Gemini 3.5 Flash
Réseau Neuronal
Gemini 3.5 Flash est le modèle multimodal de Google pour le code, le raisonnement et les tâches d'agents parallèles.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 65 536 tokens
- Niveaux de raisonnement
- minimal, faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions, Batch API
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
Comment ça marche Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash est un modèle multimodal de la gamme Flash de Google : il accepte non seulement du texte, mais aussi d'autres types de données. En termes de qualité de code et de raisonnement, il se rapproche du niveau Pro tout en conservant la vitesse et l'efficacité économique de sa catégorie. Il a été spécifiquement optimisé pour la programmation et l'exécution parallèle de tâches d'agents, permettant au modèle de gérer plusieurs flux de travail simultanément. Sur BotHub, Gemini 3.5 Flash est accessible sans VPN ni carte bancaire étrangère : vous payez en roubles avec une carte russe à l'utilisation, sans abonnement, et le solde inutilisé n'expire pas. Avec plus de 250 modèles disponibles dans la même fenêtre, vous pouvez comparer les réponses en quelques clics, et l'API unique compatible OpenAI permet de basculer sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés via AES-GCM et les données ne sont pas conservées. Les cas d'usage sont variés : écrire et refactoriser du code, analyser des bugs et des logs, créer des agents avec des appels d'outils parallèles, analyser des documents et des images, ou préparer des analyses et des brouillons pour votre équipe. Pour les entreprises, BotHub propose des contrats, des factures et une gestion électronique des documents, ainsi qu'un panneau d'administration pour gérer les limites des employés.Questions fréquentes sur Gemini 3.5 Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle textuel de Google avec un contexte de 1 048 576 jetons. Il est adapté au travail sur le code, à l'analyse de documents volumineux, à la correspondance, à l'analyse de données, aux tâches STEM et au raisonnement. Vous pouvez fournir non seulement du texte, mais aussi des images et des documents.
La limite de sortie est de 65 536 jetons par réponse. C'est suffisant pour un article long, une analyse technique détaillée, un grand module de code ou un rapport structuré qui n'aura pas besoin d'être assemblé à partir de nombreux courts fragments.
Oui, le mode de raisonnement est pris en charge : le modèle élabore sa démarche de résolution avant de fournir le résultat. Cela aide considérablement en mathématiques, en logique, dans le débogage de code et pour les tâches nécessitant de vérifier plusieurs conditions pour parvenir à une conclusion justifiée.
Oui. Le modèle fonctionne avec l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON, ce qui facilite son intégration dans des agents et des services. BotHub propose une API unique compatible OpenAI, permettant de passer à un autre modèle sans réécrire l'intégration.
Selon nos données, la réception d'images et de documents est prise en charge, y compris le traitement natif des fichiers. Vous pouvez demander d'analyser une capture d'écran, un schéma, un graphique ou un PDF multipage pour obtenir une explication textuelle, un résumé ou des données extraites.
Les modèles de la famille Gemini ont été entraînés sur des données multilingues et fonctionnent de manière fiable avec les requêtes en français : analyse de textes, correspondance, documents, explications de code. Vous pouvez tester la qualité vous-même : sur BotHub, l'accès est ouvert sans VPN ni carte bancaire étrangère, avec paiement en roubles.