Gemini 3 Flash Preview är en höghastighets-, högvärdig tänkandemodell utformad för agentiska arbetsflöden, flervarvschatt och kodningsassistans. Den levererar nästan Pro-nivå resonemang och verktyg...
Google Gemini 3 Flash Preview är en multimodal modell utvecklad av Google, optimerad för hastighet och bearbetning av stora kontexter. Den accepterar indata i text-, bild-, fil-, ljud- och…
Modellen kan bearbeta text och bilder tillsammans för uppgifter som bildtextning, visuell frågebesvarande och dokumentextraktion. Den kan läsa text från skannade dokument, tolka diagram och svara på frågor om innehållet. För enbart textinmatning stöder den språkförståelse, sammanfattning, översättning och kodgenerering. Det stora kontextfönstret (1 048 576 tokens) gör att den kan hantera mycket långa konversationer, hela böcker eller omfattande kodbaser. Dess MMLU-Pro-poäng på 88,2 tyder på robust resonemang inom ett brett spektrum av ämnen, inklusive vetenskap, matematik och humaniora.
Ljudinmatning kan vara direkt tal eller inspelat ljud; modellen kan transkribera, översätta eller analysera innehållet. Videoinmatning kombinerar visuella bildrutor och ljudspår – lämplig för att sammanfatta videoinnehåll, upptäcka objekt eller förstå scener med talad berättelse. Kontextfönstret innebär att långa videor eller ljudfiler kan bearbetas i ett enda steg, så länge tokenantalet ryms inom gränsen. Utdata är textbaserad; modellen genererar inte ljud eller video. OrcaRouters API stöder att skicka ljudfiler (t.ex. MP3, WAV) och videofiler (t.ex. MP4) som en del av meddelandeinnehållet.
Flash-varianten är optimerad för hastighet och kostnad, vilket gör den idealisk för realtidsapplikationer: live-transkribering, interaktiva multimodala chattbotar, snabb dokumentsammanfattning och innehållsmoderering över olika mediatyper. Den utmärker sig också i scenarier som kräver stort sammanhang, som att analysera hela mötestranskript eller bearbeta långa forskningsartiklar med inbäddade figurer. Användningsfall som drar nytta av både hastighet och multimodal resonemang – som videotextning eller granskning av juridiska dokument – passar bra. Men för uppgifter som kräver djupare resonemang kring en enda modalitet (t.ex. ren kodgenerering) kan en specialiserad modell prestera bättre.
Gemini 3 Flash Preview prissätts till $0.50/1M indata och $3.00/1M utdata, vilket är lågt för en multimodal modell men inte det lägsta som finns. Om ditt användningsfall är rent textbaserat och kräver ännu lägre latens eller kostnad, överväg dedikerade textmodeller som Gemini 2.0 Flash (om tillgänglig) eller liknande prissatta alternativ. Å andra sidan, om du behöver överlägset resonemang på komplexa riktmärken (t.ex. MATH, GPQA) och har en större budget, kan du välja en större modell som Gemini 3 Pro eller GPT-4o. För högvolyms-, latenskänsliga, multimodala arbetsbelastningar ger denna Flash-modell en bra balans.
MMLU-Pro är en utökad version av Massive Multitask Language Understanding-riktmärket, som täcker 57 ämnen med mer utmanande frågor. Ett resultat på 88.2 indikerar att modellen korrekt besvarade 88.2% av frågorna, vilket placerar den bland de bäst presterande modellerna i denna utvärdering. Det återspeglar stark kunskap och resonemang över olika domäner, från juridik till fysik. Detta resultat är konkurrenskraftigt med andra frontmodeller, särskilt med tanke på att Flash-modeller är optimerade för hastighet snarare än maximal noggrannhet. Den angivna poängen är det huvudsakliga riktmärkesfaktumet för denna modell och bör tolkas som en allmän indikator på förmåga, inte en garanti för varje specifik uppgift.
Även om specifika latenssiffror inte anges är Googles Flash-modeller utformade för hög genomströmning och låg latens. Modellen är avsedd att vara snabbare än större motsvarigheter som Gemini 3 Pro, vilket gör den lämplig för realtidsinteraktioner. Användare kan förvänta sig kortare svarstider per begäran jämfört med icke-Flash-varianter, även om den faktiska hastigheten beror på faktorer som indatalängd, utdatalängd och samtidig användning. OrcaRouter introducerar inte ytterligare latens utöver leverantörens API. För bästa prestanda, håll promptarna koncisa och använd strömmande svar. Den stora utdatagränsen (65 536 tokens) kan öka genereringstiden för längre svar.
MMLU-Pro-poängen (88,2) indikerar starka resonemangsförmågor och allmän kunskap. Modellens förmåga att hantera en kontext på 1 miljon tokens och flera inmatningsmodaliteter (text, bild, fil, ljud, video) ger den en fördel i multimodala uppgifter jämfört med modeller som endast stöder text. Flash-modeller är traditionellt sett utmärkta när det gäller hastighet och kostnadseffektivitet. Den höga gränsen för utdatatokens (65 536) möjliggör generering av långa sammanfattningar eller utförliga analyser. Dessa styrkor gör den till ett mångsidigt alternativ för applikationer som snabbt behöver bearbeta olika datatyper i stor skala.
Som en Flash-förhandsvisning kan den kanske inte matcha noggrannheten hos större, icke-Flash-modeller på specialiserade riktmärken (t.ex. kodningstävlingar, flerstegs matematisk resonemang). Modellen genererar inte bilder eller ljud – endast textutdata. Dess förhandsvisningsstatus innebär att den kan ha oregelbunden tillgänglighet eller partiell funktionstäckning. Även om kontextfönstret är stort, kommer mycket långa indata att trunkeras om de överstiger 1 048 576 tokens. MMLU-Pro-poängen är en enskild datapunkt; verklig prestanda kan variera. För uppgifter som kräver absolut precision inom nischade domäner rekommenderas validering.
Priset är $0,50 per miljon inmatningstokens och $3,00 per miljon utmatningstokens. Dessa priser tillhandahålls av Google och debiteras enligt leverantörens taxa—OrcaRouter lägger till noll påslag. Inmatningstokens inkluderar all text och visuella/ljudtokens som kodas från filer, bilder och video. Utmatningstokens är endast texten som genereras av modellen. Det finns inga extra avgifter för API-åtkomst via OrcaRouter utöver kostnaderna per token. Denna transparenta prissättning gör att du enkelt kan uppskatta kostnader: till exempel skulle en inmatning på 1 000 tokens och en utmatning på 500 tokens kosta ungefär $0,0005 + $0,0015 = $0,002.
Till $0,50/1M indata och $3,00/1M utdata är Gemini 3 Flash Preview prismässigt konkurrenskraftig för en multimodal modell med ett 1M kontextfönster. Större modeller som Gemini 3 Pro eller GPT-4o kostar vanligtvis mer per token, särskilt för utdata. Mindre textbaserade modeller kan vara billigare (t.ex. Gemini 2.0 Flash till $0,10/$0,40 per 1M token, om tillämpligt). För multimodala arbetsbelastningar erbjuder denna modell en kostnadseffektiv mellanväg. Noll påslaget från OrcaRouter säkerställer att du betalar exakt Googles taxa. Om din användning är hög kan även en liten skillnad per token spela roll, så jämför med din specifika uppgifts tokenprofil.
De angivna prismeddelandena inkluderar inte några rabatter för cachning eller volymnivåer. Google kan erbjuda reducerade priser för cachade tokens i vissa modeller, men det är inte bekräftat för Gemini 3 Flash Preview. OrcaRouters prissättning återspeglar den rena kostnaden per token utan påslag, så du betalar inget extra för gatewayen. För storskaliga implementationer, kontakta Google direkt för eventuella företagsavtal. Kontrollera alltid den senaste prissättningen på OrcaRouters prissida eller i ditt kontos instrumentpanel, eftersom priserna kan ändras av leverantören. För närvarande gäller de angivna priserna per miljon token.
Du använder OrcaRouters OpenAI-kompatibla API vid bas-URL:en https://api.orcarouter.ai/v1. Modell-ID:t är "google/gemini-3-flash-preview". Autentisering hanteras via en API-nyckel från OrcaRouter. Till exempel, med curl kan du skicka en POST-förfrågan till /v1/chat/completions. Förfrågans format följer OpenAIs Chat Completions-struktur. Du måste inkludera modellparametern inställd på exakt modell-ID. OrcaRouter hanterar dirigeringen till Googles slutpunkt. Se till att din API-nyckel har lämpliga behörigheter. Strömning stöds genom att sätta stream: true i förfrågans brödtext.
Du kan använda standard OpenAI Chat Completions-parametrar: model, messages (med role: system, user, assistant), temperature, top_p, max_tokens (begränsat till 65 536), stop-sekvenser, frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias och stream. För multimodala meddelanden inkluderar du base64-kodad data eller fil-ID i innehållsarrayen. Modellen upptäcker automatiskt indatamodalitet. Observera att inte alla OpenAI-funktioner (som funktionsanrop) kan stödjas—kontrollera OrcaRouter-dokumentationen. Kontextfönstret på 1 048 576 tokens tillämpas på det totala antalet meddelandetecken. Om det överskrids trunkeras de äldsta meddelandena.
Om du redan använder Googles Vertex AI eller Gemini API kräver migreringen minimala ändringar. Justera din API-bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1, peka på modell-ID "google/gemini-3-flash-preview" och ersätt din Google-autentisering med en OrcaRouter API-nyckel. Meddelandeformatet är liknande – OrcaRouter översätter mellan OpenAI- och Google-format. För multimodalt innehåll, se till att du följer OrcaRouters riktlinjer för bilagor (t.ex. base64-kodad data med korrekta MIME-typer). Testa med ett litet antal förfrågningar för att bekräfta överensstämmelse. OrcaRouter tillhandahåller supportdokumentation och exempelkod för olika språk.
Svarstrukturen matchar OpenAI:s Chat Completion-format: ett objekt med choices, usage och id. Varje choice innehåller ett message-objekt med role och content. Token-användning rapporteras som prompt_tokens och completion_tokens. Fältet finish_reason indikerar varför genereringen stoppade (stop, length). Strömmande svar sänder ut delta-objekt. Om du använder ett OpenAI SDK behöver du bara ändra API-nyckeln och bas-URL:en. OrcaRouters slutpunkt beter sig som ett OpenAI API, vilket förenklar integrationen. Eventuella egenheter specifika för Googles modell (t.ex. säkerhetsfilter) bevaras; kontrollera svaret för eventuella avslagsmeddelanden.
Gemini 3 Flash Preview är nästa generation av Googles Flash-modell, med ett större kontextfönster (1 048 576 jämfört med tidigare 32K–1M beroende på version) och förbättrat multimodalt stöd, inklusive video. MMLU-Pro-poängen på 88,2 för 3 Flash Preview antyder bättre resonemang än rapporterade poäng för 2 Flash (inte angivna, men vanligtvis lägre). Priset för 2 Flash är lägre per token, vilket gör den mer budgetvänlig för enkla uppgifter. Gemini 3 Flash Preview är snabbare och mer kapabel för komplex multimodal resonemang, medan 2 Flash fortfarande är ett kostnadseffektivt alternativ för textbaserade eller enkla bilduppgifter.
GPT-4o från OpenAI stöder även multimodala indata (text, bild, ljud) och har ett kontextfönster på 128K tokens, betydligt mindre än Gemini 3 Flash Previews 1M tokens. GPT-4o-prissättningen varierar men är generellt högre per token (t.ex. $2.50/1M input, $10/1M output). Gemini 3 Flash Previews lägre kostnad och större kontext gör det mer lämpligt för långa eller högvolymiga multimodala uppgifter. GPT-4o kan dock ha andra styrkor inom kreativt skrivande eller kodgenerering, och dess riktmärken (t.ex. MMLU) är jämförbara. Valet beror på behovet av kontextstorlek och integrationspreferenser.
Inom Googles utbud är Gemini 3 Pro en större, dyrare modell utformad för maximal noggrannhet (högre MMLU-Pro-poäng). Flash är den kostnads- och hastighetsoptimerade varianten. Gemini 2 Flash är äldre och billigare men med mindre kontext och potentiellt lägre benchmark-poäng. Gemini 3 Flash Preview erbjuder en mellanväg: nästan Pro-nivå resonemang (88,2 MMLU-Pro) till en bråkdel av kostnaden. För användare som behöver störst kontext och bäst hastighet är 3 Flash Preview idealisk. För premiumresonemang på mindre indata kan 3 Pro vara bättre. För enkla uppgifter kan 2 Flash eller andra lätta modeller räcka.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-3-flash-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| Inmatning / 1M token | $0.500 |
| Utdata / 1M tokens | $3.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.050 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/google/gemini-3-flash-previewÖppna @misc{orcarouter_gemini_3_flash_preview,
title = {Gemini 3 Flash Preview API},
author = {Google},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3-flash-preview}
}Google. (2025). Gemini 3 Flash Preview API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3-flash-preview