Google: Gemini 3.5 Flash (batch)

Google: Gemini 3.5 Flash (batch) is een tekstmodel van Google, aangeboden via api14 onder het model-id google/gemini-3.5-flash:batch. Het behoort tot de Gemini 3.5 Flash-lijn, die Google beschrijft als zijn zeer efficiënte multimodale model, gepositioneerd om codering en redenering op bijna Pro-niveau te leveren tegen Flash-tarief en -snelheid. De batch-variant is hetzelfde model dat beschikbaar wordt gemaakt voor batchgebruik op api14, dus de onderliggende provider en het gedrag zijn van Google en niet van een derde partij.

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, lange transcripties of uitgebreide agentgeschiedenissen in één verzoek te bevatten. De maximale uitvoer is 65.536 tokens, en de kennisafsluitdatum is 2025-01-01. Omdat de invoer multimodaal is maar de uitvoer tekst, past het bij taken waarbij je rijke materialen invoert en geschreven antwoorden, samenvattingen, code of gestructureerde gegevens verwacht.

Die combinatie wijst op een tamelijk specifieke set toepassingen. Lange context plus gemengde invoer leent zich voor document- en codebase-analyse, waarbij je grote bestanden plakt of uploadt en om uitleg, refactors of beoordelingen vraagt. Video- en audio-invoer ondersteunen transcriptieachtige workflows, samenvatting van vergaderingen of colleges, en vraagbeantwoording over opgenomen materiaal. De providerbeschrijving benadrukt codeervaardigheid en parallelle agentische uitvoering, dus toolgestuurde pipelines, meerstapsagents en batchverwerking van veel vergelijkbare verzoeken zijn natuurlijke toepassingen. Gestructureerde uitvoer en response_format maken het ook redelijk voor extractietaken waarbij downstreamcode voorspelbare vormen nodig heeft.

Om het via api14 aan te roepen, gebruik je de OpenAI-compatibele chat completions-interface met het model-id google/gemini-3.5-flash:batch. 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 betekent dat je sampling kunt regelen met temperature en top_p, lengte kunt beperken met max_tokens, uitvoer kunt beperken met response_format of structured_outputs, en function calling kunt aansluiten met tools en tool_choice. De redeneringsgerelateerde parameters laten je beslissen of redeneringsinhoud wordt geretourneerd en hoeveel inspanning het model daaraan besteedt, en seed plus stop geven je reproduceerbaarheid en schone afbreekpunten.

Er zijn een paar dingen om af te wegen voordat je je vastlegt. De uitvoer is alleen tekst, dus als je gegenereerde afbeeldingen, audio of video nodig hebt, zal dit model die niet produceren. De kennisafsluitdatum is 2025-01-01, dus alles na die datum moet uit je prompt of uit tools die je aansluit komen. Als je workload klein, interactief en latentiegevoelig is in plaats van batchgericht, kan een niet-batch Gemini 3.5 Flash-eindpunt beter passen, en als je het ecosysteem van een andere provider of een model met een kleinere voetafdruk nodig hebt, is het de moeite waard om alternatieven te vergelijken voordat je je op dit model standaardiseert.