Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) to model generowania tekstu od Google. Należy do rodziny Gemini 3 i jest oferowany w wariancie preview oraz batch, który to wariant jest dostępny pod tym identyfikatorem modelu. Dostawca opisuje go jako szybki, wydajny model myślowy stworzony do przepływów pracy agentów, wieloturowego czatu i wsparcia kodowania, z rozumowaniem niemal na poziomie Pro oraz użyciem narzędzi. Został wydany przez dostawcę 2025-12-17.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obraz, plik, dźwięk i wideo, a zwraca wyłącznie tekst. Jego okno kontekstu wynosi 1 048 576 tokenów, a maksymalne wyjście to 65 536 tokenów. Ponieważ rozumowanie jest częścią obsługiwanego zestawu parametrów, model może ujawnić swój proces myślowy poprzez include_reasoning i można go dostrajać za pomocą reasoning oraz reasoning_effort. To połączenie bardzo dużego kontekstu i mieszanych modalności wejściowych oznacza, że można wprowadzić długie dokumenty, zrzuty ekranu, nagrania lub klipy w jednym żądaniu i otrzymać odpowiedź tekstową.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych zastosowań. Przepływy pracy agentów dobrze pasują, ponieważ model obsługuje tools i tool_choice, więc może zdecydować, kiedy wywołać funkcję i wykorzystać wynik. WielotUrowy czat to kolejne naturalne zastosowanie, wspierane przez duży kontekst, który pozwala długiej rozmowie pozostać w jednym oknie. Wsparcie kodowania wynika z tych samych mocnych stron, w tym structured_outputs i response_format do tworzenia wyników czytelnych maszynowo. Analiza dokumentów i mediów jest również możliwa, ponieważ obrazy, pliki, dźwięk i wideo można dostarczyć jako dane wejściowe wraz z tekstem.

Wywołujesz go przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "google/gemini-3-flash-preview:batch". Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools oraz top_p. Jeśli przenosisz istniejący kod w stylu OpenAI, obowiązuje zwykły kształt uzupełnień czatu, z tools i tool_choice do wywoływania funkcji, response_format lub structured_outputs, gdy potrzebujesz ograniczonego wyjścia, oraz seed, temperature i top_p, gdy chcesz kontrolować próbkowanie.

Pamiętaj o górnym limicie wyjścia: 65 536 tokenów na odpowiedź, nawet jeśli kontekst wejściowy jest znacznie większy. Model generuje wyłącznie tekst, więc wszystko, co wymaga wygenerowanych obrazów lub dźwięku, potrzebowałoby innego modelu. Jako wariant preview i batch najlepiej traktować go jako kandydata do oceny względem własnego obciążenia, a nie jako ustalony domyślny wybór, a jeśli potrzebujesz opcji innej niż preview lub batch, inny model w api14 może być lepszy.