Gemini 3.6 Flash Batch
Réseau Neuronal
Gemini 3.6 Flash Batch est un modèle Google pour le code, les agents et le développement web, disponible via l'API 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 3.6 Flash Batch?
Gemini 3.6 Flash Batch est un modèle Google hautement efficace pour la programmation, les scénarios d'agents et le développement de services web et d'applications. L'accent est mis sur la précision du résultat : la sortie est plus soignée et nécessite moins de corrections, tandis que le mode par lots est conçu pour les tâches nécessitant une réponse en masse plutôt qu'en temps réel. Via BotHub, le modèle fonctionne sans VPN ni carte étrangère ; le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes, à l'usage, pour les jetons consommés qui n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre pour une comparaison facile, et une API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les données sont chiffrées via AES-GCM. Pour les entreprises, BotHub propose des contrats, des factures, l'EDI et un panneau d'administration avec limites. Idéal pour traiter des lots de tâches, obtenir des corrections, réécrire un module obsolète, créer un prototype d'interface web à partir d'une description, utiliser le modèle comme noyau d'un agent de dépôt ou effectuer une revue sur un grand nombre de commits.Questions fréquentes sur Gemini 3.6 Flash Batch
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.
C'est un modèle textuel Google avec un contexte de 1 048 576 jetons. Il analyse de longs documents et images, écrit et corrige du code, résout des problèmes de raisonnement et appelle des fonctions externes. Adapté à l'analyse de fichiers volumineux, au support utilisateur, au traitement par lots et aux services multimodaux via une API unique.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 65 536 jetons, ce qui suffit pour un document volumineux, un rapport détaillé ou un grand module de code. Si la tâche est plus importante, divisez-la : le contexte de 1 048 576 jetons permet de conserver tout l'historique dans la conversation.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé dans nos données. Le modèle décompose la tâche en étapes avant de fournir un résultat, ce qui est visible en mathématiques, logique, débogage de code et analyse de documents contradictoires. Sur des requêtes simples, le gain est moindre que sur des tâches complexes.
Oui. L'appel de fonctions (function calling) et la sortie JSON structurée sont confirmés. Vous pouvez connecter le modèle à vos outils, bases de données et services externes pour obtenir une réponse prévisible selon un schéma défini. Sur BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Les images et documents, oui, ils sont indiqués dans nos données : envoyez un scan, un PDF, un tableau ou une capture d'écran pour obtenir une analyse textuelle. Il n'y a pas de mention pour l'audio et la vidéo, nous ne pouvons donc pas promettre leur prise en charge — il est plus simple de tester avec votre propre fichier.
Nos données ne contiennent pas d'informations sur les langues de prompt et de réponse, nous ne pouvons donc rien affirmer sur la qualité du français. Le moyen le plus fiable est de tester vous-même : envoyez une requête type et comparez la réponse avec un autre modèle dans la même fenêtre BotHub, le changement ne prend que quelques secondes.