O Gemini 3.5 Flash consegue lidar com contextos de um milhão de tokens?

Sim. O Gemini 3.5 Flash oferece uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, o que o torna adequado para raciocínio em escala de repositório, PDFs longos e fluxos de trabalho com vários documentos.

Quais pontuações de benchmark o Gemini 3.5 Flash alcançou?

O Google relata resultados de benchmark, incluindo 76.2% no Terminal-Bench 2.1, 83.6% no MCP Atlas e 84.2% no CharXiv Reasoning.

Quais são as limitações atuais do Gemini 3.5 Flash?

Atualmente, o Gemini 3.5 Flash não oferece suporte à geração nativa de imagens, geração de áudio ou streaming conversacional pela Live API.

A API do Gemini 3.5 Flash suporta entradas multimodais?

Sim. O Gemini 3.5 Flash aceita entradas de texto, imagens, áudio, vídeo e PDFs por meio da Gemini API.

Como o Gemini 3.5 Flash se compara ao Gemini 3.1 Pro para programação?

O Google afirma que o Gemini 3.5 Flash supera o Gemini 3.1 Pro em benchmarks de agentes e de programação, incluindo o Terminal-Bench 2.1 e o MCP Atlas.

O Gemini 3.5 Flash é adequado para agentes de IA e fluxos de trabalho autônomos?

Sim. O Google otimizou especificamente o Gemini 3.5 Flash para execução agentic de longo horizonte, orquestração de ferramentas e fluxos de trabalho de assistentes de IA persistentes.

Quais ferramentas e integrações estão disponíveis na API do Gemini 3.5 Flash?

O modelo oferece suporte a chamadas de função, execução de código, saídas estruturadas, grounding do Google Search, grounding do Maps, pesquisa de arquivos e suporte a contexto de URL.

Quando os desenvolvedores devem escolher o Gemini 3.5 Flash em vez de Claude Sonnet 4?

O Gemini 3.5 Flash é uma ótima escolha quando o raciocínio multimodal de baixa latência, a capacidade de lidar com grandes contextos e a integração ao ecossistema do Google são mais importantes do que a qualidade premium de redação de textos longos.

Google

API ao vivo

gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash API

Gemini 3.5 Flash é um modelo de IA de alta velocidade, projetado para resposta rápida e desempenho eficiente em programação. Ele oferece uma velocidade de geração significativamente maior, mantendo uma forte capacidade de raciocínio, o que o torna adequado para aplicações em tempo real e fluxos de trabalho de desenvolvedores.

Preço inicial

$1.20 / 1M de tokens de entrada

Cobrança por uso

Status da API

Operacional

100.0% de disponibilidade / 24h

Resposta

7441 ms

Tempo de resposta da API observado

Lançado

May 19, 2026

Google

Área de testes

Teste Gemini 3.5 Flash com uma solicitação real, revise os parâmetros e valide a saída antes de integrar a API.

Preços

Use a estimativa rápida acima para uma única execução e depois veja a comparação completa entre CometAPI e preço oficial.

Primeira solicitação

$0.0084

Custo estimado de uso da CometAPI

Dez solicitações

$0.0840

Custo estimado de uso da CometAPI

Quinze solicitações

$0.1260

Custo estimado de uso da CometAPI

⇌

Conversão de créditos

1.000 créditos = US$ 1

Os créditos tornam os orçamentos comparáveis entre cobranças por token, solicitação e tempo de execução. O valor em USD continua sendo a fonte oficial no momento do pagamento.

✓Modelo atual em créditos

Entrada

1,200

créditos / 1 milhão de tokens

Saída

7,200

créditos / 1 milhão de tokens

Transparência da cobrança mínima Este protótipo não pressupõe uma cobrança mínima oculta por solicitação. Se houver um limite mínimo de cobrança ou uma recarga mínima na produção, isso deverá ser exibido antes da compra e incluído em todas as estimativas de orçamento.

Modelo	Preço da Comet (USD / M tokens)	Preço oficial (USD / M tokens)	Desconto
gemini-3.5-flash	Entrada: $1.20/M Saída: $7.20/M	Entrada: $1.50/M Saída: $9.00/M	-20%
gemini-3.5-flash-lite	Entrada: $0.2400/M Saída: $2.02/M	Entrada: $0.3000/M Saída: $2.52/M	-20%

Resumo do modelo

Uma identidade de modelo estável para pesquisa e avaliação, combinada com dados atualizados do catálogo que podem mudar sem exigir a reescrita da estrutura SEO principal da página.

Identidade estável

O que é Gemini 3.5 Flash?

A identidade canônica do modelo permanece estável enquanto os preços e limites mudam.

Dados atualizados do modelo

Instantâneo atual do catálogo

Disponibilidade

Disponível

Preço inicial

$1.20 / 1M de tokens de entrada

Contexto

Ver recursos

Data do catálogo

May 19, 2026

Playground 2.0 / Mesa de decisões

Decida primeiro. Integre com confiança.

Um único espaço de trabalho para comparar modelos, ajustar prompts, inspecionar o roteamento, migrar código e lançar um ponto de partida testado.

Baseado em Gemini 3.5 Flash

Fluxos de trabalho

Compare antes de se comprometer

Execute o mesmo prompt nos principais modelos e receba uma recomendação baseada em evidências.

3 modelos · 1 execução

Prompt de avaliação

programaçãotemperatura 0,2saída JSON

GPT-5

OpenAI

Qualidade

91/100

Latência

1.2s

Custo estimado

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Escolha da IA

Qualidade

95/100

Latência

1.8s

Custo estimado

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Qualidade

89/100

Latência

0.9s

Custo estimado

$0.011

Recomendação: escolha o Claude Opus 5 para revisões de código de alto risco; encaminhe verificações rotineiras para o Gemini 3 Pro para reduzir os custos em cerca de 54%.

Visão Geral

Uma visão geral prática de Gemini 3.5 Flash, incluindo comportamentos importantes e considerações de integração.

Especificações técnicas do Gemini 3.5 Flash

Item	Gemini 3.5 Flash
Provider	Google
Model family	Gemini 3.5
Official model ID	gemini-3.5-flash
Input types	Texto, imagem, vídeo, áudio, PDF
Output types	Texto
Context window	1 milhão de tokens
Max output tokens	~65K tokens de saída
Primary strengths	Fluxos de trabalho agentivos, programação, raciocínio multimodal
Tool support	Chamadas de função, execução de código, fundamentação de pesquisa, saídas estruturadas, contexto de URL, pesquisa de arquivos
Thinking support	Níveis de pensamento/raciocínio ajustáveis
Safety framework	Google Frontier Safety Framework

O que é o Gemini 3.5 Flash?

O Google Gemini 3.5 Flash é o modelo carro-chefe de raciocínio multimodal de alta velocidade da Google, otimizado para execução agentiva, programação e fluxos de trabalho de longo horizonte. Ele estende a série Gemini Flash com capacidades substancialmente mais fortes de raciocínio e engenharia de software, mantendo características de inferência de baixa latência.

Ao contrário dos modelos Flash anteriores, focados principalmente em inferência leve, o Gemini 3.5 Flash é projetado para agentes de IA persistentes, sistemas de programação multi-etapas e pipelines de automação corporativa. A Google o posiciona como seu modelo agentivo mais forte no nível Flash até o momento.

Principais recursos do Gemini 3.5 Flash

Suporte a contexto longo de 1M tokens: lida com repositórios extremamente grandes, documentação extensa, PDFs, transcrições e fluxos de trabalho multi-sessão em um único contexto de prompt.
Execução agentiva robusta: otimizado para fluxos de trabalho autônomos multi-etapas, orquestração de ferramentas, tarefas de terminal e agentes de IA de longa duração.
Desempenho avançado em programação: supera o Gemini 3.1 Pro em vários benchmarks de programação e agentivos, incluindo Terminal-Bench e MCP Atlas.
Raciocínio multimodal nativo: aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDFs para tarefas de raciocínio unificadas.
Ferramentas em nível de produção: suporta saídas estruturadas, chamadas de função, execução de código, fundamentação com Google Search e Maps e pesquisa de arquivos.
Modos de raciocínio/pensamento configuráveis: desenvolvedores podem ajustar a latência versus profundidade de raciocínio usando controles de nível de pensamento.

Desempenho em benchmarks do Gemini 3.5 Flash

Resultados de benchmarks relatados pela Google posicionam o Gemini 3.5 Flash entre os modelos agentivos de nível Flash mais fortes atualmente disponíveis:

Benchmark	Gemini 3.5 Flash
Terminal-Bench 2.1	76,2%
GDPval-AA	1656 Elo
MCP Atlas	83,6%
CharXiv Reasoning	84,2%

Essas pontuações indicam ganhos significativos em execução autônoma, raciocínio multimodal e confiabilidade em engenharia de software em comparação com variantes anteriores do Gemini Flash.

Gemini 3.5 Flash vs. outros modelos

Capability	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
Context window	1M tokens	Contexto estendido	Contexto estendido
Agentic workflows	Excelente	Forte	Forte
Coding performance	Muito forte	Forte	Excelente
Inference speed	Latência do Flash otimizada	Mais lenta	Moderada
Multimodal inputs	Multimodal nativo	Multimodal nativo	Visão + texto
Tool ecosystem	Ecossistema do Google extenso	Extenso	Ferramentas de API sólidas

Principais diferenças

vs Gemini 3.1 Pro: o Gemini 3.5 Flash oferece melhor execução autônoma de tarefas e desempenho em programação, mantendo inferência significativamente mais rápida.
vs Claude Sonnet 4: o Claude frequentemente permanece mais forte em raciocínio nuançado de longo formato e qualidade de escrita, enquanto o Gemini 3.5 Flash enfatiza velocidade, execução agentiva e integração ao ecossistema Google.
vs modelos de raciocínio da série GPT: o Gemini 3.5 Flash é particularmente competitivo em fluxos de trabalho multimodais de agentes e orquestração de grandes contextos, especialmente para casos de uso de automação corporativa.

Limitações conhecidas do Gemini 3.5 Flash

Atualmente não oferece suporte nativo à geração de imagens ou áudio como saída.
APIs de conversação ao vivo não são suportadas neste nível do modelo.
Benchmarks da comunidade mostram desempenho misto em certas tarefas de avaliação especializadas, especialmente fluxos de trabalho de nicho fortemente baseados em visão.

Como acessar a API do Gemini 3.5 Flash

Etapa 1: Obter acesso à API

Faça login no cometAPI. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu CometAPI console. Obtenha a chave de API de credenciais de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

cometapi-key

Etapa 2: Enviar solicitações para a API do Gemini 3.5 Flash

Selecione o endpoint “` gemini-3.5-flash” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na documentação da API do nosso site. Nosso site também oferece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. a base url is Gemini Generating Content

Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

Etapa 3: Processar respostas

A API retorna respostas de candidatos estruturadas, incluindo texto gerado, citações, metadados de segurança e saídas opcionais de ferramentas.

FAQ

Central de decisão de modelos

Conheça o custo. Escolha a carga de trabalho certa.

Modele as cinco dimensões de cobrança, teste uma carga de trabalho realista e decida onde o Opus justifica seu custo adicional antes de colocá-lo em produção.

20% abaixo do preço oficial$1.20 contra $1.50 / 1 milhão de tokens de entrada

Laboratório de custos

Calcule o preço de uma execução real do agente

Reproduza cargas de trabalho reais em vez de comparar preços de tokens isoladamente. Carregue uma predefinição e depois ajuste cada dimensão de cobrança.

Novos tokens de entrada

tokens

Tokens de leitura do cache

tokens

Tokens de saída

tokens

Chamadas de pesquisa na web

chamadas

$1.20

/ 1 milhão de tokens

Entrada

Novas instruções, arquivos e contexto da conversa enviados a cada interação.

Reduza o contexto recuperado antes que ele chegue ao modelo.

$0.1200

/ 1 milhão de tokens

Leitura do cache

Tokens de prompt armazenados anteriormente em cache e reutilizados em solicitações posteriores.

Mantenha os prompts do sistema e os mapas do repositório idênticos byte a byte.

$7.20

/ 1 milhão de tokens

Saída

Raciocínio, código e texto gerados pelo modelo.

Use critérios de conclusão explícitos e limites de saída.

$10.00

/ 1 mil chamadas

Pesquisa na web

Chamadas de ferramentas que recuperam informações atuais da web.

Pesquise uma vez e reutilize os resultados verificados durante toda a execução.

Onde o Opus justifica o custo adicional

Mais indicado

Engenharia na escala de um repositório

Use o Opus quando a tarefa envolver arquitetura, vários arquivos e decisões de implementação com trade-offs ambíguos.

Mais indicado

Agentes de longa duração

Uma ótima opção quando um agente precisa preservar a intenção ao longo de muitas chamadas de ferramentas e etapas de recuperação.

Vale o custo adicional

Revisão de alto valor

Reserve-o para revisões de segurança, migração e produção, nas quais um problema não detectado custa mais do que os tokens.

Use um modelo mais leve

Trabalho rotineiro de alto volume

Classificação, extração e conversas simples geralmente oferecem melhor economia por unidade no Sonnet ou no Haiku.

Guia de cache de prompts

Estabilize o prefixo

Mantenha as políticas, os esquemas de ferramentas e os mapas do repositório inalterados.

Grave uma vez

Posicione o ponto de interrupção do cache após o contexto reutilizável.

Leia repetidamente

Em interações posteriores, acrescente apenas as alterações específicas da tarefa.

Cenário atual

240K tokens em cache

reutilizados a 10% do preço de uma nova entrada

custo evitado

$0.2592

Migre sem reescrever

Mantenha seu SDK preferido e altere a URL base, a chave e o ID do modelo.

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

Copie um endpoint funcional e um exemplo de código, e abra a referência completa da API quando precisar de todos os parâmetros.

Uma API, acesso a modelos pronto para produção

Autentique-se uma vez, chame o endpoint do modelo e mantenha o mesmo fluxo de cobrança e observabilidade entre provedores.

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

Código de exemplo e API para Gemini 3.5 Flash

Acesse código de exemplo abrangente e recursos de API para Gemini 3.5 Flash para otimizar seu processo de integração. Nossa documentação detalhada fornece orientação passo a passo, ajudando você a aproveitar todo o potencial do Gemini 3.5 Flash em seus projetos.

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();

Capacidades

Veja os principais dados do modelo antes de escolher uma arquitetura ou estimar a carga em produção.

Capacidades suportadas

Recursos retornados pela API do modelo existente.

text-to-text

pdf-to-text

image-to-text

speech-to-text

video-to-text

Entrada e saída

Entradas

text

Saídas

text

Perfil de produção

Provedor: Google
Contexto: Depende do modelo
Uso comercial: Suportado

Casos de uso

Use Gemini 3.5 Flash em fluxos de produção compatíveis com suas capacidades de text, e compare alternativas antes de um compromisso de integração de longo prazo.

Chat de produção e fluxos de trabalho com agentes

Programação, análise e geração estruturada

Automação de alto volume por meio de uma API

Outros modelos

Compare outros modelos disponíveis na CometAPI considerando qualidade, latência, capacidades e preço.

Abrir comparação de modelos →

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.

Ver modelo

Google

Gemini 4 Argon

Explore a API de Gemini 4 Argon.

Ver modelo

OpenAI

GPT-6.1 Sol

Explore a API de GPT-6.1 Sol.

Ver modelo

Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Explore a API de Claude Sonnet 5.5.

Ver modelo

MiniMax

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Explore a API de MiniMax-M3.1-Flash-Preview.

Ver modelo

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed é a versão de inferência de baixa latência do MiMo-V2.6-Pro da Xiaomi, projetada para aplicações em que a capacidade de raciocínio do modelo Pro precisa ser aliada a uma geração de respostas substancialmente mais rápida.

Ver modelo

Disponibilidade

Veja dados de heartbeat em tempo real, disponibilidade do endpoint e tempos de resposta observados antes de ir para produção.

Disponibilidade

Taxa de sucesso de requisições nos últimos 30 dias, refletindo a confiabilidade de cada provedor de modelos. A CometAPI monitora todos os provedores conectados em tempo real, 24 horas por dia, 7 dias por semana.

RespondLIVE

7441msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versões

Veja os identificadores de modelo disponíveis antes de fixar uma integração de produção.

gemini-3.5-flash

gemini-3.5-flash-lite

Atualizações

Acompanhe mudanças relevantes na disponibilidade, nos preços e nos recursos de Gemini 3.5 Flash sem perder a página estável do modelo.

Registro de alterações do modelo

Uma página que se fortalece com o tempo.

Notas de versão, alterações de preços, atualizações de benchmarks e orientações de migração se acumulam aqui, enquanto a URL canônica permanece inalterada.

May 19, 2026

Disponibilidade da API confirmada

Gemini 3.5 Flash está disponível por meio do catálogo de modelos e da documentação da API da CometAPI.

Atual

Dados atualizados

Preços e limites sincronizados com o catálogo

Preço, contexto, disponibilidade e limites são tratados como propriedades dinâmicas, em vez de serem incorporados ao título da página ou à identidade do modelo.

Feb 5, 2026

Entidade permanente do modelo criada

O provedor e o slug do modelo formam uma URL canônica duradoura; futuras atualizações de conteúdo e dados permanecerão nesta página.

Continue explorando

Compare modelos e continue sua pesquisa

Google

API ao vivo

gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash API

Preço inicial

$1.20 / 1M de tokens de entrada

Cobrança por uso

Status da API

Operacional

100.0% de disponibilidade / 24h

Resposta

7441 ms

Tempo de resposta da API observado

Lançado

May 19, 2026

Google

Área de testes

Teste Gemini 3.5 Flash com uma solicitação real, revise os parâmetros e valide a saída antes de integrar a API.

Preços

Use a estimativa rápida acima para uma única execução e depois veja a comparação completa entre CometAPI e preço oficial.

Primeira solicitação

$0.0084

Custo estimado de uso da CometAPI

Dez solicitações

$0.0840

Custo estimado de uso da CometAPI

Quinze solicitações

$0.1260

Custo estimado de uso da CometAPI

⇌

Conversão de créditos

1.000 créditos = US$ 1

Os créditos tornam os orçamentos comparáveis entre cobranças por token, solicitação e tempo de execução. O valor em USD continua sendo a fonte oficial no momento do pagamento.

✓Modelo atual em créditos

Entrada

1,200

créditos / 1 milhão de tokens

Saída

7,200

créditos / 1 milhão de tokens

Modelo	Preço da Comet (USD / M tokens)	Preço oficial (USD / M tokens)	Desconto
gemini-3.5-flash	Entrada: $1.20/M Saída: $7.20/M	Entrada: $1.50/M Saída: $9.00/M	-20%
gemini-3.5-flash-lite	Entrada: $0.2400/M Saída: $2.02/M	Entrada: $0.3000/M Saída: $2.52/M	-20%

Resumo do modelo

Uma identidade de modelo estável para pesquisa e avaliação, combinada com dados atualizados do catálogo que podem mudar sem exigir a reescrita da estrutura SEO principal da página.

Identidade estável

O que é Gemini 3.5 Flash?

A identidade canônica do modelo permanece estável enquanto os preços e limites mudam.

Dados atualizados do modelo

Instantâneo atual do catálogo

Disponibilidade

Disponível

Preço inicial

$1.20 / 1M de tokens de entrada

Contexto

Ver recursos

Data do catálogo

May 19, 2026

Playground 2.0 / Mesa de decisões

Decida primeiro. Integre com confiança.

Um único espaço de trabalho para comparar modelos, ajustar prompts, inspecionar o roteamento, migrar código e lançar um ponto de partida testado.

Baseado em Gemini 3.5 Flash

Fluxos de trabalho

Compare antes de se comprometer

Execute o mesmo prompt nos principais modelos e receba uma recomendação baseada em evidências.

3 modelos · 1 execução

Prompt de avaliação

programaçãotemperatura 0,2saída JSON

GPT-5

OpenAI

Qualidade

91/100

Latência

1.2s

Custo estimado

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Escolha da IA

Qualidade

95/100

Latência

1.8s

Custo estimado

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Qualidade

89/100

Latência

0.9s

Custo estimado

$0.011

Recomendação: escolha o Claude Opus 5 para revisões de código de alto risco; encaminhe verificações rotineiras para o Gemini 3 Pro para reduzir os custos em cerca de 54%.

Visão Geral

Uma visão geral prática de Gemini 3.5 Flash, incluindo comportamentos importantes e considerações de integração.

Especificações técnicas do Gemini 3.5 Flash

Item	Gemini 3.5 Flash
Provider	Google
Model family	Gemini 3.5
Official model ID	gemini-3.5-flash
Input types	Texto, imagem, vídeo, áudio, PDF
Output types	Texto
Context window	1 milhão de tokens
Max output tokens	~65K tokens de saída
Primary strengths	Fluxos de trabalho agentivos, programação, raciocínio multimodal
Tool support	Chamadas de função, execução de código, fundamentação de pesquisa, saídas estruturadas, contexto de URL, pesquisa de arquivos
Thinking support	Níveis de pensamento/raciocínio ajustáveis
Safety framework	Google Frontier Safety Framework

O que é o Gemini 3.5 Flash?

Principais recursos do Gemini 3.5 Flash

Suporte a contexto longo de 1M tokens: lida com repositórios extremamente grandes, documentação extensa, PDFs, transcrições e fluxos de trabalho multi-sessão em um único contexto de prompt.
Execução agentiva robusta: otimizado para fluxos de trabalho autônomos multi-etapas, orquestração de ferramentas, tarefas de terminal e agentes de IA de longa duração.
Desempenho avançado em programação: supera o Gemini 3.1 Pro em vários benchmarks de programação e agentivos, incluindo Terminal-Bench e MCP Atlas.
Raciocínio multimodal nativo: aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDFs para tarefas de raciocínio unificadas.
Ferramentas em nível de produção: suporta saídas estruturadas, chamadas de função, execução de código, fundamentação com Google Search e Maps e pesquisa de arquivos.
Modos de raciocínio/pensamento configuráveis: desenvolvedores podem ajustar a latência versus profundidade de raciocínio usando controles de nível de pensamento.

Desempenho em benchmarks do Gemini 3.5 Flash

Resultados de benchmarks relatados pela Google posicionam o Gemini 3.5 Flash entre os modelos agentivos de nível Flash mais fortes atualmente disponíveis:

Benchmark	Gemini 3.5 Flash
Terminal-Bench 2.1	76,2%
GDPval-AA	1656 Elo
MCP Atlas	83,6%
CharXiv Reasoning	84,2%

Essas pontuações indicam ganhos significativos em execução autônoma, raciocínio multimodal e confiabilidade em engenharia de software em comparação com variantes anteriores do Gemini Flash.

Gemini 3.5 Flash vs. outros modelos

Capability	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
Context window	1M tokens	Contexto estendido	Contexto estendido
Agentic workflows	Excelente	Forte	Forte
Coding performance	Muito forte	Forte	Excelente
Inference speed	Latência do Flash otimizada	Mais lenta	Moderada
Multimodal inputs	Multimodal nativo	Multimodal nativo	Visão + texto
Tool ecosystem	Ecossistema do Google extenso	Extenso	Ferramentas de API sólidas

Principais diferenças

vs Gemini 3.1 Pro: o Gemini 3.5 Flash oferece melhor execução autônoma de tarefas e desempenho em programação, mantendo inferência significativamente mais rápida.
vs Claude Sonnet 4: o Claude frequentemente permanece mais forte em raciocínio nuançado de longo formato e qualidade de escrita, enquanto o Gemini 3.5 Flash enfatiza velocidade, execução agentiva e integração ao ecossistema Google.
vs modelos de raciocínio da série GPT: o Gemini 3.5 Flash é particularmente competitivo em fluxos de trabalho multimodais de agentes e orquestração de grandes contextos, especialmente para casos de uso de automação corporativa.

Limitações conhecidas do Gemini 3.5 Flash

Atualmente não oferece suporte nativo à geração de imagens ou áudio como saída.
APIs de conversação ao vivo não são suportadas neste nível do modelo.
Benchmarks da comunidade mostram desempenho misto em certas tarefas de avaliação especializadas, especialmente fluxos de trabalho de nicho fortemente baseados em visão.

Como acessar a API do Gemini 3.5 Flash

Etapa 1: Obter acesso à API

cometapi-key

Etapa 2: Enviar solicitações para a API do Gemini 3.5 Flash

Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

Etapa 3: Processar respostas

A API retorna respostas de candidatos estruturadas, incluindo texto gerado, citações, metadados de segurança e saídas opcionais de ferramentas.

FAQ

Central de decisão de modelos

Conheça o custo. Escolha a carga de trabalho certa.

Modele as cinco dimensões de cobrança, teste uma carga de trabalho realista e decida onde o Opus justifica seu custo adicional antes de colocá-lo em produção.

20% abaixo do preço oficial$1.20 contra $1.50 / 1 milhão de tokens de entrada

Laboratório de custos

Calcule o preço de uma execução real do agente

Reproduza cargas de trabalho reais em vez de comparar preços de tokens isoladamente. Carregue uma predefinição e depois ajuste cada dimensão de cobrança.

Novos tokens de entrada

tokens

Tokens de leitura do cache

tokens

Tokens de saída

tokens

Chamadas de pesquisa na web

chamadas

$1.20

/ 1 milhão de tokens

Entrada

Novas instruções, arquivos e contexto da conversa enviados a cada interação.

Reduza o contexto recuperado antes que ele chegue ao modelo.

$0.1200

/ 1 milhão de tokens

Leitura do cache

Tokens de prompt armazenados anteriormente em cache e reutilizados em solicitações posteriores.

Mantenha os prompts do sistema e os mapas do repositório idênticos byte a byte.

$7.20

/ 1 milhão de tokens

Saída

Raciocínio, código e texto gerados pelo modelo.

Use critérios de conclusão explícitos e limites de saída.

$10.00

/ 1 mil chamadas

Pesquisa na web

Chamadas de ferramentas que recuperam informações atuais da web.

Pesquise uma vez e reutilize os resultados verificados durante toda a execução.

Onde o Opus justifica o custo adicional

Mais indicado

Engenharia na escala de um repositório

Use o Opus quando a tarefa envolver arquitetura, vários arquivos e decisões de implementação com trade-offs ambíguos.

Mais indicado

Agentes de longa duração

Uma ótima opção quando um agente precisa preservar a intenção ao longo de muitas chamadas de ferramentas e etapas de recuperação.

Vale o custo adicional

Revisão de alto valor

Reserve-o para revisões de segurança, migração e produção, nas quais um problema não detectado custa mais do que os tokens.

Use um modelo mais leve

Trabalho rotineiro de alto volume

Classificação, extração e conversas simples geralmente oferecem melhor economia por unidade no Sonnet ou no Haiku.

Guia de cache de prompts

Estabilize o prefixo

Mantenha as políticas, os esquemas de ferramentas e os mapas do repositório inalterados.

Grave uma vez

Posicione o ponto de interrupção do cache após o contexto reutilizável.

Leia repetidamente

Em interações posteriores, acrescente apenas as alterações específicas da tarefa.

Cenário atual

240K tokens em cache

reutilizados a 10% do preço de uma nova entrada

custo evitado

$0.2592

Migre sem reescrever

Mantenha seu SDK preferido e altere a URL base, a chave e o ID do modelo.

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

Copie um endpoint funcional e um exemplo de código, e abra a referência completa da API quando precisar de todos os parâmetros.

Uma API, acesso a modelos pronto para produção

Autentique-se uma vez, chame o endpoint do modelo e mantenha o mesmo fluxo de cobrança e observabilidade entre provedores.

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

Código de exemplo e API para Gemini 3.5 Flash

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();

Capacidades

Veja os principais dados do modelo antes de escolher uma arquitetura ou estimar a carga em produção.

Capacidades suportadas

Recursos retornados pela API do modelo existente.

text-to-text

pdf-to-text

image-to-text

speech-to-text

video-to-text

Entrada e saída

Entradas

text

Saídas

text

Perfil de produção

Provedor: Google
Contexto: Depende do modelo
Uso comercial: Suportado

Casos de uso

Use Gemini 3.5 Flash em fluxos de produção compatíveis com suas capacidades de text, e compare alternativas antes de um compromisso de integração de longo prazo.

Chat de produção e fluxos de trabalho com agentes

Programação, análise e geração estruturada

Automação de alto volume por meio de uma API

Outros modelos

Compare outros modelos disponíveis na CometAPI considerando qualidade, latência, capacidades e preço.

Abrir comparação de modelos →

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.

Ver modelo

Google

Gemini 4 Argon

Explore a API de Gemini 4 Argon.

Ver modelo

OpenAI

GPT-6.1 Sol

Explore a API de GPT-6.1 Sol.

Ver modelo

Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Explore a API de Claude Sonnet 5.5.

Ver modelo

MiniMax

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Explore a API de MiniMax-M3.1-Flash-Preview.

Ver modelo

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Ver modelo

Disponibilidade

Veja dados de heartbeat em tempo real, disponibilidade do endpoint e tempos de resposta observados antes de ir para produção.

Disponibilidade

RespondLIVE

7441msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versões

Veja os identificadores de modelo disponíveis antes de fixar uma integração de produção.

gemini-3.5-flash

gemini-3.5-flash-lite

Atualizações

Acompanhe mudanças relevantes na disponibilidade, nos preços e nos recursos de Gemini 3.5 Flash sem perder a página estável do modelo.

Registro de alterações do modelo

Uma página que se fortalece com o tempo.

Notas de versão, alterações de preços, atualizações de benchmarks e orientações de migração se acumulam aqui, enquanto a URL canônica permanece inalterada.

May 19, 2026

Disponibilidade da API confirmada

Gemini 3.5 Flash está disponível por meio do catálogo de modelos e da documentação da API da CometAPI.

Atual

Dados atualizados

Preços e limites sincronizados com o catálogo

Preço, contexto, disponibilidade e limites são tratados como propriedades dinâmicas, em vez de serem incorporados ao título da página ou à identidade do modelo.

Feb 5, 2026

Entidade permanente do modelo criada

O provedor e o slug do modelo formam uma URL canônica duradoura; futuras atualizações de conteúdo e dados permanecerão nesta página.

Continue explorando