Google: Gemini 3.5 Flash

Google: Gemini 3.5 Flash är en textgenereringsmodell från Google, listad på api14 under modell-id:t google/gemini-3.5-flash. Den tillhör kategorin text och beskrivs av sin leverantör som en högeffektiv multimodell modell som ger kodning och resonemang på nästan Pro-nivå med Flash-hastighet. Om du redan arbetar med Googles Gemini-serie är detta varianten som riktar sig mot arbetsbelastningar där latens och genomströmning är lika viktiga som rå kapacitet.

Modellen accepterar text, bild, video, fil och ljud som indata, och returnerar endast text. Dess kontextfönster är 1 048 576 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma mycket långa dokument, utökade konversationshistoriker eller stora kodbaser i en enda förfrågan. Maximal utdata är 65 536 tokens, så svar kan vara i långform när du behöver det. Kunskapsavgränsningen är 2025-01-01, vilket innebär att allt efter det datumet ligger utanför dess träningsdata och bör tillhandahållas i prompten om det är viktigt.

Dessa förmågor pekar mot en ganska bred uppsättning användningsområden. Eftersom den tar bilder, video, ljud och filer tillsammans med text passar den för uppgifter inom dokument- och mediaanalys: sammanfatta ett inspelat möte, extrahera strukturerad data från skannade sidor, eller svara på frågor om en skärmbild eller ett klipp. Den långa kontexten passar kodarbete på repositorienivå, forskning över flera dokument och långvariga agentloopar där tidigare steg behöver förbli synliga. Dess leverantör noterar optimering för kodningsskicklighet och parallell agentisk exekvering, så verktygsdrivna pipelines och kodassistans är naturliga tillämpningar. Stöd för resonemang gör den också rimlig för problem som drar nytta av ett medvetet tankesteg före det slutliga svaret.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t google/gemini-3.5-flash, vilket innebär att befintliga OpenAI-SDK:er och klienter fungerar med endast en ändring av bas-URL och nyckel. De stödda förfrågningsparametrarna är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools och top_p. I praktiken täcker det samplingskontroll (temperature, top_p, seed, stop), utdatalängd (max_tokens), funktionsanrop (tools, tool_choice), strukturerad JSON-utdata (response_format, structured_outputs) och kontroll över hur mycket internt resonemang modellen utför (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning).

En sak att ha i åtanke är att modellen endast producerar text. Om din applikation behöver genererade bilder, ljud eller video som resultat är detta inte modellen för den uppgiften, även om den kan läsa dessa format som indata. Kunskapsavgränsningen är också värd att planera kring: för frågor om aktuella händelser kommer hämtning eller kontext som tillhandahålls i prompten att göra mer för noggrannheten än modellens eget minne.