Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) ist ein Textgenerierungsmodell von Google. Es gehört zur Gemini 3 Familie und wird in einer Preview- und Batch-Variante angeboten, wobei dies die Form ist, die unter dieser Modell-ID verfügbar ist. Der Anbieter beschreibt es als ein schnelles, leistungsstarkes Thinking-Modell, das für agentische Workflows, Multi-Turn-Chat und Coding-Unterstützung entwickelt wurde, mit nahezu Pro-Level-Reasoning und Tool-Nutzung. Es wurde vom Anbieter am 2025-12-17 veröffentlicht.

Das Modell akzeptiert Text, Bild, Datei, Audio und Video als Eingabe und gibt nur Text zurück. Sein Kontextfenster beträgt 1.048.576 Token, und die maximale Ausgabe beträgt 65.536 Token. Da Reasoning Teil des unterstützten Parametersatzes ist, kann das Modell seinen Denkprozess über include_reasoning offenlegen und mit reasoning und reasoning_effort abgestimmt werden. Diese Kombination aus einem sehr großen Kontext und gemischten Eingabemodalitäten bedeutet, dass Sie lange Dokumente, Screenshots, Aufnahmen oder Clips in eine einzige Anfrage geben und eine schriftliche Antwort zurückerhalten können.

Diese Fähigkeiten deuten auf einige praktische Anwendungen hin. Agentische Workflows passen gut, da das Modell tools und tool_choice unterstützt, sodass es entscheiden kann, wann eine Funktion aufgerufen und das Ergebnis eingebunden wird. Multi-Turn-Chat ist eine weitere natürliche Passung, unterstützt durch den großen Kontext, der es ermöglicht, ein langes Gespräch in einem Fenster zu halten. Coding-Unterstützung folgt aus denselben Stärken, einschließlich structured_outputs und response_format zur Erzeugung maschinenlesbarer Ergebnisse. Dokumenten- und Medienanalyse ist ebenfalls möglich, da Bilder, Dateien, Audio und Video alle zusammen mit Text als Eingabe bereitgestellt werden können.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "google/gemini-3-flash-preview:batch" auf. Die unterstützten Anforderungsparameter sind include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools und top_p. Wenn Sie bestehenden Code im OpenAI-Stil portieren, gilt die übliche Chat-Completions-Form, mit tools und tool_choice für Function Calling, response_format oder structured_outputs, wenn Sie eingeschränkte Ausgabe benötigen, und seed, temperature und top_p, wenn Sie die Stichprobenentnahme steuern möchten.

Behalten Sie die Ausgabeobergrenze im Auge: 65.536 Token pro Antwort, obwohl der Eingabekontext weit größer ist. Das Modell erzeugt nur Text, daher würde alles, was generierte Bilder oder Audio erfordert, ein anderes Modell benötigen. Als Preview- und Batch-Variante sollte es am besten als Kandidat behandelt werden, der gegen Ihre eigene Arbeitslast evaluiert wird, statt als festgelegter Standard, und wenn Sie eine Nicht-Preview- oder Nicht-Batch-Option benötigen, könnte ein anderes Modell auf api14 besser geeignet sein.