Gemini 3 Flash Preview
Rede Neural
Gemini 3 Flash Preview é o modelo do Google com raciocínio: Gemini 3 Flash para código, tarefas de agentes e chat.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 1K tokens)
Como funciona Gemini 3 Flash Preview?
Gemini 3 Flash Preview é um modelo rápido do Google com modo de raciocínio, projetado para cenários de agentes, chat de várias etapas e assistência em desenvolvimento. Segundo o fornecedor, aproxima-se do nível Pro em qualidade de raciocínio e uso de ferramentas, mantendo alta velocidade de resposta. No BotHub, você acessa o modelo sem VPN ou cartões estrangeiros, pagando em rublos apenas pelos tokens consumidos, que não expiram. Com várias redes neurais em uma única janela, você pode comparar respostas e alternar modelos com poucos cliques. A API compatível com OpenAI conecta o Gemini 3 Flash Preview aos seus serviços sem precisar reescrever a integração. Cenários práticos: escrever e refatorar código, entender projetos de terceiros e encontrar erros, criar agentes com chamadas de funções externas, manter diálogos longos onde o contexto é importante e processar rapidamente tarefas repetitivas em suporte ou análise.Perguntas frequentes sobre Gemini 3 Flash Preview
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto do Google Gemini com modo de raciocínio, entrada de imagens e documentos, e chamada de funções. Adequado para trabalhar com código e refatoração, análise de relatórios longos e PDFs, interpretação de capturas de tela, tarefas STEM e processamento em lote.
O limite de saída é de até 65.536 tokens por resposta, e a janela de contexto chega a 1.048.576 tokens. Isso é suficiente para um módulo de código volumoso, análise detalhada de documentos ou relatórios analíticos longos sem dividir a solicitação.
Sim, o modo de raciocínio é confirmado: o modelo pode construir passos intermediários antes da resposta final. Isso é útil em matemática, lógica, depuração de código e tarefas onde a cadeia de raciocínio é importante, não apenas uma resposta rápida.
Sim, tanto a chamada de funções quanto a saída estruturada em JSON são suportadas. O modelo pode ser conectado às suas ferramentas e serviços, e no BotHub isso é feito via API compatível com OpenAI, então mudar de modelo não exige reescrever a integração.
Com base em nossos dados, imagens e documentos são suportados, incluindo processamento nativo de arquivos. Você pode enviar capturas de tela, diagramas, digitalizações ou PDFs e obter uma análise em texto. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados.
Não temos métricas específicas para o russo, então não prometemos números. Os modelos da linha Gemini são tradicionalmente multilíngues, então é mais fácil testar com suas próprias tarefas: no BotHub, o acesso é aberto, sem necessidade de VPN ou cartões estrangeiros.