Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash 的技術規格

什麼是 Gemini 3.5 Flash？

Google Gemini 3.5 Flash 是 Google 的旗艦級高速多模態推理模型，針對代理式執行、程式設計與長期工作流程進行最佳化。在維持低延遲推論特性的同時，相較於 Gemini Flash 系列大幅強化了推理與軟體工程能力。

不同於早期以輕量推論為主的 Flash 模型，Gemini 3.5 Flash 專為持續運行的 AI 代理、多步驟程式設計系統與企業自動化管線而設計。Google 將其定位為迄今最強的代理式 Flash 等級模型。

Gemini 3.5 Flash 的主要特性

• 支援 1M 詞元的長上下文： 可在單一提示上下文中處理超大型儲存庫、長篇文件、PDF、逐字稿與多工作階段工作流程。
• 強大的代理式執行： 針對多步驟自主工作流程、工具編排、終端機任務與長時間運行的 AI 代理進行最佳化。
• 進階程式設計效能： 在多項程式與代理基準上優於 Gemini 3.1 Pro，包括 Terminal-Bench 與 MCP Atlas。
• 原生多模態推理： 支援文字、影像、音訊、影片與 PDF 的統一推理。
• 生產級工具鏈： 支援結構化輸出、函式呼叫、程式碼執行、結合 Google Search 與 Maps 的對齊，以及檔案搜尋。
• 可配置的思考／推理模式： 開發者可利用 thinking-level 控制在延遲與推理深度之間取捨。

Gemini 3.5 Flash 的基準測試表現

Google 公佈的基準結果顯示，Gemini 3.5 Flash 位列目前最強的代理式 Flash 等級模型之列：

相較於早期的 Gemini Flash 變體，這些分數顯示其在自動化執行、多模態推理與軟體工程可靠性方面有顯著提升。

Gemini 3.5 Flash 與其他模型比較

主要差異

• 相較於 Gemini 3.1 Pro：在維持顯著更快推論的同時，提供更佳的程式設計與自主任務執行能力。
• 相較於 Claude Sonnet 4：Claude 往往在細膩的長文推理與寫作品質上更勝一籌，而 Gemini 3.5 Flash 著重於速度、代理式執行與 Google 生態系整合。
• 相較於 GPT 系列的推理模型：Gemini 3.5 Flash 尤其在多模態代理工作流程與大上下文協調方面具競爭力，特別適用於企業自動化用例。

已知限制

• 目前不支援原生的影像或音訊生成輸出。
• 此模型等級不支援即時對話式 API。
• 社群基準測試顯示在某些專門評測任務上的表現不一，特別是高度仰賴視覺的利基型工作流程

如何存取 Gemini 3.5 Flash API

步驟 1：取得 API 存取權

登入 cometAPI。若您尚未成為我們的用戶，請先註冊。登入您的 CometAPI console。取得該介面的存取憑證 API key。在個人中心的 API token 處點擊“Add Token”，取得 token key：sk-xxxxx 並提交。

步驟 2：向 Gemini 3.5 Flash API 發送請求

選擇 “` gemini-3.5-flash” 端點發送 API 請求並設定請求本文。請求方法與請求本文可從我們網站的 API 文件取得。我們的網站也提供 Apifox 測試以供您使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳號中的實際 CometAPI key。基礎 URL 為 Gemini 生成內容

將您的問題或請求放入 content 欄位——模型將對此做出回應。處理 API 回應以取得生成的答案。

步驟 3：處理回應

API 會回傳結構化的候選回應，其中包含生成文字、引文、安全中繼資料，以及可選的工具輸出。