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Google: Gemini 3 Flash Preview

google/gemini-3-flash-preview
TexteEntrée: text · image · file · audio · videoOutilsRaisonnement1MAjouté le 17 déc. 2025

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Google: Gemini 3 Flash Preview en bref

  • Le prix d’entrée est supérieur de 11% à la médiane de 434 modèles Texte.
  • Fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens, suffisante pour de longs documents et des conversations à plusieurs tours.
  • Prend en charge l’appel d’outils (fonctions) pour les agents et les intégrations.
  • Prend en charge la sortie JSON structurée avec un schéma.
  • Prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
  • Accepte des images en entrée (vision).
  • Une requête typique (1,000 tokens en entrée / 500 en sortie) coûte environ 0,00700 $US.

À propos de Google: Gemini 3 Flash Preview

Google : Gemini 3 Flash Preview est un modèle de texte de Google, proposé ici sous forme de version préliminaire datée du 2025-12-17. Il appartient à la gamme Flash, que Google décrit comme rapide et offrant un excellent rapport qualité prix, et le fournisseur le positionne comme un modèle de réflexion conçu pour les workflows agentiques, le chat multi tours et l'assistance au codage. Il est disponible sur api14 sous l'identifiant de modèle google/gemini-3-flash-preview.

Le modèle accepte le texte, les images, les fichiers, l'audio et la vidéo en entrée, et renvoie du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens, et la sortie maximale est de 65 536 tokens. Les paramètres de requête pris en charge incluent max_tokens, temperature, top_p, stop, seed et response_format, ainsi que structured_outputs pour les réponses contraintes par schéma. Le raisonnement est exposé via les paramètres reasoning, reasoning_effort et include_reasoning, et l'utilisation d'outils est couverte par tools et tool_choice. La description de Google mentionne un raisonnement et une utilisation d'outils proches du niveau Pro, donc le modèle est destiné à traiter des tâches multi étapes plutôt que de simples réponses en un seul tour.

Ces capacités correspondent à quelques schémas pratiques. Les workflows agentiques conviennent bien, car le modèle peut appeler des outils et raisonner sur plusieurs étapes tout en conservant un large contexte de travail. Le chat multi tours est un autre usage naturel, puisque la longue fenêtre de contexte permet de garder une conversation étendue ou un grand ensemble de documents à portée de vue sans tronquer. L'assistance au codage découle de la même combinaison de raisonnement et d'appel d'outils, par exemple lire un dépôt, proposer des modifications et invoquer des outils. Comme le côté entrée est multimodal, vous pouvez envoyer des captures d'écran, de l'audio ou de la vidéo avec du texte et demander une réponse textuelle, ce qui convient à des tâches comme résumer un enregistrement ou extraire des informations d'une image.

Pour l'appeler via api14, utilisez le point de terminaison chat completions compatible OpenAI avec l'identifiant de modèle google/gemini-3-flash-preview. Vous pouvez transmettre les paramètres listés ci dessus dans le corps de la requête, notamment temperature, top_p, max_tokens, stop et seed pour le contrôle de l'échantillonnage, response_format ou structured_outputs lorsque vous avez besoin d'une forme de sortie définie, et tools avec tool_choice lorsque le modèle doit appeler des fonctions. Le comportement de raisonnement est contrôlé avec reasoning, reasoning_effort et include_reasoning. Le tableau des prix en direct sur cette page couvre le coût d'une requête.

Gardez à l'esprit le statut de version préliminaire. Il s'agit d'une version préliminaire, donc le comportement et la disponibilité peuvent changer, et la sortie est uniquement textuelle, ce qui signifie que la génération d'images, d'audio ou de vidéo ne fait pas partie de ce modèle. Si votre tâche nécessite une autre modalité de sortie ou un modèle non préliminaire, une autre entrée du catalogue pourrait mieux convenir.

Comment appeler l’API Google: Gemini 3 Flash Preview

  1. Créez une clé API dans votre tableau de bord.
  2. Installez le SDK officiel openai pour votre langage.
  3. Définissez baseURL sur https://api14.com/api/v1 et model sur "google/gemini-3-flash-preview".
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "google/gemini-3-flash-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Paramètres pris en charge

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

Caractéristiques

Longueur de contexte
1 048 576
Sortie max.
65 536
Entrée
text, image, file, audio, video
Sortie
text

Requêtes sur api14 · 7 derniers jours

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

Google: Gemini 3 Flash Preview : questions fréquentes

Combien coûte l’API Google: Gemini 3 Flash Preview ?
Google: Gemini 3 Flash Preview coûte Entrée 1,75 $US / 1M tokens. Seules les requêtes réussies sont débitées de votre solde en USD ; les requêtes échouées sont gratuites.
Quelle est la fenêtre de contexte de Google: Gemini 3 Flash Preview ?
Google: Gemini 3 Flash Preview lit jusqu’à 1 048 576 tokens par requête, prompt, historique et documents compris. Il génère jusqu’à 65 536 tokens de sortie par réponse.
Que peut faire Google: Gemini 3 Flash Preview ?
Google: Gemini 3 Flash Preview accepte text, image, file, audio, video et renvoie text. Il prend en charge l’appel d’outils, la sortie JSON structurée, le contrôle de l’effort de raisonnement.
Comment appeler Google: Gemini 3 Flash Preview depuis mon code ?
Pointez n’importe quel SDK OpenAI vers https://api14.com/api/v1 et définissez model sur "google/gemini-3-flash-preview", sans autre changement de code. Copiez un exemple prêt à l’emploi depuis le panneau de code de cette page.
Quelles sont les alternatives à Google: Gemini 3 Flash Preview ?
Modèles Texte comparables à un prix similaire : ByteDance Seed: Seed-2.0-Code, OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct, Elorian: Glimpse. Tous fonctionnent avec la même clé API : changer de modèle ne tient qu’à une chaîne.

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