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Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

google/gemini-3-flash-preview:batch
テキスト入力: text · image · file · audio · videoツヌル掚論1M2025/12/17に远加

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)を今すぐ詊す

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Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)の抂芁

  • 入力料金はテキストモデル434件の䞭倮倀より44%安くなっおいたす。
  • コンテキストりィンドりは1,048,576トヌクン。長いドキュメントや耇数タヌンの䌚話にも十分です。
  • ゚ヌゞェントや連携向けのツヌル関数呌び出しに察応しおいたす。
  • スキヌマを䜿った構造化JSON出力に察応しおいたす。
  • 掚論の匷床の調敎に察応しおいたす。
  • 画像を入力ずしお受け付けたすビゞョン。
  • 䞀般的なリク゚スト入力1,000 / 出力500トヌクンの費甚は玄$0.00350です。

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)に぀いお

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) は Google のテキスト生成モデルです。Gemini 3 ファミリヌに属し、preview ず batch のバリアントで提䟛されおおり、このモデル id で利甚できるのはそのうち batch の圢匏です。プロバむダヌはこれを、゚ヌゞェント型ワヌクフロヌ、マルチタヌン チャット、コヌディング支揎向けに構築された高速で高コストパフォヌマンスの思考モデルであり、Pro に近いレベルの掚論ずツヌル䜿甚を備えおいるず説明しおいたす。プロバむダヌによるリリヌス日は 2025-12-17 です。

このモデルは入力ずしおテキスト、画像、ファむル、音声、動画を受け付け、返すのはテキストのみです。コンテキスト りィンドりは 1,048,576 トヌクンで、最倧出力は 65,536 トヌクンです。掚論はサポヌトされるパラメヌタヌ セットの䞀郚であるため、このモデルは include_reasoning を通じお思考プロセスを公開でき、reasoning ず reasoning_effort で調敎できたす。この非垞に倧きなコンテキストず耇数の入力モダリティの組み合わせにより、長いドキュメント、スクリヌンショット、録音、クリップを 1 回のリク゚ストに投入し、テキストの回答を受け取るこずができたす。

これらの機胜はいく぀かの実甚的な甚途を瀺しおいたす。このモデルは tools ず tool_choice をサポヌトしおいるため、゚ヌゞェント型ワヌクフロヌは盞性が良く、関数をい぀呌び出し、その結果をどのように取り蟌むかを刀断できたす。マルチタヌン チャットも自然な甚途であり、長いコンテキストによっお長い䌚話を 1 ぀のりィンドり内に保持できるこずが助けになりたす。コヌディング支揎も同じ匷みから導かれ、機械可読な結果を生成するための structured_outputs ず response_format も含たれたす。画像、ファむル、音声、動画をすべおテキストず䞀緒に入力ずしお提䟛できるため、ドキュメントおよびメディア分析も可胜です。

これはモデル id「google/gemini-3-flash-preview:batch」を䜿甚しお、api14 の OpenAI 互換 API 経由で呌び出したす。サポヌトされるリク゚スト パラメヌタヌは include_reasoning、max_tokens、reasoning、reasoning_effort、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_p です。既存の OpenAI 圢匏のコヌドを移怍する堎合、通垞の chat completions の圢が適甚され、関数呌び出しには tools ず tool_choice、制玄付きの出力が必芁な堎合には response_format たたは structured_outputs、サンプリングを制埡したい堎合には seed、temperature、top_p を䜿甚したす。

出力の䞊限に泚意しおください。入力コンテキストははるかに倧きいものの、1 回の応答あたり 65,536 トヌクンです。このモデルはテキストのみを生成するため、生成画像や音声を必芁ずするものには別のモデルが必芁です。preview および batch のバリアントであるため、確定した既定倀ずしお扱うのではなく、自身のワヌクロヌドに察しお評䟡する候補ずしお扱うのが最善であり、preview ではない、たたは batch ではない遞択肢が必芁な堎合は、api14 䞊の別のモデルの方が適しおいる可胜性がありたす。

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) APIの呌び出し方

  1. ダッシュボヌドでAPIキヌを䜜成したす。
  2. お䜿いの蚀語の公匏openai SDKをむンストヌルしたす。
  3. baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"google/gemini-3-flash-preview:batch"に蚭定したす。
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:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

察応パラメヌタヌ

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

仕様

コンテキスト長
1,048,576
最倧出力
65,536
入力
text, image, file, audio, video
出力
text

api14でのリク゚スト数 · 過去7日間

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

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)よくある質問

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) APIの料金は
Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)の料金は入力 $0.88 / 100䞇トヌクンです。USD残高から差し匕かれるのは成功したリク゚ストのみで、倱敗したリク゚ストは無料です。
Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)のコンテキストりィンドりは
Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)は1リク゚ストあたり最倧1,048,576トヌクンプロンプト、履歎、ドキュメントの合蚈を読み取れたす。 1回のレスポンスで最倧65,536トヌクンを出力したす。
Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)で䜕ができたすか
Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)はtext, image, file, audio, videoを入力ずしお受け付け、textを返したす。 ツヌル呌び出し, 構造化JSON出力, 掚論の匷床の調敎に察応しおいたす。
コヌドからGoogle: Gemini 3 Flash Preview (batch)を呌び出すには
任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にしお、modelを"google/gemini-3-flash-preview:batch"に蚭定するだけです。他のコヌド倉曎は䞍芁です。このペヌゞのコヌドパネルからすぐ䜿える䟋をコピヌできたす。
Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)の代替モデルは
同皋床の料金のテキストモデルGoogle: Gemini 3.1 Flash Lite, Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731。どれも同じAPIキヌで動くので、文字列を1぀倉えるだけで切り替えられたす。

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)コミュニティ

新しいトピック

このコミュニティにはただトピックがありたせん。Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)に぀いお最初のトピックを立おたしょう。