Google: Gemini 3.5 Flash

Google: Gemini 3.5 Flash is een tekstgeneratiemodel van Google, vermeld op api14 onder het model-id google/gemini-3.5-flash. Het valt in de categorie tekst en wordt door de provider beschreven als een zeer efficiënt multimodaal model dat codering en redenering op bijna Pro-niveau levert met Flash-snelheid. Als je al met de Gemini-lijn van Google werkt, is dit de variant die is gericht op workloads waarbij latentie en doorvoer net zo belangrijk zijn als pure capaciteit.

Het model accepteert tekst, afbeelding, video, bestand en audio als invoer, en retourneert alleen tekst. Het contextvenster is 1.048.576 tokens, wat groot genoeg is om zeer lange documenten, uitgebreide gespreksgeschiedenissen of omvangrijke codebases in één verzoek te bevatten. De maximale uitvoer is 65.536 tokens, dus antwoorden kunnen lang van vorm zijn wanneer je dat nodig hebt. De kennisafsluitdatum is 2025-01-01, wat betekent dat alles na die datum buiten de trainingsdata valt en in de prompt moet worden aangeleverd als het van belang is.

Die mogelijkheden wijzen op een vrij breed scala aan toepassingen. Omdat het afbeeldingen, video, audio en bestanden naast tekst accepteert, past het bij document- en media-analysetaken: het samenvatten van een opgenomen vergadering, het extraheren van gestructureerde data uit gescande pagina's, of het beantwoorden van vragen over een schermafbeelding of clip. De lange context is geschikt voor codewerk op repositoryniveau, onderzoek over meerdere documenten en langdurige agent-lussen waarbij eerdere stappen in beeld moeten blijven. De provider vermeldt optimalisatie voor codeervaardigheid en parallelle agentische uitvoering, dus tool-gestuurde pipelines en code-assistentie zijn natuurlijke toepassingen. Ondersteuning voor redeneren maakt het ook redelijk voor problemen die baat hebben bij een bewuste denkstap vóór het definitieve antwoord.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id google/gemini-3.5-flash, wat betekent dat bestaande OpenAI SDK's en clients werken met alleen een wijziging van de base URL en sleutel. De ondersteunde verzoekparameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools en top_p. In de praktijk dekt dat sampling-controle (temperature, top_p, seed, stop), uitvoerlengte (max_tokens), function calling (tools, tool_choice), gestructureerde JSON-uitvoer (response_format, structured_outputs) en controle over hoeveel interne redenering het model uitvoert (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning).

Een ding om in gedachten te houden is dat het model alleen tekst uitvoert. Als je applicatie gegenereerde afbeeldingen, audio of video als resultaat nodig heeft, is dit niet het model voor die taak, ook al kan het die formaten als invoer lezen. De kennisafsluitdatum is ook iets om rekening mee te houden bij planning: voor vragen over recente gebeurtenissen zullen retrieval of context die in de prompt wordt aangeleverd meer bijdragen aan nauwkeurigheid dan het eigen geheugen van het model.