Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) is een tekstgeneratiemodel van Google. Het behoort tot de Gemini 3-familie en wordt aangeboden in een preview- en batchvariant, wat de vorm is die beschikbaar is onder dit model-id. De provider beschrijft het als een snelle, hoogwaardige denkmodel gebouwd voor agentische workflows, meerbeurtige chat en codeerhulp, met redeneervermogen en toolgebruik op bijna Pro-niveau. Het werd door de provider uitgebracht op 2025-12-17.

Het model accepteert tekst, afbeeldingen, bestanden, audio en video als invoer, en retourneert alleen tekst. Het contextvenster is 1.048.576 tokens, en de maximale uitvoer is 65.536 tokens. Omdat redeneren deel uitmaakt van de ondersteunde parameterset, kan het model zijn denkproces blootleggen via include_reasoning en kan het worden afgestemd met reasoning en reasoning_effort. Deze combinatie van een zeer grote context en gemengde invoermodaliteiten betekent dat u lange documenten, schermafbeeldingen, opnamen of clips in één verzoek kunt invoeren en een schriftelijk antwoord terugkrijgt.

Die mogelijkheden wijzen op een paar praktische toepassingen. Agentische workflows passen goed, omdat het model tools en tool_choice ondersteunt, zodat het kan beslissen wanneer het een functie aanroept en het resultaat opneemt. Meerbeurtige chat is een andere natuurlijke toepassing, geholpen door de grote context waardoor een lang gesprek in één venster kan blijven. Codeerhulp volgt uit dezelfde sterke punten, waaronder structured_outputs en response_format voor het produceren van machinaal leesbare resultaten. Document- en media-analyse is ook mogelijk, omdat afbeeldingen, bestanden, audio en video allemaal als invoer kunnen worden geleverd naast tekst.

U roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "google/gemini-3-flash-preview:batch". De verzoekparameters die het ondersteunt zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools en top_p. Als u bestaande code in OpenAI-stijl overzet, geldt de gebruikelijke vorm van chat completions, met tools en tool_choice voor functieaanroepen, response_format of structured_outputs wanneer u beperkte uitvoer nodig hebt, en seed, temperature en top_p wanneer u de steekproefname wilt beheersen.

Houd het uitvoerplafond in gedachten: 65.536 tokens per antwoord, zelfs hoewel de invoercontext veel groter is. Het model produceert alleen tekst, dus alles waarvoor gegenereerde afbeeldingen of audio nodig is, zou een ander model vereisen. Als preview- en batchvariant kunt u het het beste behandelen als een kandidaat om te evalueren tegen uw eigen workload in plaats van als een vaststaande standaard, en als u een niet-preview- of niet-batchoptie nodig hebt, past een ander model op api14 mogelijk beter.