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gemini-3.5-flash

GoogleChatreasoningvision
Input 3.1537 Credits / 1MOutput 18.9223 Credits / 1M
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gemini-3.5-flash

面向编码迭代与多步任务的均衡推理模型

Gemini 3.5 Flash 是 Google 的稳定版多模态推理模型,重点面向编码智能体、子任务协作和需要连续推进的长程工作流。它以文本交付分析、代码与结构化结果,适合在反复规划、调用工具、检查反馈的过程中兼顾推理能力与响应效率,也能结合图片理解复杂任务。

Google模型品牌
对话模型类型
推理、视觉理解任务能力

规格与接口特性

在选型前明确容量、输入输出与调用方式。

原生输入上限
1,048,576 tokens
原生输出上限
65,536 tokens
原生输入与输出
文本、图片、视频、音频、PDF 输入;文本输出
推理与结果组织
原生支持 Thinking、函数调用及结构化输出
图文调用
/gemini/chat/completions:messages 接受文本及 image_url 内容块
会话调用
/aichat2/conversations:支持有状态对话与文件链接内容块
生成边界
不支持图像生成、音频生成或 Live API

原生容量与模态说明模型能力;本平台的实际输入形式、工具使用和响应方式按所选调用入口区分。

核心能力

了解 gemini-3.5-flash 能为你的工作带来什么。

为编码循环持续推进

Gemini 3.5 Flash 的重点不是一次性写完代码,而是适应分析需求、提出修改、接收测试反馈再继续修正的循环。可把代码片段、错误日志和约束一起输入,让它生成补丁建议与测试思路;执行测试由应用提供的工具完成,便于保留每轮检查记录。

长材料与图文联合分析

百万级原生输入容量适合组织较长的代码、文档和任务历史,图片理解则能补充截图、图表与界面信息。提示中明确需要比较的对象、关注的证据和交付格式,可以让输出围绕具体问题展开,而不是仅将大量材料压缩成一段泛泛摘要。

把推理接入业务流程

原生函数调用与结构化输出能力适合把分析结果变成后续程序可处理的任务数据。Chat Completions 入口提供工具定义和 JSON 格式选项;需要托管历史时可使用 AI Chat v2,以会话 ID 延续任务,让补充信息与后续问题保持连贯。

适用场景

从具体任务出发,找到模型发挥作用的位置。

开发排错与重构

输入相关函数、失败用例、日志和预期行为,让模型先列出可能原因,再提出修改方案与回归测试清单。应用执行测试后把结果补回下一轮,最终交付可审查的修改建议、风险说明及测试项,适合需要多轮迭代的开发辅助。

文档审阅与差异提炼

将报告正文、条款或多个版本的材料与审阅目标一起提交,要求输出差异、依据和待确认事项。使用 AI Chat v2 时可通过 file_url 提交文件链接,结合文件读取完成摘要与追问;交付物可设计为对照表、行动清单或结构化记录。

截图驱动的任务分解

把产品截图、图表与文字需求组成图文消息,让模型识别关键内容并拆解待办,例如整理界面问题、解释图表变化或生成验收步骤。输出以文本或 JSON 组织,便于进入工单系统;截图分析与实际操作界面是不同任务,不会自动完成点击。

如何选择这个模型

结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。

稳定版与预览版分别选择

gemini-3.5-flash 是稳定版调用名称,gemini-3-flash-preview 则是预览版名称,集成时应明确指定目标。已有应用若围绕 3.5 Flash 的输出格式、工具循环和测试集建立流程,可继续按这个型号评估。比较更新的 Flash 时,应使用相同任务验证,而不是仅凭版本号判断迁移收益。

按任务难度决定模型档位

需要多模态分析、编码迭代与连续规划时,3.5 Flash 适合作为均衡选择。简单分类、固定字段提取和可重试的批处理,可比较 Flash Lite;高难推理与复杂分析可比较 Pro。选择时关注任务成功率、工具轮数与总输出量,不把单次回复长度当作推理质量的替代指标。

开始使用

从一次小规模任务到正式接入。

01

准备任务与材料

明确目标、必要输入与输出要求,使用真实业务样例作为起点。

02

在 API 调试区试用

打开试用页,确认此入口支持的参数,再提交小规模任务查看结果。

03

按 API 文档接入

保留完整模型 ID,使用文档规定的请求格式,并在 Pricing 页确认计费规则。

使用边界

在正式使用前,了解输出质量与能力范围。

  • 这是文本输出模型,可以理解多模态材料,但不会生成图片、语音或实时双向音视频。音频分析与音频生成应分开考虑;需要图片成品、配音或实时会话时,应选择对应的生成或实时模型。
  • 长输入不代表所有内容都会被同等准确地利用。代码仓库和长文档应附上目标、关键位置与验收条件;生成较长答案时还要预留推理预算,避免将输出限制设得过低,导致最终正文为空或未完成。
  • 原生代码执行和预览版 Computer use 能力,不等于普通对话请求会自动运行程序或操作电脑。Chat Completions 的工具执行需由应用衔接;AI Chat v2 的文件读取及授权工具属于会话工作流,写入动作仍需相应权限。

常见问题

解答使用 gemini-3.5-flash 时的常见疑问。

Gemini 3.5 Flash 的两个入口怎么选?

需要自行维护 messages、处理工具调用和解析 choices 时,选择 /gemini/chat/completions。希望保存会话历史、通过 id 连续追问或使用文件内容块时,选择 /aichat2/conversations;后者的普通 JSON 响应包含 answer 和 id。

怎样让 Gemini 3.5 Flash 分析图片?

在 Chat Completions 中,把消息 content 写成内容块数组,组合 text 与 image_url,并在 image_url.url 中放可访问的图片地址或 Base64 data URI。文字部分应说明关注对象及输出要求,例如提取字段、比较差异或解释图表。

可以让它阅读 PDF 吗?

Gemini 3.5 Flash 原生支持 PDF 理解。使用本平台时,可在 AI Chat v2 的 message 中通过 file_url 提供 PDF 链接,结合文件读取完成分析;不要把 PDF 链接当作普通图片块提交,也不要将原生能力等同于所有入口的上传方式。

为什么有 token 消耗却没有最终正文?

Gemini 3.5 Flash 会使用推理 tokens,输出预算过小可能在形成最终答案前就被耗尽。使用指南建议 max_tokens 设到 512 以上;复杂任务还应留出更多空间,并结合 finish_reason、usage 和实际正文判断是否需要增加预算。

它与 gemini-3-flash-preview 是同一个调用名称吗?

不是。Google 将 gemini-3.5-flash 列为 Stable,将 gemini-3-flash-preview 列为 Preview。调用本型号应使用完整 ID gemini-3.5-flash;替换模型时,尤其应重新测试结构化结果、工具循环和长任务表现,避免仅改名称就直接投入使用。

模型资料 · 更新日期:2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。

把 gemini-3.5-flash 用到你的下一项任务

从清晰的目标开始,在实际结果中判断它是否适合你的工作。