Google: Gemini 3 Flash Preview

Google: Gemini 3 Flash Preview, Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे यहाँ 2025-12-17 दिनांकित प्रीव्यू रिलीज़ के रूप में प्रस्तुत किया गया है। यह Flash श्रेणी में आता है, जिसे Google उच्च गति और उच्च मूल्य के रूप में वर्णित करता है, और प्रदाता इसे एजेंटिक वर्कफ़्लो, मल्टी टर्न चैट और कोडिंग सहायता के लिए बनाए गए थिंकिंग मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है। यह api14 पर मॉडल आईडी google/gemini-3-flash-preview के अंतर्गत उपलब्ध है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज, फ़ाइल, ऑडियो और वीडियो स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में max_tokens, temperature, top_p, stop, seed और response_format शामिल हैं, साथ ही स्कीमा-प्रतिबंधित उत्तरों के लिए structured_outputs भी। रीज़निंग को reasoning, reasoning_effort और include_reasoning पैरामीटर के माध्यम से उजागर किया गया है, और टूल उपयोग tools तथा tool_choice द्वारा कवर किया गया है। Google का अपना विवरण Pro स्तर के निकट रीज़निंग और टूल उपयोग का उल्लेख करता है, इसलिए मॉडल का उद्देश्य केवल एकल टर्न उत्तरों के बजाय बहु-चरणीय कार्यों को संभालना है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। एजेंटिक वर्कफ़्लो अच्छी तरह फिट बैठते हैं क्योंकि मॉडल बड़े कार्यशील कॉन्टेक्स्ट को बनाए रखते हुए टूल कॉल कर सकता है और चरणों में तर्क कर सकता है। मल्टी टर्न चैट एक और स्वाभाविक उपयोग है, क्योंकि लंबी कॉन्टेक्स्ट विंडो आपको बिना काट-छाँट किए एक लंबी बातचीत या बड़े दस्तावेज़ सेट को दृष्टि में रखने देती है। कोडिंग सहायता रीज़निंग और टूल कॉलिंग के इसी संयोजन से निकलती है, उदाहरण के लिए किसी रिपॉज़िटरी को पढ़ना, संपादन प्रस्तावित करना और टूल का आह्वान करना। चूँकि इनपुट पक्ष मल्टीमॉडल है, आप टेक्स्ट के साथ स्क्रीनशॉट, ऑडियो या वीडियो भेज सकते हैं और टेक्स्ट उत्तर माँग सकते हैं, जो किसी रिकॉर्डिंग को सारांशित करने या किसी इमेज से जानकारी निकालने जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है।

इसे api14 के माध्यम से कॉल करने के लिए, मॉडल आईडी google/gemini-3-flash-preview के साथ OpenAI-संगत chat completions एंडपॉइंट का उपयोग करें। आप अनुरोध बॉडी में ऊपर सूचीबद्ध पैरामीटर पास कर सकते हैं, जिनमें सैंपलिंग नियंत्रण के लिए temperature, top_p, max_tokens, stop और seed, परिभाषित आउटपुट आकार की आवश्यकता होने पर response_format या structured_outputs, और जब मॉडल को फ़ंक्शन कॉल करने चाहिए तब tool_choice के साथ tools शामिल हैं। रीज़निंग व्यवहार को reasoning, reasoning_effort और include_reasoning से नियंत्रित किया जाता है। इस पृष्ठ की लाइव मूल्य तालिका बताती है कि एक अनुरोध की लागत क्या होगी।

प्रीव्यू स्थिति को ध्यान में रखें। यह एक प्रीव्यू रिलीज़ है, इसलिए व्यवहार और उपलब्धता बदल सकती है, और आउटपुट केवल टेक्स्ट है, जिसका अर्थ है कि इमेज, ऑडियो या वीडियो जनरेशन इस मॉडल का हिस्सा नहीं है। यदि आपके कार्य को भिन्न आउटपुट मोडैलिटी या गैर-प्रीव्यू मॉडल की आवश्यकता है, तो कैटलॉग में कोई अन्य प्रविष्टि बेहतर फिट हो सकती है।