Google: Gemini 3.5 Flash

Google: Gemini 3.5 Flash, Google tarafından geliştirilen bir metin üretim modelidir ve api14 üzerinde google/gemini-3.5-flash model kimliğiyle listelenir. Metin kategorisinde yer alır ve sağlayıcısı tarafından Flash düzeyinde hızla Pro'ya yakın kodlama ve akıl yürütme sunan yüksek verimli çok kipli bir model olarak tanımlanır. Zaten Google'ın Gemini serisiyle çalışıyorsanız, bu varyant gecikme ve verimin ham yetenek kadar önemli olduğu iş yüklerini hedefler.

Model girdi olarak metin, görsel, video, dosya ve ses kabul eder ve yalnızca metin döndürür. Bağlam penceresi 1.048.576 token'dır; bu, çok uzun belgeleri, genişletilmiş konuşma geçmişlerini veya büyük kod tabanlarını tek bir istekte tutabilecek kadar büyüktür. Maksimum çıktı 65.536 token'dır, yani ihtiyaç duyduğunuzda yanıtlar uzun biçimli olabilir. Bilgi kesim tarihi 2025-01-01'dir; bu, bu tarihten sonraki her şeyin eğitim verisinin dışında olduğu ve önemliyse istemde sağlanması gerektiği anlamına gelir.

Bu yetenekler oldukça geniş bir kullanım kümesine işaret eder. Metnin yanı sıra görsel, video, ses ve dosya aldığı için belge ve medya analizi görevlerine uygundur: kaydedilmiş bir toplantıyı özetlemek, taranmış sayfalardan yapılandırılmış veri çıkarmak veya bir ekran görüntüsü ya da klip hakkında soruları yanıtlamak. Uzun bağlam, depo düzeyinde kod çalışmaları, çok belgeli araştırmalar ve önceki adımların görünür kalması gereken uzun süreli ajan döngüleri için uygundur. Sağlayıcısı, kodlama yeterliliği ve paralel ajan yürütmesi için optimizasyonu belirtir; bu nedenle araç güdümlü ardışık düzenler ve kod yardımı doğal uyumlardır. Akıl yürütme desteği de, nihai yanıttan önce kasıtlı bir düşünme adımından yararlanan problemler için modeli makul kılar.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden google/gemini-3.5-flash model kimliğiyle çağırırsınız; bu, mevcut OpenAI SDK'larının ve istemcilerinin yalnızca bir temel URL ve anahtar değişikliğiyle çalıştığı anlamına gelir. Desteklenen istek parametreleri include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools ve top_p'dir. Pratikte bu, örnekleme kontrolü (temperature, top_p, seed, stop), çıktı uzunluğu (max_tokens), fonksiyon çağırma (tools, tool_choice), yapılandırılmış JSON çıktısı (response_format, structured_outputs) ve modelin ne kadar içsel akıl yürütme yaptığı üzerinde kontrol (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) kapsar.

Akılda tutulması gereken bir şey, modelin yalnızca metin çıktısı vermesidir. Uygulamanız sonuç olarak üretilmiş görsel, ses veya video gerektiriyorsa, bu formatları girdi olarak okuyabilse bile bu iş için uygun model bu değildir. Bilgi kesim tarihi de planlamaya değerdir: güncel olaylarla ilgili sorular için, erişim veya istemde sağlanan bağlam doğruluk açısından modelin kendi belleğinden daha fazlasını yapar.