Can Gemini 3.5 Flash handle million-token contexts?

Tak. Gemini 3.5 Flash obsługuje okno kontekstowe o wielkości 1 miliona tokenów, co czyni go odpowiednim do wnioskowania w skali repozytorium, długich plików PDF oraz przepływów pracy obejmujących wiele dokumentów.

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

Google podaje, że Gemini 3.5 Flash przewyższa Gemini 3.1 Pro w benchmarkach agentowych i programistycznych, w tym Terminal-Bench 2.1 oraz MCP Atlas.

Does the Gemini 3.5 Flash API support multimodal inputs?

Tak. Gemini 3.5 Flash przyjmuje tekst, obrazy, dźwięk, wideo i pliki PDF przez Gemini API.

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

Model obsługuje wywoływanie funkcji, wykonywanie kodu, ustrukturyzowane wyniki, grounding w Google Search, grounding w Maps, wyszukiwanie w plikach oraz obsługę kontekstu URL.

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

Tak. Google specjalnie zoptymalizowało Gemini 3.5 Flash pod kątem wykonywania zadań agentowych na długich horyzontach, orkiestracji narzędzi oraz trwałych przepływów pracy asystenta AI.

What are the current limitations of Gemini 3.5 Flash?

Obecnie Gemini 3.5 Flash nie obsługuje natywnego generowania obrazów, generowania dźwięku ani strumieniowania konwersacyjnego w Live API.

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

Gemini 3.5 Flash to mocny wybór, gdy ważniejsze są niskie opóźnienia w multimodalnym wnioskowaniu, obsługa dużych kontekstów oraz integracja z ekosystemem Google niż najwyższa jakość pisania długich form.

What benchmark scores has Gemini 3.5 Flash achieved?

Google podaje wyniki benchmarków, w tym 76.2% w Terminal-Bench 2.1, 83.6% w MCP Atlas oraz 84.2% w CharXiv Reasoning.

Przystępne cenowo API Gemini 3.5 Flash | text-to-text

Specyfikacja techniczna Gemini 3.5 Flash

Pozycja	Gemini 3.5 Flash
Dostawca	Google
Rodzina modeli	Gemini 3.5
Oficjalny ID modelu	gemini-3.5-flash
Typy wejściowe	Tekst, obraz, wideo, audio, PDF
Typy wyjściowe	Tekst
Okno kontekstu	1 milion tokenów
Maks. liczba tokenów wyjściowych	~65K tokenów wyjściowych
Główne atuty	Agentowe przepływy pracy, kodowanie, multimodalne rozumowanie
Obsługa narzędzi	Wywoływanie funkcji, wykonywanie kodu, grounding wyszukiwania, strukturyzowane wyjścia, kontekst URL, wyszukiwanie plików
Wsparcie rozumowania	Regulowane poziomy myślenia/rozumowania
Ramy bezpieczeństwa	Google Frontier Safety Framework

Czym jest Gemini 3.5 Flash?

Google Gemini 3.5 Flash to flagowy, szybki, multimodalny model rozumowania firmy Google, zoptymalizowany pod kątem agentowego wykonywania zadań, kodowania i długotrwałych przepływów pracy. Rozszerza serię Gemini Flash o znacząco silniejsze możliwości rozumowania i inżynierii oprogramowania, zachowując niską latencję wnioskowania.

W odróżnieniu od wcześniejszych modeli Flash skoncentrowanych głównie na lekkim wnioskowaniu, Gemini 3.5 Flash został zaprojektowany z myślą o trwałych agentach AI, wieloetapowych systemach kodowania oraz korporacyjnych potokach automatyzacji. Google pozycjonuje go jako najsilniejszy dotąd model agentowy w warstwie Flash.

Główne funkcje Gemini 3.5 Flash

1M tokenów długiego kontekstu: Obsługuje niezwykle duże repozytoria, obszerne dokumentacje, PDF-y, transkrypcje i wielosesyjne przepływy w ramach jednego kontekstu promptu.
Silne wykonywanie agentowe: Zoptymalizowany pod kątem wieloetapowych autonomicznych przepływów, orkiestracji narzędzi, zadań terminalowych i długo działających agentów AI.
Zaawansowana wydajność w kodowaniu: Przewyższa Gemini 3.1 Pro w kilku benchmarkach kodowania i agentowych, w tym Terminal-Bench i MCP Atlas.
Natywne multimodalne rozumowanie: Akceptuje tekst, obrazy, audio, wideo i PDF-y do zadań zintegrowanego rozumowania.
Narzędzia klasy produkcyjnej: Obsługuje strukturyzowane wyjścia, wywoływanie funkcji, wykonywanie kodu, grounding przy użyciu Google Search i Maps oraz wyszukiwanie plików.
Konfigurowalne tryby rozumowania/myślenia: Deweloperzy mogą dostrajać kompromis między latencją a głębokością rozumowania za pomocą poziomów myślenia.

Wyniki w benchmarkach Gemini 3.5 Flash

Zgłoszone przez Google wyniki benchmarków plasują Gemini 3.5 Flash wśród najsilniejszych modeli agentowych w warstwie Flash dostępnych obecnie:

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

Wyniki te wskazują na duże postępy w autonomicznym wykonywaniu zadań, multimodalnym rozumowaniu i niezawodności inżynierii oprogramowania w porównaniu z wcześniejszymi wariantami Gemini Flash.

Gemini 3.5 Flash vs inne modele

Zdolność	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
Okno kontekstu	1M tokenów	Duży kontekst	Duży kontekst
Agentowe przepływy	Znakomity	Mocny	Mocny
Wydajność w kodowaniu	Bardzo mocna	Mocna	Znakomita
Szybkość wnioskowania	Zoptymalizowana latencja Flash	Wolniejsza	Umiarkowana
Wejścia multimodalne	Natywne multimodalne	Natywne multimodalne	Wizja + tekst
Ekosystem narzędzi	Rozbudowany zestaw narzędzi Google	Rozbudowany	Silne narzędzia API

Kluczowe różnice

vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash zapewnia lepsze kodowanie i autonomiczne wykonywanie zadań, jednocześnie utrzymując znacząco szybsze wnioskowanie.
vs Claude Sonnet 4: Claude często pozostaje silniejszy w niuansowym długim rozumowaniu i jakości pisania, podczas gdy Gemini 3.5 Flash kładzie nacisk na szybkość, wykonanie agentowe oraz integrację z ekosystemem Google.
vs modele rozumowania z serii GPT: Gemini 3.5 Flash jest szczególnie konkurencyjny w multimodalnych przepływach agentowych i orkiestracji dużych kontekstów, zwłaszcza w zastosowaniach automatyzacji przedsiębiorstw.

Znane ograniczenia Gemini 3.5 Flash

Obecnie nie obsługuje natywnej generacji obrazów ani dźwięku w wyjściach.
W tym poziomie modelu nie są obsługiwane konwersacyjne interfejsy API na żywo.
Benchmarki społeczności pokazują zróżnicowaną wydajność w niektórych specjalistycznych zadaniach ewaluacyjnych, zwłaszcza w wąskich przepływach silnie zależnych od wizji.

Jak uzyskać dostęp do Gemini 3.5 Flash API

Krok 1: Uzyskaj dostęp do API

Zaloguj się do cometAPI. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojej CometAPI console. Uzyskaj klucz API dostępu do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.

cometapi-key

Krok 2: Wysyłaj żądania do Gemini 3.5 Flash API

Wybierz endpoint „` gemini-3.5-flash” do wysłania żądania API i ustaw body żądania. Metodę i body żądania znajdziesz w naszej dokumentacji API na stronie. Nasza strona udostępnia również test w Apifox dla Twojej wygody. Zamień <YOUR_API_KEY> na faktyczny klucz CometAPI z Twojego konta. bazowy URL to Gemini Generating Content

Wstaw swoje pytanie lub prośbę w polu content — na to odpowie model. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Przetwarzaj odpowiedzi

API zwraca ustrukturyzowane propozycje odpowiedzi, w tym generowany tekst, cytowania, metadane bezpieczeństwa oraz opcjonalne wyjścia narzędzi.

Cennik dla Gemini 3.5 Flash

Poznaj konkurencyjne ceny dla Gemini 3.5 Flash, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak Gemini 3.5 Flash może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

Cena Comet (USD / M Tokens)	Oficjalna cena (USD / M Tokens)	Zniżka
Wejście:$1.2/M Wyjście:$7.2/M	Wejście:$1.5/M Wyjście:$9/M	-20%

Przykładowy kod i API dla Gemini 3.5 Flash

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Gemini 3.5 Flash, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Gemini 3.5 Flash w Twoich projektach.

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"
      }
    }
  }'

Wersje modelu Gemini 3.5 Flash

Powody, dla których Gemini 3.5 Flash posiada wiele migawek, mogą obejmować takie czynniki jak: różnice w wynikach po aktualizacjach wymagające starszych migawek dla zachowania spójności, zapewnienie programistom okresu przejściowego na adaptację i migrację, oraz różne migawki odpowiadające globalnym lub regionalnym punktom końcowym w celu optymalizacji doświadczenia użytkownika. Aby poznać szczegółowe różnice między wersjami, zapoznaj się z oficjalną dokumentacją.

version
gemini-3.5-flash
gemini-3.5-flash-search

Gemini 3.5 Flash