ModelHargaPerusahaan
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pembangun
Mula PantasDokumentasiPapan Pemuka API
Syarikat
Tentang kamiPerusahaan
Sumber
Model AIBlogLog PerubahanSokongan
Terma PerkhidmatanDasar Privasi
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Google/Gemini 3.5 Flash
G

Gemini 3.5 Flash

Masukan:$1.2/M
Keluaran:$7.2/M
The smartest model, built for speed, combines cutting-edge intelligence with outstanding search and factual evidence.
Baru
Penggunaan komersial
Playground
Gambaran Keseluruhan
Ciri-ciri
Harga
API
Versi

Spesifikasi Teknikal Gemini 3.5 Flash

PerkaraGemini 3.5 Flash
PenyediaGoogle
Keluarga modelGemini 3.5
ID model rasmigemini-3.5-flash
Jenis inputTeks, imej, video, audio, PDF
Jenis outputTeks
Tetingkap konteks1 juta token
Token output maks~65K token output
Kelebihan utamaAliran kerja berasaskan agen, pengaturcaraan, penaakulan multimodal
Sokongan alatanPemanggilan fungsi, pelaksanaan kod, grounding carian, output berstruktur, konteks URL, carian fail
Sokongan pemikiranTahap pemikiran/penaakulan boleh dilaraskan
Rangka kerja keselamatanGoogle Frontier Safety Framework

Apakah Gemini 3.5 Flash?

Google Gemini 3.5 Flash ialah model penaakulan multimodal berkelajuan tinggi unggulan Google yang dioptimumkan untuk pelaksanaan berasaskan agen, pengaturcaraan, dan aliran kerja jangka panjang. Ia memperluas siri Gemini Flash dengan keupayaan penaakulan dan kejuruteraan perisian yang jauh lebih kukuh sambil mengekalkan ciri inferens berkependaman rendah.

Berbeza daripada model Flash terdahulu yang terutamanya memfokuskan inferens ringan, Gemini 3.5 Flash direka untuk agen AI berterusan, sistem pengekodan berbilang langkah, dan talian paip automasi perusahaan. Google memposisikannya sebagai model peringkat Flash berorientasi agen terkuat setakat ini.

Ciri Utama Gemini 3.5 Flash

  • 1M token sokongan konteks panjang: Menangani repositori yang amat besar, dokumentasi panjang, PDF, transkrip, dan aliran kerja berbilang sesi dalam satu konteks prompt.
  • Pelaksanaan berasaskan agen yang kukuh: Dioptimumkan untuk aliran kerja autonomi berbilang langkah, orkestrasi alatan, tugasan terminal, dan agen AI yang berjalan lama.
  • Prestasi pengaturcaraan lanjutan: Mengatasi Gemini 3.1 Pro pada beberapa penanda aras pengaturcaraan dan agen termasuk Terminal-Bench dan MCP Atlas.
  • Penaakulan multimodal asli: Menerima teks, imej, audio, video, dan PDF untuk tugasan penaakulan bersepadu.
  • Peralatan gred produksi: Menyokong output berstruktur, pemanggilan fungsi, pelaksanaan kod, grounding dengan Google Search dan Maps, serta carian fail.
  • Mod penaakulan/pemikiran boleh dikonfigurasi: Pembangun boleh melaras pertukaran antara kependaman dan kedalaman penaakulan menggunakan kawalan tahap pemikiran.

Prestasi Penanda Aras Gemini 3.5 Flash

Keputusan penanda aras yang dilaporkan oleh Google meletakkan Gemini 3.5 Flash antara model peringkat Flash berasaskan agen terkuat yang tersedia pada masa ini:

Penanda arasGemini 3.5 Flash
Terminal-Bench 2.176.2%
GDPval-AA1656 Elo
MCP Atlas83.6%
CharXiv Reasoning84.2%

Skor ini menunjukkan peningkatan besar dalam pelaksanaan autonomi, penaakulan multimodal, dan kebolehpercayaan kejuruteraan perisian berbanding varian Gemini Flash terdahulu.

Gemini 3.5 Flash vs Model Lain

KeupayaanGemini 3.5 FlashGemini 3.1 ProClaude Sonnet 4
Tetingkap konteks1M tokenKonteks besarKonteks besar
Aliran kerja berasaskan agenCemerlangKukuhKukuh
Prestasi pengaturcaraanSangat kukuhKukuhCemerlang
Kelajuan inferensKependaman Flash yang dioptimumkanLebih perlahanSederhana
Input multimodalMultimodal asliMultimodal asliPenglihatan + teks
Ekosistem alatAlatan Google yang luasLuasAlatan API yang kukuh

Perbezaan Utama

  • vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash menawarkan pengaturcaraan dan pelaksanaan tugas autonomi yang lebih baik sambil mengekalkan inferens yang jauh lebih pantas.
  • vs Claude Sonnet 4: Claude selalunya kekal lebih kuat dalam penaakulan bentuk panjang yang bernuansa dan kualiti penulisan, manakala Gemini 3.5 Flash menekankan kelajuan, pelaksanaan berasaskan agen, dan integrasi ekosistem Google.
  • vs model penaakulan siri GPT: Gemini 3.5 Flash amat kompetitif dalam aliran kerja agen multimodal dan orkestrasi konteks besar, khususnya untuk kes penggunaan automasi perusahaan.

Had Diketahui Gemini 3.5 Flash

  • Pada masa ini tidak menyokong output penjanaan imej atau audio asli.
  • API perbualan langsung tidak disokong pada peringkat model ini.
  • Penanda aras komuniti menunjukkan prestasi bercampur merentas tugas penilaian khusus tertentu, terutamanya aliran kerja niche yang sangat bergantung pada penglihatan.

Cara Mengakses API Gemini 3.5 Flash

Langkah 1: Dapatkan Akses API

Log masuk ke cometAPI. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk ke Konsol CometAPI. Dapatkan kunci API kelayakan akses bagi antaramuka. Klik “Add Token” pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan hantar.

cometapi-key

Langkah 2: Hantar Permintaan ke API Gemini 3.5 Flash

Pilih titik akhir “` gemini-3.5-flash” untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API laman web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar anda daripada akaun anda. URL asas ialah Gemini Generating Content

Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan content—ini yang akan dijawab oleh model. Proseskan respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.

Langkah 3: Proses Respons

API memulangkan respons calon berstruktur termasuk teks yang dijana, rujukan, metadata keselamatan, dan output alatan pilihan.

Soalan Lazim

Can Gemini 3.5 Flash handle million-token contexts?

Yes. Gemini 3.5 Flash supports a 1 million token context window, making it suitable for repository-scale reasoning, long PDFs, and multi-document workflows.

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

Google reports that Gemini 3.5 Flash outperforms Gemini 3.1 Pro on agentic and coding benchmarks including Terminal-Bench 2.1 and MCP Atlas.

Does the Gemini 3.5 Flash API support multimodal inputs?

Yes. Gemini 3.5 Flash accepts text, images, audio, video, and PDF inputs through the Gemini API.

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

The model supports function calling, code execution, structured outputs, Google Search grounding, Maps grounding, file search, and URL context support.

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

Yes. Google specifically optimized Gemini 3.5 Flash for long-horizon agentic execution, tool orchestration, and persistent AI assistant workflows.

What are the current limitations of Gemini 3.5 Flash?

Gemini 3.5 Flash currently does not support native image generation, audio generation, or Live API conversational streaming.

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

Gemini 3.5 Flash is a strong choice when low-latency multimodal reasoning, large context handling, and Google ecosystem integration are more important than premium long-form writing quality.

What benchmark scores has Gemini 3.5 Flash achieved?

Google reports benchmark results including 76.2% on Terminal-Bench 2.1, 83.6% on MCP Atlas, and 84.2% on CharXiv Reasoning.

Harga untuk Gemini 3.5 Flash

Terokai harga yang kompetitif untuk Gemini 3.5 Flash, direka bentuk untuk memenuhi pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar untuk apa yang anda gunakan, menjadikannya mudah untuk meningkatkan skala apabila keperluan anda berkembang. Temui bagaimana Gemini 3.5 Flash boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terurus.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Rasmi (USD / M Tokens)Diskaun
Masukan:$1.2/M
Keluaran:$7.2/M
Masukan:$1.5/M
Keluaran:$9/M
-20%

Kod contoh dan API untuk Gemini 3.5 Flash

Akses kod sampel yang komprehensif dan sumber API untuk Gemini 3.5 Flash bagi memperlancar proses integrasi anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu anda memanfaatkan potensi penuh Gemini 3.5 Flash dalam projek anda.
POST
/v1/chat/completions
POST
/v1beta/models/{model}:generateContent
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"
      }
    }
  }'

Versi Gemini 3.5 Flash

Sebab Gemini 3.5 Flash mempunyai berbilang snapshot mungkin merangkumi faktor berpotensi seperti variasi output selepas kemas kini yang memerlukan snapshot lama untuk konsistensi, menyediakan tempoh peralihan untuk penyesuaian dan migrasi kepada pembangun, serta snapshot berbeza yang sepadan dengan endpoint global atau serantau untuk mengoptimumkan pengalaman pengguna. Untuk perbezaan terperinci antara versi, sila rujuk dokumentasi rasmi.
version
gemini-3.5-flash