Google Gemini 3.5 Flash — Google의 가장 강력한 Flash 계층 모델로, 지능에서 3.1-pro-preview 바로 아래에 위치하며 (AA Intel 55.3 vs 57.2), Flash 지연 시간을 제공합니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우 (1,048,576), 64K 최대 출력 (65,536). 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 파일 전반에 걸친 완전한 멀티모달 입력; 텍스트 출력만 가능. AA Coding 45, GPQA Diamond 92.2%, IFBench 76.3% (최상위 명령 수행), Long-Context Recall 69.3%, SciCode 53.1%, τ²-Bench 95.3% (에이전트 도구 사용), HLE 41%. 추론 지원 (include_reasoning / reasoning), 구조화된 출력, 도구 호출, response_format, seed, stop 및 표준 샘플링 제어. 엔드포인트: chat_completions, gemini_generate. 최적 용도: Pro 계층의 지연 시간이나 비용이 과도한 대량의 에이전트 루프, 긴 문서 분석 및 멀티모달 추출.
Gemini 3.5 Flash는 Google이 개발한 대규모 언어 모델로, 속도와 효율성에 맞게 미세 조정되었습니다. 이는 Gemini 제품군에 속하며, 텍스트, 이미지, 비디오, 파일, 오디오 등 멀티모달 입력을 처리하면서 빠른 응답을 제공하도록 설계되었습니다. 이 모델은 1,048,576개의 토큰을 지원하는 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있어, 전체 책,…
Gemini 3.5 Flash는 품질을 크게 희생하지 않으면서 속도와 효율성이 요구되는 작업에 뛰어납니다. 특히 텍스트 요약, 긴 문서에 대한 질의응답, 낮은 응답 시간이 필요한 대화형 에이전트에서 우수합니다. 멀티모달 능력을 통해 이미지 설명 생성, 비디오 프레임에서 텍스트 추출, 오디오 녹음 처리 등을 할 수 있습니다. 큰 컨텍스트 창은 전체 코드베이스 분석, 긴 법률 문서 검토, 일관된 다중 턴 대화 유지와 같은 작업에 효과적입니다. 비용에 민감한 애플리케이션을 개발하는 개발자는 경쟁력 있는 가격의 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 깊은 논리적 추론, 창의적 생성, 복잡한 벤치마크에서 높은 정확도가 필요한 작업에는 프리미엄 모델이 더 적합할 수 있습니다.
사용 사례가 단일 턴 분류, 키워드 추출, 사전 정의된 응답과 같은 매우 간단한 작업을 포함하는 경우, Gemini Nano나 증류 변형과 같은 더 작고 저렴한 모델을 고려할 수 있습니다. 이러한 모델은 토큰 비용이 훨씬 낮으며, Gemini 3.5 Flash의 전체 컨텍스트 창 없이도 간단한 패턴을 처리할 수 있습니다. 또한, 지연 시간을 최소화해야 하고 정확도를 일부 희생할 의향이 있다면, 더 작은 모델이 더 적합할 수 있습니다. 반대로, 워크로드가 복잡한 추론, 멀티모달 통합, 또는 매우 긴 컨텍스트를 포함하는 경우, Gemini 3.5 Flash에 대한 투자는 수동 청킹 감소와 더 높은 출력 품질을 통해 보답받습니다. OrcaRouter는 비용과 성능을 비교하는 데 도움이 되는 여러 모델을 제공합니다.
예, Gemini 3.5 Flash는 OrcaRouter의 API를 통해 스트리밍을 지원하므로 전체 응답을 기다리지 않고 토큰이 생성되는 대로 전송할 수 있습니다. 이는 라이브 채팅, 음성 비서, 대화형 코딩 도구와 같은 실시간 애플리케이션에 매우 중요합니다. 모델 설계는 낮은 지연 시간을 우선시하므로 첫 번째 토큰까지의 시간이 일반적으로 짧습니다. API 호출에서 'stream' 매개변수를 true로 설정하여 스트리밍을 활성화할 수 있습니다. 그러면 응답은 표준 OpenAI 스트리밍 형식을 따르는 일련의 청크로 전송됩니다. 이로 인해 Gemini 3.5 Flash는 인지된 속도가 중요한 사용자 대면 경험에 적합합니다. 단, 스트리밍은 오버헤드로 인해 토큰 비용이 약간 증가할 수 있습니다.
1,048,576개의 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 Gemini 3.5 Flash는 매우 긴 입력을 처리할 수 있습니다. 이를 최대한 활용하려면 프롬프트의 시작과 끝에 관련 컨텍스트를 포함하도록 구조화하세요. 모델이 모든 토큰에 주의를 기울이기 때문입니다(위치적 편향이 있을 수 있음). 멀티모달 입력의 경우 이미지와 비디오가 크기와 해상도에 비례하여 토큰을 소비한다는 점에 유의하세요. 'max_tokens' 매개변수를 사용하여 출력 길이를 제어하세요. 작업에 여러 문서가 포함된 경우 논리적으로 연결하는 것을 고려하세요. 대화의 경우 슬라이딩 윈도우를 유지하거나 이전 메시지를 잘라내어 한도 내에서 유지하세요. OrcaRouter의 API는 입력을 자동으로 자르지 않습니다. 오류를 방지하려면 전체 프롬프트 토큰이 컨텍스트 창 내에 유지되도록 하세요.
Gemini 3.5 Flash는 다양한 자연어 및 멀티모달 벤치마크에서 강력한 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 이 모델 버전에 대한 구체적인 점수는 주어진 사실에 제공되지 않지만, 일반적으로 Gemini Flash 시리즈는 MMLU(대규모 다중 작업 언어 이해), HellaSwag(상식 추론)와 같은 작업과 VQA 및 TextVQA와 같은 멀티모달 벤치마크에서 뛰어납니다. 이 모델은 특히 짧은 컨텍스트와 빠른 추론이 필요한 시나리오에서 강점을 보입니다. 훈련은 사실적 정확성과 지시 따르기에 중점을 둡니다. 사용자들은 종종 요약, 번역 및 코드 생성에서 높은 품질을 보고합니다. 그러나 벤치마크가 진화함에 따라 개발자는 자체 데이터셋에서 모델을 테스트하여 실제 성능을 평가하는 것이 권장됩니다.
강점에도 불구하고, Gemini 3.5 Flash에는 한계가 있습니다. 복잡한 수학, 논리 퍼즐, 또는 미묘한 창작 분야에서 Gemini 3.5 Pro나 GPT-4와 같은 더 큰 모델의 최고 수준 추론 능력에는 미치지 못할 수 있습니다. 속도 최적화로 인해 때로는 깊이에서 타협이 발생합니다. 이 모델은 특히 희귀하거나 매우 전문적인 주제에서 그럴듯하지만 부정확한 답변(환각)을 생성할 수 있습니다. 멀티모달 입력의 경우, 저해상도 또는 심하게 가려진 이미지에 대한 성능은 전용 비전 모델보다 떨어질 수 있습니다. 또한, 매우 긴 컨텍스트(토큰 한도에 가까운)를 처리할 때 모델이 중간의 세부 사항을 놓칠 수 있어 정확도가 저하될 수 있습니다. OrcaRouter는 특히 중요도가 높은 분야에서 중요한 출력을 검증할 것을 권장합니다.
Gemini 3.5 Flash는 낮은 지연 시간에 최적화되어 있어, 일반적으로 크고 성능이 더 높은 모델보다 응답 시간이 더 빠릅니다. 일반적인 조건에서 짧은 프롬프트의 경우 첫 번째 토큰까지의 시간은 수백 밀리초 단위로 측정되며, 처리량(초당 토큰 수)은 다른 flash급 모델과 경쟁력을 갖추고 있습니다. 그러나 실제 지연 시간은 입력 길이, 출력 길이 및 동시 요청 수에 따라 달라집니다. OrcaRouter의 인프라는 변동성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 극도로 지연 시간에 민감한 애플리케이션(예: 음성 상호작용)의 경우 온도 및 스트리밍 설정을 조정하여 속도와 품질의 균형을 맞출 수 있습니다. 이 모델에 대해 공식적인 벤치마크 지연 시간 수치는 제공되지 않지만, 정성적 비교에 따르면 OrcaRouter를 통해 사용할 수 있는 더 빠른 선택지 중 하나입니다.
Gemini 3.5 Flash는 코드 생성, 버그 수정, 설명 작업에서 강력한 결과를 보여줍니다. 여러 프로그래밍 언어를 지원하며 함수, 클래스 또는 전체 스크립트를 생성할 수 있습니다. 큰 출력 제한(65,536 토큰) 덕분에 한 번에 긴 코드 블록이나 문서를 생성할 수 있습니다. 구조화된 데이터(JSON, XML, YAML)의 경우, 지시하면 모델이 출력을 안정적으로 형식화할 수 있습니다. 그러나 매우 정확한 구문적 정확성이나 복잡한 알고리즘 설계의 경우 테스트가 필수적입니다. 모델은 가끔 컴파일되지만 논리적 오류가 포함된 코드를 생성할 수 있습니다. 코드 전용 작업에 특별히 미세 조정된 것은 아니므로, 전문적인 코딩 벤치마크의 경우 전용 코드 모델(예: CodeGemma)이 더 나은 성능을 보일 수 있습니다.
OrcaRouter는 Gemini 3.5 Flash를 제공업체 요금으로 청구하며 마크업이 없습니다. 구체적으로, 입력 토큰은 100만 토큰당 $1.50이며, 출력 토큰은 100만 토큰당 $9.00입니다. 추가 플랫폼 수수료, API 호출 요금 또는 월 최소 사용량은 없습니다. 실제 사용한 토큰에 대해서만 요금을 지불합니다. 입력 토큰에는 프롬프트의 모든 토큰(텍스트, 이미지 토큰 등)이 포함되며, 출력 토큰은 생성된 응답을 계산합니다. 청구는 요청별로 계산되며 청구 주기 동안 합산됩니다. OrcaRouter는 대시보드를 통해 투명한 사용량 추적을 제공합니다. 이 가격 정책은 Gemini 3.5 Flash를 대량의 장기 컨텍스트 멀티모달 워크로드에 대해 더 저렴한 옵션 중 하나로 만듭니다.
출력 토큰 가격(100만 개당 $9.00)은 입력 토큰 가격(100만 개당 $1.50)의 6배입니다. 즉, 매우 긴 응답을 생성하는 애플리케이션은 비용이 빠르게 증가할 수 있는 반면, 주로 긴 프롬프트를 전달하는 애플리케이션(예: 문서 분석)은 요청당 비용이 더 저렴합니다. 비용을 최적화하려면 가능한 경우 더 짧은 출력을 사용하거나 반복되는 질의에 대한 응답 캐싱을 구현하는 것을 고려하세요. OrcaRouter는 현재(제공된 사실 기준) 할인된 캐시 가격을 제공하지 않으므로 각 API 호출은 정가로 청구됩니다. 사용 사례에 짧은 프롬프트와 긴 컨텍스트가 많이 포함된 경우 입력 비용이 지배적일 수 있습니다. 긴 출력이 있는 채팅 애플리케이션의 경우 max_tokens를 통해 생성 길이를 제어하는 데 집중하세요.
제공된 사실에 따르면, OrcaRouter는 Gemini 3.5 Flash에 대해 제공업체 요금을 그대로 청구하며 마크업이 전혀 없지만, 특정 캐싱이나 볼륨 할인 프로그램에 대해서는 언급하지 않습니다. 이는 각 토큰이 반복이나 사용 빈도와 관계없이 표준 요금으로 청구된다는 것을 의미합니다. 프롬프트 캐싱 할인이나 비용을 절감해 주는 사전 계산된 결과 캐싱은 없습니다. 그러나 OrcaRouter의 가격 책정은 투명하고 예측 가능합니다. 즉, 소비된 토큰에 대해서만 비용을 지불합니다. Google AI Studio나 Vertex AI와 같은 제공업체에서 캐싱을 기대할 수 있는 사용자들에게 OrcaRouter의 서비스는 추가 오버헤드 없이 단순히 전달(pass-through) 방식이라는 점을 유의하세요. 이러한 단순성은 예산 계획에 유용할 수 있습니다.
Gemini 3.5 Flash는 일반적으로 더 높은 토큰당 요금을 가진 더 큰 모델(Gemini 3.5 Pro 또는 GPT-4 Turbo)에 비해 비용 효율적인 옵션으로 자리 잡고 있습니다. 예를 들어, Gemini 3.5 Pro는 입력 100만 토큰당 $3.50, 출력 100만 토큰당 $10.50의 비용이 들 수 있습니다(가상의 수치이며 실제로 주어진 것은 아닙니다). 대조적으로, Flash 변형은 토큰당 비용이 더 저렴하여 대량 생산에 적합합니다. 플래시 클래스 모델 중에서는 가격 경쟁이 치열하지만, 정확한 비교는 특정 작업에 대한 모델의 성능에 따라 달라집니다. OrcaRouter는 가격을 나란히 비교할 수 있는 모델 카탈로그를 제공합니다. 요금이 변경될 수 있으므로 OrcaRouter 플랫폼에서 최신 가격을 항상 확인하세요.
Gemini 3.5 Flash를 호출하려면 https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions에 있는 OpenAI 호환 API 엔드포인트를 사용하세요. 모델 매개변수를 "google/gemini-3.5-flash"로 설정하세요. 인증에는 OrcaRouter의 API 키가 필요하며, Authorization 헤더에 "Bearer YOUR_API_KEY"로 전달됩니다. OpenAI Python SDK, Node.js 라이브러리 또는 원시 HTTP 요청을 사용할 수 있습니다. Python 예시: openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1/"; openai.api_key = "your-key"; openai.ChatCompletion.create(model="google/gemini-3.5-flash", messages=[{"role":"user","content":"Hello"}]). 스트리밍은 표준 방식으로 작동합니다. temperature, top_p, presence_penalty, stop 시퀀스와 같은 다른 모든 매개변수가 지원됩니다.
OrcaRouter의 Gemini 3.5 Flash용 API는 표준 채팅 완료 매개변수를 지원합니다: model(필수), messages(role/content 객체의 배열), temperature(0–2, 기본값 1), top_p(0–1, 기본값 1), max_tokens(최대 65536), stop(문자열 또는 문자열 배열), presence_penalty 및 frequency_penalty(0–2), logit_bias(토큰 ID를 바이어스에 매핑), stream(부울). 멀티모달 입력의 경우, 메시지 내용은 OpenAI의 비전 형식을 따라 parts(text, image_url 등)의 배열일 수 있습니다. 오디오 및 비디오 입력에는 특정 인코딩(예: base64)이 필요할 수 있습니다. 컨텍스트 창 크기에 대한 매개변수는 없습니다—모델이 자동으로 최대 1,048,576개의 토큰을 사용합니다. 프롬프트가 이 한도를 초과하면 API가 오류를 반환합니다.
예, 마이그레이션은 간단합니다. OrcaRouter는 기본 제공자를 추상화하는 OpenAI 호환 API를 구현하기 때문입니다. 원래 Google의 Generative AI SDK 또는 Vertex AI를 사용했다면, 클라이언트 코드를 교체하여 OpenAI 엔드포인트를 사용해야 합니다. 구체적으로 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고 OpenAI SDK로 전환하십시오. 모델 식별자는 "gemini-3.5-flash"에서 "google/gemini-3.5-flash"로 변경됩니다. 인증은 Google OAuth에서 간단한 OrcaRouter API 키로 변경됩니다. 응답 형식은 유사하지만, 멀티모달 입력 구성 방식(예: OpenAI 비전 형식 사용)을 조정해야 할 수 있습니다. OrcaRouter의 문서에는 마이그레이션 가이드가 제공됩니다.
일반적인 오류는 잘못된 매개변수(예: max_tokens 초과, 지원되지 않는 모달리티)에 대한 HTTP 400, 잘못된 API 키에 대한 HTTP 401, 잘못된 모델 ID에 대한 HTTP 404, 속도 제한에 대한 HTTP 429를 포함합니다. API는 세부 정보가 포함된 JSON 오류 메시지를 반환합니다. 토큰 제한 오류의 경우 입력 길이를 줄이거나 잘림을 사용하십시오. 속도 제한의 경우 지수 백오프를 구현하십시오. OrcaRouter에는 사용자별 속도 제한이 있을 수 있습니다. 자세한 내용은 대시보드를 확인하십시오. 스트리밍 오류는 잘못된 청크로 나타날 수 있습니다. 재연결을 원활하게 처리하십시오. API가 OpenAI와 호환되므로 OpenAI용 기존 오류 처리 코드가 일반적으로 작동하지만 광범위하게 테스트하십시오.
Gemini 3.5 Flash는 속도와 비용 효율성을 위해 설계되었으며, Gemini 3.5 Pro는 더 높은 추론 정확도와 벤치마크 성능을 목표로 합니다. Pro는 일반적으로 더 높은 가격대(여기서 명시되지 않음)를 가지며, 동일한 1M 토큰 컨텍스트(종종 128K 또는 200K)를 지원하지 않을 수 있습니다. Flash는 실시간 사용, 높은 처리량 및 예산에 민감한 프로젝트에 더 적합합니다. 그러나 Pro는 복잡한 수학, 과학 및 논리 추론 작업에서 Flash보다 뛰어납니다. 멀티모달 작업의 경우 Flash는 이미지와 비디오를 처리하지만 Pro보다 덜 상세한 설명을 생성할 수 있습니다. 애플리케이션이 최고 품질의 출력을 요구하고 더 높은 지연 시간과 비용을 감수할 수 있다면 Pro를 선택하세요. 그렇지 않으면 Flash가 강력한 기본 선택입니다.
두 모델 모두 효율적이고 빠른 모델이지만, Gemini 3.5 Flash는 훨씬 더 큰 컨텍스트 창(일반적으로 1M 대 128K)을 제공합니다. 따라서 매우 긴 문서나 여러 이미지를 한 번에 처리해야 하는 작업에 더 적합합니다. 벤치마크에서 두 모델은 경쟁력이 있지만 정확한 점수는 데이터셋에 따라 다릅니다. GPT-4o Mini는 훈련 분포로 인해 다국어 작업에서 약간 더 나은 성능을 보일 수 있는 반면, Gemini 3.5 Flash는 멀티모달 통합에서 뛰어날 수 있습니다. 가격: Gemini 3.5 Flash는 1M 토큰당 $1.50/$9.00이고, GPT-4o Mini는 일반적으로 1M 토큰당 $0.15/$0.60입니다(사실에 명시되지는 않았지만 널리 알려져 있음). 따라서 GPT-4o Mini가 더 저렴하지만, Gemini 3.5 Flash는 8배 더 긴 컨텍스트를 제공합니다. 선택은 컨텍스트 요구 사항과 비용 예산에 따라 달라집니다.
Claude 3 Haiku는 Anthropic의 빠르고 비용 효율적인 모델로, 컨텍스트 윈도우는 200K 토큰(Gemini 3.5 Flash보다 작음)입니다. 두 모델 모두 멀티모달 입력을 지원하지만, Haiku는 주로 텍스트와 이미지에 특화되어 있습니다. Gemini 3.5 Flash의 가격은 더 높은 편이며(Haiku는 1M 토큰당 약 $0.25/$1.25로 널리 알려져 있음). 그러나 더 긴 컨텍스트 윈도우와 오디오/비디오 지원 덕분에 특정 사용 사례에서 Gemini 3.5 Flash가 장점을 가집니다. 추론 작업 성능은 비슷하지만, Gemini 3.5 Flash는 긴 컨텍스트에서 명령 수행 능력이 더 나을 수 있습니다. 컨텍스트 길이가 중요한 경우 Gemini 3.5 Flash가 우세하고, 비용과 간단한 작업이 주를 이룬다면 Haiku가 더 저렴할 수 있습니다.
Gemini 3.5 Flash가 오픈소스 모델(Llama 3.1 8B 또는 Mistral 7B 등)에 비해 가지는 주요 장점은 관리형 인프라와 멀티모달 기능입니다. 오픈소스 모델을 사용하려면 서버를 배포 및 유지 관리하고, 확장을 처리해야 하며, 일반적으로 더 작은 컨텍스트 윈도우(보통 8K~128K)를 제공합니다. 반면 Gemini 3.5 Flash는 기본적으로 1M 컨텍스트, 네이티브 오디오/비디오 지원, 그리고 선불 비용 없이 OrcaRouter를 통해 토큰당 지불하는 방식으로 사용할 수 있습니다. 하지만 오픈소스 모델은 자체 하드웨어를 보유한 경우 매우 높은 볼륨에서 더 저렴할 수 있으며, 완전한 데이터 프라이버시를 제공합니다. 운영 오버헤드를 피하려는 스타트업 및 기업에게 Gemini 3.5 Flash는 편리한 선택입니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aiimport os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-3.5-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| 입력 / 1M tokens | $1.50 |
| 출력 / 1M tokens | $9.00 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.150 |
| 캐시 쓰기 / 1M | $0.083 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
이번 주 개발자들의 이야기
@misc{orcarouter_gemini_3_5_flash,
title = {Gemini 3.5 Flash API},
author = {google},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.5-flash}
}google. (2026). Gemini 3.5 Flash API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.5-flash