Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

Google : Gemini 3 Flash Preview (batch) est un modèle de génération de texte de Google. Il appartient à la famille Gemini 3 et est proposé dans une variante preview et batch, qui est la forme disponible sous cet identifiant de modèle. Le fournisseur le décrit comme un modèle de réflexion à haute vitesse et à haut rapport qualité prix, conçu pour les workflows agentiques, le chat multi tours et l'assistance au codage, avec un raisonnement et une utilisation d'outils proches du niveau Pro. Il a été publié par le fournisseur le 2025-12-17.

Le modèle accepte le texte, l'image, le fichier, l'audio et la vidéo en entrée, et il ne renvoie que du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens, et la sortie maximale est de 65 536 tokens. Comme le raisonnement fait partie de l'ensemble de paramètres pris en charge, le modèle peut exposer son processus de réflexion via include_reasoning et peut être ajusté avec reasoning et reasoning_effort. Cette combinaison d'un contexte très large et de modalités d'entrée mixtes signifie que vous pouvez fournir de longs documents, des captures d'écran, des enregistrements ou des clips dans une seule requête et obtenir une réponse écrite en retour.

Ces capacités indiquent quelques usages pratiques. Les workflows agentiques conviennent bien, puisque le modèle prend en charge tools et tool_choice, il peut donc décider quand appeler une fonction et intégrer le résultat. Le chat multi tours est un autre usage naturel, facilité par le grand contexte qui permet à une longue conversation de tenir dans une seule fenêtre. L'assistance au codage découle des mêmes atouts, notamment structured_outputs et response_format pour produire des résultats lisibles par machine. L'analyse de documents et de médias est également possible, car les images, les fichiers, l'audio et la vidéo peuvent tous être fournis en entrée aux côtés du texte.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "google/gemini-3-flash-preview:batch". Les paramètres de requête qu'il prend en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools et top_p. Si vous portez du code existant de style OpenAI, la forme habituelle des chat completions s'applique, avec tools et tool_choice pour l'appel de fonctions, response_format ou structured_outputs lorsque vous avez besoin d'une sortie contrainte, et seed, temperature et top_p lorsque vous voulez contrôler l'échantillonnage.

Gardez à l'esprit le plafond de sortie : 65 536 tokens par réponse, même si le contexte d'entrée est bien plus grand. Le modèle ne produit que du texte, donc tout ce qui nécessite des images ou de l'audio générés demanderait un autre modèle. En tant que variante preview et batch, il vaut mieux le traiter comme un candidat à évaluer par rapport à votre propre charge de travail plutôt que comme un choix par défaut établi, et si vous avez besoin d'une option non preview ou non batch, un autre modèle sur api14 pourrait mieux convenir.