Gemini 3.5 Flash
Rede Neural
Gemini 3.5 Flash do Google: modelo multimodal para código, raciocínio e tarefas de agentes, disponível via API unificada do BotHub.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 65 536 tokens
- Níveis de raciocínio
- mínimo, baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 1K tokens)
Como funciona Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash é um modelo multimodal do Google que eleva a qualidade de código e raciocínio ao nível da linha Pro, mantendo-se na classe Flash, rápida e econômica. Foi otimizado para programação e execução paralela de tarefas de agentes, e a variante batch é projetada para processamento em lote de grandes volumes de solicitações. Através do BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão internacional: você paga com cartão local pelo uso real de tokens, sem assinaturas. Em uma única janela, você tem mais de 250 modelos para alternar e comparar facilmente. A API unificada compatível com OpenAI permite substituir modelos sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM, e para equipes, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Desenvolvedores usam o Gemini 3.5 Flash para escrever e refatorar código, depurar erros e revisar alterações; engenheiros de sistemas de agentes, para fluxos paralelos; analistas, para processamento em lote de documentos e logs; e equipes de produto, para protótipos rápidos onde a velocidade e o custo são essenciais.Perguntas frequentes sobre Gemini 3.5 Flash
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.
O gemini-3.5-flash:batch trabalha com texto, documentos e imagens: analisa arquivos, responde a perguntas sobre o conteúdo, escreve e corrige código, e resolve problemas de raciocínio. Com um contexto de até 1.048.576 tokens, o modelo é ideal para materiais longos e processamento em lote de grandes volumes de solicitações.
O limite por resposta é de 65.536 tokens. Isso é suficiente para textos extensos, análises detalhadas de documentos ou arquivos de código grandes. Se precisar de mais volume, divida a tarefa em partes: o contexto de 1.048.576 tokens permite manter tudo o que foi escrito anteriormente no diálogo.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado: o modelo pode decompor a tarefa em etapas, verificar conclusões intermediárias e só então fornecer o resultado. Isso é perceptível em matemática, lógica, análise de código e documentos longos, onde não perder detalhes é crucial.
Sim, ambos. O modelo pode chamar funções e retornar JSON estruturado, facilitando a integração em agentes e pipelines. No BotHub, é uma API unificada compatível com OpenAI: você não precisa reescrever a integração ao trocar de modelo.
Imagens e documentos, sim, é confirmado: você pode enviar digitalizações, PDFs, tabelas ou capturas de tela e solicitar análises, resumos ou estruturação de conteúdo. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados, portanto, é melhor testar esse cenário com um arquivo pequeno.
A família Gemini é inerentemente multilíngue, e o português está entre os idiomas suportados. Não temos medições específicas por idioma, então avalie com sua própria tarefa: no BotHub, você pode comparar a resposta com outro modelo na mesma janela, sem VPN ou cartão internacional.