Google: Gemini 3.5 Flash

Google: Gemini 3.5 Flash는 Google의 텍스트 생성 모델로, api14에 모델 id google/gemini-3.5-flash로 등록되어 있습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 제공자는 이 모델을 Flash급 속도로 거의 Pro 수준의 코딩과 추론을 제공하는 고효율 멀티모달 모델이라고 설명합니다. 이미 Google의 Gemini 라인을 사용하고 있다면, 이는 지연 시간과 처리량이 원시 성능만큼 중요한 워크로드를 겨냥한 변형입니다.

이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오, 파일, 오디오를 입력으로 받고 텍스트만 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰으로, 매우 긴 문서나 확장된 대화 기록, 상당한 규모의 코드베이스를 단일 요청에 담을 수 있을 만큼 큽니다. 최대 출력은 65,536 토큰이므로 필요할 때 장문 형식의 응답이 가능합니다. 지식 컷오프는 2025-01-01이며, 이는 그 이후의 내용은 학습 데이터 밖에 있으므로 중요한 경우 프롬프트에 제공해야 한다는 뜻입니다.

이러한 기능은 상당히 넓은 용도를 시사합니다. 텍스트와 함께 이미지, 비디오, 오디오, 파일을 받기 때문에 문서 및 미디어 분석 작업에 적합합니다. 예를 들어 녹음된 회의를 요약하거나, 스캔한 페이지에서 구조화된 데이터를 추출하거나, 스크린샷이나 클립에 대해 질문에 답하는 작업입니다. 긴 컨텍스트는 리포지토리 수준의 코드 작업, 다중 문서 연구, 이전 단계를 계속 시야에 두어야 하는 장시간 실행 에이전트 루프에 적합합니다. 제공자는 코딩 숙련도와 병렬 에이전트 실행에 대한 최적화를 언급하므로, 도구 기반 파이프라인과 코드 지원이 자연스러운 용도입니다. 추론 지원 덕분에 최종 답변 전에 의도적인 사고 단계가 도움이 되는 문제에도 합리적으로 사용할 수 있습니다.

이 모델은 모델 id google/gemini-3.5-flash를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 즉, 기존 OpenAI SDK와 클라이언트가 base URL과 키 변경만으로 작동합니다. 지원되는 요청 파라미터는 include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_p입니다. 실제로 이는 샘플링 제어(temperature, top_p, seed, stop), 출력 길이(max_tokens), 함수 호출(tools, tool_choice), 구조화된 JSON 출력(response_format, structured_outputs), 모델이 수행하는 내부 추론의 양에 대한 제어(reasoning, reasoning_effort, include_reasoning)를 포괄합니다.

한 가지 유념할 점은 이 모델이 텍스트만 출력한다는 것입니다. 애플리케이션 결과물로 생성된 이미지, 오디오, 비디오가 필요하다면, 이 모델이 해당 형식을 입력으로 읽을 수 있더라도 그 작업에 맞는 모델은 아닙니다. 지식 컷오프도 계획에 고려할 가치가 있습니다. 최근 사건에 관한 질문에서는 검색이나 프롬프트로 제공된 컨텍스트가 모델 자체의 기억보다 정확도에 더 도움이 됩니다.