Gemini 3.6 Flash Batch
нейросеть
Gemini 3.6 Flash Batch — модель Google для кода, агентных сценариев и веб-разработки, доступная через API BotHub.
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 1 048 576 токенов
- Макс. длина ответа
- 65 536 токенов
- Уровни рассуждений
- минимальный, низкий, средний, высокий
- Возможности
- рассуждения, вызов функций
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Картинка-промт
(за 1K токенов)
Как работает Gemini 3.6 Flash Batch?
Gemini 3.6 Flash Batch — высокоэффективная модель Google для программирования, агентных сценариев и разработки веб-сервисов и приложений. Ставка здесь на аккуратность результата: вывод получается более отполированным и требует меньше лишних правок, а пакетный режим рассчитан на задачи, где ответ нужен массивом, а не в реальном времени. Через BotHub модель работает без VPN и зарубежной карты, оплата проходит российскими картами в рублях и по факту, за израсходованные токены, которые не сгорают. В одном окне рядом более 250 моделей: их удобно сравнивать и переключать, а единый OpenAI-совместимый API позволяет сменить модель в мультимодельной системе без переписывания интеграции. Данные шифруются по AES-GCM, а компаниям BotHub оформляет договор, счёт и ЭДО и открывает админ-панель с лимитами. Подойдёт, чтобы разобрать пакет задач из трекера и получить готовые правки, переписать устаревший модуль, собрать прототип веб-интерфейса по текстовому описанию, поставить модель ядром агента, работающего с репозиторием, или прогнать ревью по большому набору коммитов.Частые вопросы о Gemini 3.6 Flash Batch
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это текстовая модель Google с контекстом в 1 048 576 токенов. Она разбирает длинные документы и изображения, пишет и правит код, решает задачи с рассуждением, вызывает внешние функции. Подходит для аналитики объёмных файлов, поддержки пользователей, пакетной обработки данных и мультимодельных сервисов через единый API.
За один ответ модель выдаёт до 65 536 токенов — этого хватает на объёмный документ, подробный отчёт или крупный модуль кода целиком. Если задача ещё больше, делите её на части: контекст в 1 048 576 токенов позволяет держать в диалоге всю предысторию.
Да, рассуждения перед ответом подтверждены в наших данных. Модель раскладывает задачу на шаги, прежде чем выдать результат, и это заметно на математике, логике, отладке кода и разборе противоречивых документов. На простых запросах выигрыш от такого режима меньше, чем на сложных.
Да. Function calling и структурированный вывод JSON подтверждены, поэтому модель можно подключать к вашим инструментам, базам и внешним сервисам и получать предсказуемый ответ по заданной схеме. В BotHub это работает через единый OpenAI-совместимый API, так что модель меняется без переписывания интеграции.
Изображения и документы — да, они указаны в наших данных: пришлите скан, PDF, таблицу или скриншот и получите разбор текстом. По аудио и видео пометки нет, поэтому заранее обещать их приём не станем — проще проверить на своём файле.
В наших данных нет информации о языках промта и ответа, поэтому утверждать что-то о качестве русского мы не будем. Самый надёжный способ — проверить самому: отправьте типичный запрос и сравните ответ с другой моделью в том же окне BotHub, переключение занимает секунды.