jualan teknikal utama model ini.

Google menerbitkan dakwaan penanda aras dalaman yang menyerlahkan prestasi pengkodan agentik yang kukuh (SWE-bench Verified ~78% untuk aliran kerja pengkodan agentik) dan Flash menghampiri penaakulan bertaraf Pro dalam banyak tugas sambil kekal cukup pantas untuk gelung agentik dan aliran kerja hampir masa nyata.

2) Kos dan kecekapan

Falsafah pembangunan Gemini 3 Flash ialah "Pareto Frontier": iaitu mencari keseimbangan optimum antara kelajuan, kualiti dan kos. Gemini 3 Flash dioptimumkan dengan jelas untuk harga-prestasi. Google menyenaraikan harga Flash jauh di bawah Pro untuk tugas setara, dan memposisikannya untuk memproses jumlah permintaan yang besar pada kos operasi yang lebih rendah. Bagi banyak beban kerja, varian Flash bertujuan menjadi lalai kos efektif — sebagai contoh, harga pratonton Flash kira-kira $0.50 bagi setiap 1M token input dan $3.00 bagi setiap 1M token output untuk peringkat pratonton Flash. Dalam praktiknya, ini menjadikannya boleh digunakan untuk tugas berfrekuensi tinggi di mana caj per token Pro yang lebih tinggi menjadi membebankan.

Penunjuk kecekapan

• Kelajuan: 3x lebih pantas daripada Gemini 2.5 Pro (berdasarkan ujian Artificial Analysis).
• Kecekapan Token: Menggunakan purata 30% token lebih sedikit untuk menyiapkan tugas yang sama. Dalam erti kata lain, anda mendapat hasil yang lebih pantas dan lebih baik untuk jumlah wang yang sama.
• Gemini 3 Flash menampilkan "Dynamic Thinking Mode"—menyesuaikan kedalaman penaakulannya dengan kerumitan tugas, "berfikir sedikit lebih" apabila diperlukan, dan bertindak balas dengan pantas untuk tugas mudah.

Implikasi praktikal: Kos per token atau per panggilan yang lebih rendah bermakna anda boleh menjalankan lebih banyak pertanyaan, konteks lebih panjang, atau kadar pensampelan lebih tinggi untuk bajet yang sama. Keuntungan kecekapan juga boleh mengurangkan kerumitan infrastruktur (kurang instans panas diperlukan) dan memperbaiki jaminan masa respons.

3) Penanda aras prestasi

Gemini 3 Flash mencapai prestasi “bertaraf frontier” merentas beberapa penanda aras akademik dan aplikasi sambil menyediakan latensi dan kos yang lebih baik daripada model Pro terdahulu. Google membentangkan angka seperti skor tinggi pada penanda aras penaakulan dan pengetahuan kompleks (cth., varian GPQA) untuk menggambarkan keupayaannya.

Bagaimana cara menggunakan API Gemini 3 Flash?

Kaedah akses manakah perlu saya gunakan?

• Disyorkan (ringkas + teguh): Gunakan corak integrasi SDK yang ditunjukkan oleh Comet — ia hanya menghalakan SDK GenAI sedia ada ke URL asas Comet dan membekalkan kunci API Comet anda. Ini mengelakkan keperluan meniru pemparisan permintaan/strim sendiri.
• Alternatif (HTTP mentah / curl / susunan tersuai): Anda boleh POST terus ke titik akhir CometAPI (Comet menerima bentuk gaya OpenAI atau spesifik penyedia). Gunakan Authorization: Bearer <sk-...> (contoh Comet menggunakan tajuk Bearer) dan rentetan model gemini-3-flash dalam badan. Sahkan laluan tepat dan parameter pertanyaan dalam dokumen API Comet untuk model yang anda inginkan.

Ringkasan pantas — apa yang akan anda lakukan

• Daftar di CometAPI dan cipta token API.
• Pilih kaedah akses (disyorkan: corak pembungkus SDK seperti di bawah; pilihan sandaran: HTTP/cURL mentah).
• Panggil model gemini-3-flash melalui URL asas CometAPI (Comet merutekan permintaan anda ke bahagian belakang Gemini Google).
• Tangani penstriman / panggilan fungsi / input multimodal mengikut keperluan model (butiran di bawah).

Di bawah ialah contoh padat (berasaskan corak sampel CometAPI) yang menunjukkan cara memanggil gemini-3-flash melalui CometAPI; gantikan <YOUR_COMETAPI_KEY> dengan kunci sebenar anda. ID model dan titik akhir di bawah sepadan dengan dokumen CometAPI.

from google import genaiimport os​# Dapatkan kunci CometAPI anda dari https://api.cometapi.com/console/token, dan tampalkannya di siniCOMETAPI_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-flash",    contents="Terangkan cara AI berfungsi dalam beberapa patah perkataan",)​print(response.text)

Parameter permintaan utama untuk dipertimbangkan

• thinking_level — mengawal kedalaman penaakulan dalaman: MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH. Gunakan MINIMAL untuk latensi dan kos paling rendah apabila anda tidak memerlukan penaakulan berbilang langkah yang mendalam.
• media_resolution — untuk input visi/video: low, medium, high, ultra_high. Resolusi lebih rendah mengurangkan kesetaraan token dan latensi.
• streamGenerateContent vs generateContent — gunakan penstriman untuk latensi yang dirasai lebih baik apabila anda mahukan jawapan separa sebaik ia tiba.
• Function calling / JSON Mode — gunakan respons berstruktur apabila anda memerlukan output yang boleh dihuraikan mesin.

Menghantar input multimodal (petua praktikal)

• Imej/PDF: utamakan URI Cloud Storage (gs://) untuk media besar; banyak API menerima base64 untuk imej kecil. Awasi perakaunan token modaliti — PDF mungkin dikira di bawah kuota imej/dokumen bergantung pada titik akhir.
• Video/audio: untuk klip pendek anda boleh menghantar URI; untuk media panjang gunakan aliran kerja pemprosesan kelompok atau strim berketul-ketul. Semak saiz input maksimum dan kekangan pengekodan pada dokumen API.
• Panggilan fungsi / alat: gunakan skema fungsi berstruktur untuk mendapatkan output JSON dan mendayakan pemanggilan alat yang selamat. Gemini 3 Flash menyokong panggilan fungsi berstrim untuk UX yang bertambah baik.

Di mana saya boleh mengakses Gemini 3 Flash?

Gemini 3 Flash tersedia merentas permukaan pengguna dan pembangun Google:

• Carian Google dan aplikasi Gemini — Flash telah dilancarkan sebagai model lalai untuk Mod AI dalam Carian dan diintegrasikan ke dalam pengalaman aplikasi Gemini untuk pengguna akhir.
• Google AI Studio — tempat segera untuk pembangun bereksperimen dan menghasilkan kunci API untuk ujian.
• Gemini API (Generative Language / AI Developer API) — tersedia sebagai gemini-3-flash-preview (ID model yang digunakan dalam dokumen/notis keluaran) dan melalui titik akhir generateContent / streamGenerateContent standard.
• Vertex AI (Google Cloud) — akses bertaraf produksi melalui API model Generative AI Vertex AI serta harga/kuota yang sesuai untuk beban kerja perusahaan.
• Gemini CLI — untuk pembangunan berasaskan terminal dan aliran kerja skrip.

Gerbang pihak ketiga CometAPI

CometAPI telah pun menambah gemini-3-flash ke dalam katalognya, dan halaman modelnya menerangkan cara memanggilnya melalui titik akhir bersatu CometAPI. API model yang disediakan berharga 20% daripada harga rasmi.

Apakah amalan terbaik apabila menggunakan Gemini 3 Flash?

1) Pilih thinking_level mengikut tugas dan laraskan

• Tetapkan MINIMAL/LOW untuk Soal Jawab mudah dan tugas interaktif berfrekuensi tinggi.
• Gunakan MEDIUM/HIGH secara terpilih untuk tugas yang memerlukan rangkaian pemikiran lebih mendalam atau perancangan berbilang langkah.
• Bandingkan kos vs kualiti apabila anda menukar thinking_level. Dokumentasi Google memberi amaran bahawa thinking_level mengubah tandatangan pemikiran dalaman dan latensi.

2) Gunakan media_resolution untuk mengawal pengkomputeran penglihatan

Jika anda menghantar imej atau video, pilih media_resolution paling rendah yang boleh diterima untuk tugas; sebagai contoh, gunakan low untuk lakaran kecil dan pengekstrakan pukal, high untuk kritikan reka bentuk visual. Ini mengurangkan kesetaraan token untuk imej dan menurunkan latensi.

3) Utamakan output berstruktur untuk automasi

Gunakan Mod JSON / panggilan fungsi apabila aplikasi anda memerlukan output yang boleh dihuraikan mesin (cth., pengekstrakan entiti, pemanggilan alat). Ini amat memudahkan pemprosesan hiliran. Paksa skema JSON yang ketat jika boleh dan sahkan di klien.

4) Gunakan penstriman dengan meluas untuk respons panjang

streamGenerateContent mengurangkan latensi yang dirasai dan membolehkan perenderan progresif UI. Untuk tugas multimodal panjang, strim output separa supaya pengguna melihat kemajuan serta-merta.

5) Kawal kos dengan caching dan pengurusan konteks

• Gunakan caching konteks untuk rujukan berulang (harga dan token berbeza antara model).
• Elakkan menghantar konteks panjang yang tidak perlu jika tidak diperlukan — utamakan prompt ringkas dan gunakan capaian + perasasan untuk pangkalan pengetahuan yang besar.

Senario penggunaan tipikal untuk Gemini 3 Flash

Ejen perbualan volum tinggi

Flash sangat sesuai untuk chatbot dan pembantu sokongan pelanggan yang memerlukan latensi rendah dan kos per inferens yang rendah. Dengan sokongan penstriman dan token/saat yang tinggi, Flash mengurangkan masa menunggu yang dirasai dan kos operasi.

Pembantu multimodal dan saluran paip dokumen

Memandangkan Flash mengendalikan imej, PDF, dan video pendek dengan baik, aplikasi biasa termasuk pengekstrakan invois, Soal Jawab multimodal ke atas manual, sokongan pelanggan dengan imej, dan pengambilan PDF untuk pangkalan pengetahuan.

Analitik video masa nyata dan pemoderasian

Kelajuan output yang dilaporkan (≈218 t/s dalam ujian pra-pelepasan) membolehkan analisis dan ringkasan video pendek hampir masa nyata, pengesanan sorotan, dan saluran pemoderasian kandungan langsung apabila diarkitekkan dengan betul.

Alatan pembangun agentik dan bantuan pengkodan

Skor SWE-bench dan prestasi pengkodan yang dilaporkan menjadikan Flash pilihan yang baik untuk pembantu pengkodan pantas, pembantu CLI, dan aliran kerja pembangun lain yang mengutamakan latensi rendah.

Kesimpulan — patutkah anda mengguna pakai Gemini 3 Flash sekarang?

Gemini 3 Flash ialah tawaran strategik untuk pasukan yang memerlukan penaakulan yang kukuh dan kecerdasan multimodal tanpa latensi dan kos model Pro bertaraf tinggi. Model ini sangat sesuai untuk pembantu pengkodan agentik, agen multimodal interaktif, saluran paip pemprosesan dokumen, dan sebarang sistem di mana latensi rendah dan skala adalah keutamaan utama. Penanda aras awal (baik daripada Google mahupun analisis bebas) menunjukkan Flash kompetitif dari segi kualiti sambil menawarkan kelebihan throughput dan kos yang ketara.

Untuk bermula, terokai keupayaan Gemini 3 Flash dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda mengintegrasi.

Sedia untuk bermula?→ Percubaan percuma Gemini 3 Flash !