Gemini 3.5 Flash
Réseau Neuronal
Gemini 3.5 Flash de Google : modèle multimodal pour le code, le raisonnement et les tâches d'agent, via l'API unifiée BotHub.
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
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 Google qui élève la qualité du code et du raisonnement au niveau de la gamme Pro, tout en restant dans la classe Flash, rapide et économique. Il est optimisé pour la programmation et l'exécution parallèle de tâches d'agent, et la variante batch est conçue pour le traitement par lots de gros volumes de requêtes. Via BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez avec une carte russe à l'usage pour les jetons consommés, sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre pour une comparaison facile, et l'API unifiée compatible OpenAI permet de remplacer le modèle dans votre service sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Pour les équipes, nous proposons contrat, facture, gestion électronique des documents et panneau d'administration avec limites. Gemini 3.5 Flash est utile aux développeurs pour écrire et refactoriser du code, déboguer et réviser les changements ; aux ingénieurs systèmes pour les branches parallèles ; aux analystes pour le traitement par lots de documents et logs ; et aux équipes produit pour des prototypes rapides où la vitesse et le coût sont cruciaux.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.
gemini-3.5-flash:batch traite le texte, les documents et les images : il analyse les fichiers, répond aux questions sur le contenu, écrit et corrige du code, et résout des problèmes de raisonnement. Avec un contexte allant jusqu'à 1 048 576 jetons, le modèle est idéal pour les longs documents et le traitement par lots de gros volumes de requêtes.
La limite par réponse est de 65 536 jetons. Cela suffit pour un texte volumineux, une analyse détaillée de document ou un gros fichier de code entier. Si vous avez besoin de plus, divisez la tâche : le contexte de 1 048 576 jetons permet de conserver tout ce qui a été écrit précédemment dans le dialogue.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé : le modèle peut décomposer une tâche en étapes, vérifier les conclusions intermédiaires et ne donner le résultat qu'ensuite. C'est visible en mathématiques, logique, analyse de code et documents longs où chaque détail compte.
Oui, les deux. Le modèle peut appeler des fonctions et renvoyer du JSON structuré, ce qui facilite son intégration dans des agents et des pipelines. Sur BotHub, il s'agit d'une API unifiée compatible OpenAI : vous n'avez pas à réécrire le schéma d'intégration lorsque vous changez de modèle.
Les images et documents, oui, c'est confirmé : vous pouvez envoyer un scan, un PDF, un tableau ou une capture d'écran et demander une analyse, un résumé ou une structuration du contenu. Nous n'avons pas d'informations sur l'audio et la vidéo, il est donc préférable de tester ce scénario avec un petit fichier.
La famille Gemini est multilingue par nature, et le français fait partie des langues prises en charge. Nous n'avons pas de mesures spécifiques par langue, donc testez-le sur votre tâche : sur BotHub, vous pouvez comparer instantanément la réponse avec un autre modèle dans la même fenêtre, sans VPN ni carte étrangère.