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Google: Gemini 3.5 Flash (batch)

google/gemini-3.5-flash:batch

टेक्स्टइनपुट: text · image · video · file · audioToolsReasoning1M19 मई 2026 को जोड़ा गया

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Google: Gemini 3.5 Flash (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% ज़्यादा है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.01 है।

Google: Gemini 3.5 Flash (batch) के बारे में

Google: Gemini 3.5 Flash (batch) Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 के माध्यम से मॉडल आईडी google/gemini-3.5-flash:batch के तहत उपलब्ध कराया जाता है। यह Gemini 3.5 Flash श्रृंखला से संबंधित है, जिसे Google अपना उच्च दक्षता वाला मल्टीमॉडल मॉडल बताता है, जो Flash स्तर की लागत और गति पर लगभग Pro स्तर की कोडिंग और तर्क क्षमता लाने के लिए तैनात किया गया है। batch वेरिएंट वही मॉडल है जो api14 पर batch शैली के उपयोग के लिए सामने लाया गया है, इसलिए अंतर्निहित प्रदाता और व्यवहार किसी तीसरे पक्ष का नहीं, बल्कि Google का है।

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, लंबे ट्रांसक्रिप्ट या विस्तारित एजेंट इतिहास रख सकती है। अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है, और नॉलेज कटऑफ 2025-01-01 है। चूंकि इनपुट मल्टीमॉडल है लेकिन आउटपुट टेक्स्ट है, यह उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहां आप समृद्ध सामग्री डालते हैं और लिखित उत्तर, सारांश, कोड या संरचित डेटा प्राप्त करने की अपेक्षा करते हैं।

यह संयोजन उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करता है। लंबा कॉन्टेक्स्ट और मिश्रित इनपुट दस्तावेज़ और कोडबेस विश्लेषण के लिए उपयुक्त हैं, जहां आप बड़ी फ़ाइलें पेस्ट या अपलोड करते हैं और स्पष्टीकरण, रीफैक्टर या समीक्षा मांगते हैं। वीडियो और ऑडियो इनपुट ट्रांसक्रिप्शन शैली के वर्कफ़्लो, मीटिंग या व्याख्यान सारांश, और रिकॉर्ड की गई सामग्री पर प्रश्न उत्तर का समर्थन करते हैं। प्रदाता का विवरण कोडिंग दक्षता और समानांतर एजेंटिक निष्पादन पर जोर देता है, इसलिए टूल संचालित पाइपलाइन, बहु-चरणीय एजेंट और कई समान अनुरोधों की batch प्रोसेसिंग स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं। structured_outputs और response_format इसे extraction कार्यों के लिए भी उचित बनाते हैं जहां डाउनस्ट्रीम कोड को पूर्वानुमेय आकार चाहिए।

इसे api14 के माध्यम से कॉल करने के लिए, मॉडल आईडी google/gemini-3.5-flash:batch के साथ OpenAI-संगत chat completions इंटरफ़ेस का उपयोग करें। 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 इसका मतलब है कि आप temperature और top_p से सैंपलिंग नियंत्रित कर सकते हैं, max_tokens से लंबाई सीमित कर सकते हैं, response_format या structured_outputs से आउटपुट को बाध्य कर सकते हैं, और tools तथा tool_choice से function calling जोड़ सकते हैं। reasoning से संबंधित पैरामीटर आपको यह तय करने देते हैं कि reasoning सामग्री लौटाई जाए या नहीं और मॉडल उस पर कितना प्रयास करता है, और seed तथा stop आपको पुनरुत्पादकता और स्पष्ट कटाव बिंदु देते हैं।

प्रतिबद्ध होने से पहले कुछ बातों पर विचार करना चाहिए। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यदि आपको उत्पन्न इमेज, ऑडियो या वीडियो चाहिए, तो यह मॉडल उन्हें उत्पन्न नहीं करेगा। नॉलेज कटऑफ 2025-01-01 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी जानकारी आपके प्रॉम्प्ट या आपके द्वारा जोड़े गए टूल से आनी चाहिए। यदि आपका वर्कलोड छोटा, इंटरैक्टिव और लेटेंसी के प्रति संवेदनशील है, batch उन्मुख के बजाय, तो गैर-batch Gemini 3.5 Flash एंडपॉइंट बेहतर मेल हो सकता है, और यदि आपको किसी भिन्न प्रदाता का पारिस्थितिकी तंत्र या छोटे फुटप्रिंट वाला मॉडल चाहिए, तो इस पर मानकीकरण करने से पहले विकल्पों की तुलना करना उचित है।

Google: Gemini 3.5 Flash (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "google/gemini-3.5-flash:batch" पर सेट करें।

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-3.5-flash:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 65,536
इनपुट: text, image, video, file, audio
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-01-01

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Google: Gemini 3.5 Flash (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Google: Gemini 3.5 Flash (batch) API की कीमत कितनी है?: Google: Gemini 3.5 Flash (batch) की कीमत इनपुट $2.63 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Google: Gemini 3.5 Flash (batch) की context window कितनी है?: Google: Gemini 3.5 Flash (batch) हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 65,536 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Google: Gemini 3.5 Flash (batch) क्या कर सकता है?: Google: Gemini 3.5 Flash (batch) text, image, video, file, audio स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Google: Gemini 3.5 Flash (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "google/gemini-3.5-flash:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Google: Gemini 3.5 Flash (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT Mini Latest, OpenAI: GPT-5.4 Mini, DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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