Gemini 3.6 Flash Batch
Rede Neural
Gemini 3.6 Flash Batch é um modelo do Google para código, agentes e desenvolvimento web, disponível via API 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 3.6 Flash Batch?
Gemini 3.6 Flash Batch é um modelo de alta eficiência do Google para programação, cenários de agentes e desenvolvimento de serviços web e aplicativos. O foco aqui é a precisão do resultado: a saída é mais polida e requer menos edições, e o modo de processamento em lote é ideal para tarefas que exigem respostas em massa, não em tempo real. No BotHub, o modelo funciona sem VPN ou cartões estrangeiros; o pagamento é feito com cartões russos em rublos, apenas pelo que você consome, e os tokens não expiram. Com mais de 250 modelos em uma única janela, é fácil comparar e alternar, e a API compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever a integração. Os dados são criptografados via AES-GCM, e o BotHub oferece contratos, faturas e painel administrativo com limites para empresas. É ideal para processar tarefas de um rastreador, reescrever módulos obsoletos, criar protótipos de interface web a partir de descrições, atuar como núcleo de agentes de repositório ou revisar grandes conjuntos de commits.Perguntas frequentes sobre Gemini 3.6 Flash Batch
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 com um contexto de 1.048.576 tokens. Ele analisa documentos longos e imagens, escreve e corrige código, resolve problemas com raciocínio e chama funções externas. Adequado para análise de arquivos volumosos, suporte ao usuário, processamento de dados em lote e serviços multimodais via API única.
Em uma única resposta, o modelo gera até 65.536 tokens — o suficiente para um documento extenso, relatório detalhado ou um grande módulo de código. Se a tarefa for maior, divida-a em partes: o contexto de 1.048.576 tokens permite manter todo o histórico no diálogo.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado em nossos dados. O modelo decompõe a tarefa em etapas antes de fornecer o resultado, o que é perceptível em matemática, lógica, depuração de código e análise de documentos contraditórios. Em consultas simples, o ganho desse modo é menor do que em tarefas complexas.
Sim. Function calling e saída estruturada em JSON são confirmados, permitindo conectar o modelo às suas ferramentas, bancos de dados e serviços externos para obter respostas previsíveis conforme um esquema definido. No BotHub, isso funciona via API compatível com OpenAI, permitindo trocar de modelo sem reescrever a integração.
Imagens e documentos, sim, conforme indicado em nossos dados: envie um scan, PDF, planilha ou captura de tela e receba uma análise em texto. Não há informações sobre áudio e vídeo, por isso não podemos prometer suporte — é mais fácil testar com seu próprio arquivo.
Não temos informações em nossos dados sobre os idiomas de prompt e resposta, portanto, não podemos afirmar nada sobre a qualidade do russo. A maneira mais confiável é testar você mesmo: envie uma consulta típica e compare a resposta com outro modelo na mesma janela do BotHub; a alternância leva segundos.