Google: Gemini 3.5 Flash

Google: Gemini 3.5 Flash, Google का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी google/gemini-3.5-flash के तहत सूचीबद्ध है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और इसके प्रदाता द्वारा इसे एक उच्च-दक्षता वाला मल्टीमॉडल मॉडल बताया गया है जो Flash-स्तरीय गति पर लगभग Pro-स्तर की कोडिंग और तर्क क्षमता प्रदान करता है। यदि आप पहले से ही Google की Gemini श्रृंखला के साथ काम कर रहे हैं, तो यह वह वेरिएंट है जो उन वर्कलोड के लिए लक्षित है जहां विलंबता और थ्रूपुट कच्ची क्षमता जितने ही महत्वपूर्ण हैं।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो स्वीकार करता है, और केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में बहुत लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत इतिहास या बड़े कोडबेस रख सकती है। अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है, इसलिए जब आपको आवश्यकता हो तो प्रतिक्रियाएं लंबे रूप में हो सकती हैं। नॉलेज कटऑफ 2025-01-01 है, जिसका अर्थ है कि उस तारीख के बाद का कुछ भी इसके प्रशिक्षण डेटा से बाहर है और यदि यह मायने रखता है तो इसे प्रॉम्प्ट में प्रदान किया जाना चाहिए।

ये क्षमताएं उपयोगों के एक काफी विस्तृत समूह की ओर इशारा करती हैं। चूंकि यह टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज, वीडियो, ऑडियो और फ़ाइलें लेता है, यह दस्तावेज़ और मीडिया विश्लेषण कार्यों के लिए उपयुक्त है: रिकॉर्ड की गई बैठक का सारांश देना, स्कैन किए गए पृष्ठों से संरचित डेटा निकालना, या स्क्रीनशॉट या क्लिप के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना। लंबा कॉन्टेक्स्ट रिपॉजिटरी-स्तरीय कोड कार्य, बहु-दस्तावेज़ शोध और लंबे समय तक चलने वाले एजेंट लूप के लिए उपयुक्त है जहां पिछले चरणों को दृष्टि में रखने की आवश्यकता होती है। इसका प्रदाता कोडिंग दक्षता और समानांतर एजेंटिक निष्पादन के लिए अनुकूलन नोट करता है, इसलिए टूल-संचालित पाइपलाइन और कोड सहायता स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं। तर्क समर्थन भी इसे उन समस्याओं के लिए उचित बनाता है जिन्हें अंतिम उत्तर से पहले एक विचारशील सोच चरण से लाभ होता है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी google/gemini-3.5-flash का उपयोग करके कॉल करते हैं, जिसका अर्थ है कि मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट केवल बेस URL और कुंजी परिवर्तन के साथ काम करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, seed, stop), आउटपुट लंबाई (max_tokens), फ़ंक्शन कॉलिंग (tools, tool_choice), संरचित JSON आउटपुट (response_format, structured_outputs) और मॉडल कितना आंतरिक तर्क करता है इस पर नियंत्रण (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) को कवर करता है।

एक बात ध्यान में रखनी है कि मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट करता है। यदि आपके एप्लिकेशन को परिणाम के रूप में जेनरेट की गई इमेज, ऑडियो या वीडियो की आवश्यकता है, तो यह उस काम के लिए मॉडल नहीं है, भले ही यह उन प्रारूपों को इनपुट के रूप में पढ़ सकता हो। नॉलेज कटऑफ के आसपास योजना बनाना भी उचित है: हाल की घटनाओं के बारे में प्रश्नों के लिए, रिट्रीवल या प्रॉम्प्ट-आपूर्ति किया गया कॉन्टेक्स्ट मॉडल की अपनी स्मृति की तुलना में सटीकता के लिए अधिक करेगा।