Google: Gemini 3.5 Flash (batch)

Google: Gemini 3.5 Flash (batch) är en textmodell från Google, som erbjuds via api14 under modell-id google/gemini-3.5-flash:batch. Den tillhör linjen Gemini 3.5 Flash, som Google beskriver som sin multimodala modell med hög effektivitet, positionerad för att ge kodning och resonemang nära Pro-nivå till Flash-nivåns kostnad och hastighet. Batchvarianten är samma modell som exponeras för batchanvändning på api14, så den underliggande leverantören och beteendet är Googles snarare än en tredje parts.

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, långa transkriptioner eller utökade agenthistorik i en enda begäran. Maximal utdata är 65 536 tokens, och kunskapsavskärningen är 2025-01-01. Eftersom indata är multimodala men utdata är text passar den för uppgifter där du matar in rikt material och förväntar dig skriftliga svar, sammanfattningar, kod eller strukturerad data ut.

Den kombinationen pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsområden. Lång kontext plus blandad indata passar för dokument- och kodbasanalys, där du klistrar in eller laddar upp stora filer och ber om förklaringar, refaktoreringar eller granskningar. Video- och ljudindata stöder transkriptionsliknande arbetsflöden, sammanfattning av möten eller föreläsningar, och frågebesvarande över inspelat material. Leverantörens beskrivning betonar kodningsskicklighet och parallell agentisk exekvering, så verktygsdrivna pipelines, flerstegsagenter och batchbearbetning av många liknande begäranden är naturliga tillämpningar. Strukturerade utdata och response_format gör den också rimlig för extraheringsjobb där nedströmskod behöver förutsägbara former.

För att anropa den via api14, använd det OpenAI-kompatibla gränssnittet för chattkompletteringar med modell-id google/gemini-3.5-flash:batch. De stödda begärandeparametrarna är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools och top_p. I praktiken betyder det att du kan styra sampling med temperature och top_p, begränsa längden med max_tokens, begränsa utdata med response_format eller structured_outputs, och koppla upp funktionsanrop med tools och tool_choice. De resonemangsrelaterade parametrarna låter dig bestämma om resonemangsinnehåll returneras och hur mycket ansträngning modellen lägger på det, och seed plus stop ger dig reproducerbarhet och rena trunkeringspunkter.

Det finns ett par saker att väga in innan du binder dig. Utdata är endast text, så om du behöver genererade bilder, ljud eller video kommer den här modellen inte att producera dem. Kunskapsavskärningen är 2025-01-01, så allt efter det datumet måste komma från din prompt eller från verktyg du kopplar in. Om din arbetsbelastning är liten, interaktiv och latenskänslig snarare än batchorienterad, kan en icke-batchändpunkt för Gemini 3.5 Flash vara en bättre matchning, och om du behöver en annan leverantörs ekosystem eller en modell med mindre fotavtryck är det värt att jämföra alternativ innan du standardiserar på den här.