Google: Gemini 3.5 Flash

Google: Gemini 3.5 Flash to model generowania tekstu od Google, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu google/gemini-3.5-flash. Należy do kategorii tekstowych, a jego dostawca opisuje go jako wysoce wydajny model multimodalny, który zapewnia kodowanie i rozumowanie na poziomie zbliżonym do Pro przy prędkości typowej dla Flash. Jeśli już pracujesz z linią Gemini od Google, to wariant skierowany do zadań, w których opóźnienie i przepustowość liczą się tak samo jak surowe możliwości.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obraz, wideo, plik i dźwięk, a zwraca wyłącznie tekst. Jego okno kontekstu wynosi 1 048 576 tokenów, co wystarcza na bardzo długie dokumenty, rozbudowane historie rozmów lub spore bazy kodu w jednym żądaniu. Maksymalna długość odpowiedzi to 65 536 tokenów, więc odpowiedzi mogą być długie, gdy tego potrzebujesz. Data odcięcia wiedzy to 2025-01-01, co oznacza, że wszystko po tej dacie znajduje się poza jego danymi treningowymi i jeśli ma znaczenie, powinno zostać dostarczone w prompcie.

Te możliwości wskazują na dość szeroki zestaw zastosowań. Ponieważ przyjmuje obrazy, wideo, dźwięk i pliki obok tekstu, nadaje się do zadań analizy dokumentów i mediów: streszczania nagranego spotkania, wyodrębniania danych strukturalnych ze zeskanowanych stron lub odpowiadania na pytania dotyczące zrzutu ekranu bądź klipu. Długi kontekst pasuje do pracy nad kodem na poziomie repozytorium, badań wielodokumentowych i długotrwałych pętli agentowych, w których wcześniejsze kroki muszą pozostawać widoczne. Dostawca wskazuje optymalizację pod kątem biegłości w kodowaniu i równoległego wykonywania zadań agentowych, więc potoki oparte na narzędziach i asysta przy kodzie są naturalnym zastosowaniem. Obsługa rozumowania sprawia też, że model jest sensowny w problemach, które zyskują na świadomym kroku myślowym przed ostateczną odpowiedzią.

Wywołujesz go przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu google/gemini-3.5-flash, co oznacza, że istniejące zestawy SDK i klienty OpenAI działają po zmianie jedynie bazowego adresu URL i klucza. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools oraz top_p. W praktyce obejmuje to kontrolę próbkowania (temperature, top_p, seed, stop), długość odpowiedzi (max_tokens), wywoływanie funkcji (tools, tool_choice), strukturalne wyjście JSON (response_format, structured_outputs) oraz kontrolę nad tym, ile wewnętrznego rozumowania wykonuje model (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning).

Jedna rzecz do zapamiętania: model zwraca wyłącznie tekst. Jeśli Twoja aplikacja potrzebuje w wyniku wygenerowanych obrazów, dźwięku lub wideo, to nie jest model do tego zadania, nawet jeśli potrafi odczytywać te formaty jako dane wejściowe. Data odcięcia wiedzy również zasługuje na uwzględnienie w planowaniu: w przypadku pytań o ostatnie wydarzenia wyszukiwanie informacji lub kontekst dostarczony w prompcie poprawią dokładność bardziej niż własna pamięć modelu.