Google Gemini 3.5 Flash — Googles starkaste Flash-nivåmodell, som ligger strax under 3.1-pro-preview i intelligens (AA Intel 55.3 jämfört med 57.2) med Flash-svarstid. 1M token kontextfönster (1,048,576), 64K maximal utdata (65,536). Full multimodal inmatning över text, bild, ljud, video och fil; endast textutdata. AA Coding 45, GPQA Diamond 92.2%, IFBench 76.3% (toppklass för instruktionsföljning), Long-Context Recall 69.3%, SciCode 53.1%, τ²-Bench 95.3% (agentisk verktygsanvändning), HLE 41%. Stöder reasoning (include_reasoning / reasoning), strukturerade utdata, verktygsanrop, response_format, seed, stop och standard provtagningskontroller. Slutpunkter: chat_completions, gemini_generate. Bäst lämpad för: högvolyms agentiska loopar, långdokumentsanalys och multimodal extraktion där Pro-nivåns latens eller kostnad är överdriven.
Gemini 3.5 Flash är en stor språkmodell utvecklad av Google, finjusterad för hastighet och effektivitet. Den tillhör Gemini-familjen och är utformad för att hantera multimodala inmatningar—text,…
Gemini 3.5 Flash utmärker sig för uppgifter som kräver hastighet och effektivitet utan att offra alltför mycket kvalitet. Den är särskilt bra på textsammanfattning, frågebesvarande över långa dokument och konversationsagenter som behöver korta svarstider. Dess multimodala förmågor gör att den kan generera bildbeskrivningar, extrahera text från videorutor eller bearbeta ljudinspelningar. Det stora kontextfönstret gör den effektiv för uppgifter som att analysera hela kodbaser, granska långa juridiska dokument eller upprätthålla sammanhängande flerturssamtal. Utvecklare som arbetar med kostnadskänsliga applikationer kommer att dra nytta av dess konkurrenskraftiga prissättning. För uppgifter som kräver djup logisk resonemang, kreativ generering eller hög noggrannhet på komplexa riktmärken kan dock en premiummodell vara mer lämplig.
Om ditt användningsfall involverar mycket enkla uppgifter som enkelklassificering, nyckelextrahering eller fördefinierade svar, kan du överväga en mindre, billigare modell – som Gemini Nano eller en destillerad variant. Dessa modeller har ofta mycket lägre tokenkostnader och kan hantera enkla mönster utan att behöva hela kontextfönstret hos Gemini 3.5 Flash. Dessutom, om du kräver minimal latens och är villig att offra viss noggrannhet, kan en mindre modell vara mer lämplig. Omvänt, om din arbetsbelastning innefattar komplex resonemang, multimodal integration eller mycket långa kontexter, lönar sig investeringen i Gemini 3.5 Flash genom minskad manuell uppdelning och högre utdatakvalitet. OrcaRouter erbjuder flera modeller för att hjälpa dig jämföra kostnad och prestanda.
Ja, Gemini 3.5 Flash stöder streaming via OrcaRouters API, vilket gör att tokens kan skickas allteftersom de genereras istället för att vänta på hela svaret. Detta är avgörande för realtidsapplikationer som livechatt, röstassistenter eller interaktiva kodningsverktyg. Modellens design prioriterar låg latens, så tiden till första token är generellt kort. Du aktiverar streaming genom att sätta parametern 'stream' till true i ditt API-anrop. Svaret blir då en serie chunkar som följer standardformatet för OpenAI-streaming. Detta gör Gemini 3.5 Flash lämplig för användarnära upplevelser där upplevd hastighet är viktig. Observera dock att streaming kan öka tokenkostnaderna något på grund av overhead.
Med ett kontextfönster på 1 048 576 token kan Gemini 3.5 Flash hantera mycket långa indata. För att utnyttja detta maximalt, strukturera din prompt så att relevant kontext finns i början och slutet, eftersom modellen bearbetar alla token (även om positionsbias kan förekomma). För multimodala indata, var medveten om att bilder och videor förbrukar token proportionellt mot deras storlek och upplösning. Använd parametern 'max_tokens' för att styra utdatalängden. Om din uppgift involverar flera dokument, överväg att sammanfoga dem logiskt. För konversationer, upprätthåll ett glidande fönster eller trunkera äldre meddelanden för att hålla dig inom gränsen. OrcaRouters API trunkerar inte indata automatiskt; se till att dina totala prompt-token håller sig inom kontextfönstret för att undvika fel.
Gemini 3.5 Flash är utformad för att leverera stark prestanda inom en rad olika naturliga språk- och multimodala riktmärken. Även om specifika poäng för denna modellversion inte anges i de givna fakta, utmärker sig Gemini Flash-serien generellt för uppgifter som MMLU (massiv multitasking språkförståelse), HellaSwag (sunt förnuft-resonemang) och multimodala riktmärken som VQA och TextVQA. Modellen är särskilt stark i scenarier som kräver kort kontext och snabb inferens. Dess träning fokuserar på faktisk noggrannhet och instruktionsföljning. Användare rapporterar ofta hög kvalitet vid sammanfattning, översättning och kodgenerering. Men eftersom riktmärken utvecklas uppmuntras utvecklare att testa modellen på sina egna datamängder för att bedöma verklig prestanda.
Trots sina styrkor har Gemini 3.5 Flash begränsningar. Den kanske inte matchar den högsta resonemangsnivån hos större modeller som Gemini 3.5 Pro eller GPT-4 när det gäller komplex matematik, logiska pussel eller nyanserat kreativt skrivande. Dess hastighetsoptimering leder ibland till avvägningar i djup. Modellen kan ibland producera troliga men felaktiga svar (hallucinationer), särskilt om sällsynta eller mycket specialiserade ämnen. För multimodal input kan prestanda på lågupplösta eller kraftigt ockluderade bilder vara sämre än dedikerade synmodeller. Dessutom kan hanteringen av mycket långa kontexter (nära token-gränsen) försämra noggrannheten, eftersom modellen kan tappa bort detaljer i mitten. OrcaRouter rekommenderar att man verifierar kritiska utdata, särskilt inom högriskområden.
Gemini 3.5 Flash är optimerad för låg latens, vilket innebär att svarstiderna generellt sett är snabbare än större modeller med högre prestanda. Under typiska förhållanden mäts tiden till första token i hundratals millisekunder för korta uppmaningar, och genomströmningen (token per sekund) är konkurrenskraftig jämfört med andra modeller i flash-klassen. Den faktiska latensen beror dock på indatalängd, utdatalängd och antalet samtidiga förfrågningar. OrcaRouters infrastruktur kan hjälpa till att minska variationen. För extremt latenskänsliga applikationer (t.ex. röstinteraktioner) kan temperatur- och strömningsinställningar justeras för att balansera hastighet och kvalitet. Det finns inget officiellt riktmärke för latens för denna modell, men kvalitativa jämförelser tyder på att den är bland de snabbare alternativen som finns tillgängliga via OrcaRouter.
Gemini 3.5 Flash visar starka resultat inom kodgenerering, felkorrigering och förklaringsuppgifter. Den stöder flera programmeringsspråk och kan generera funktioner, klasser eller hela skript. Den stora utmatningsgränsen (65 536 tokens) gör det möjligt att producera långa kodavsnitt eller dokumentation på en gång. För strukturerade data (JSON, XML, YAML) kan modellen formatera utdata tillförlitligt när den instrueras. För mycket precis syntaktisk korrekthet eller komplex algoritmdesign är testning dock väsentlig. Modellen kan ibland producera kod som kompilerar men innehåller logiska fel. Den är inte specifikt finjusterad för kod-enbart-uppgifter, så för specialiserade kodningsriktmärken kan dedikerade kodmodeller (som CodeGemma) prestera bättre.
OrcaRouter debiterar Gemini 3.5 Flash till leverantörens taxa utan påslag. Specifikt kostar indatatokens $1.50 per 1 miljon tokens, och utdatatokens kostar $9.00 per 1 miljon tokens. Det finns inga extra plattformsavgifter, API-anropsavgifter eller månatliga minimibelopp. Du betalar bara för de tokens du faktiskt använder. Indatatokens inkluderar alla tokens i prompten (text, bildtokens, etc.), medan utdatatokens räknar det genererade svaret. Fakturering beräknas per begäran och aggregeras över en faktureringscykel. OrcaRouter erbjuder transparent användningsspårning via sin instrumentpanel. Denna prissättning gör Gemini 3.5 Flash till ett av de mer prisvärda alternativen för multimodala arbetsbelastningar med hög volym och lång kontext.
Priset för output-tokens ($9.00 per 1M) är sex gånger högre än priset för input-tokens ($1.50 per 1M). Detta innebär att applikationer som genererar mycket långa svar kan se kostnaderna öka snabbt, medan de som huvudsakligen skickar långa prompts (t.ex. dokumentanalys) blir billigare per förfrågan. För att optimera kostnaderna, överväg att använda kortare utdata när det är möjligt, eller implementera cachelagring av svar för upprepade frågor. OrcaRouter erbjuder för närvarande inte rabatterad cache-prissättning (enligt de angivna fakta), så varje API-anrop debiteras till fullt pris. Om ditt användningsfall involverar många korta prompts med lång kontext, kan input-kostnaden dominera. För chattapplikationer med långa utdata, fokusera på att kontrollera generationslängden via max_tokens.
Baserat på de angivna fakta fakturerar OrcaRouter Gemini 3.5 Flash till leverantörens taxa utan påslag men nämner inga specifika cache- eller volymrabattprogram. Detta innebär att varje token debiteras till standardtaxan oavsett upprepning eller användningsfrekvens. Det finns ingen rabatt för prompt-caching eller förberäknad resultatcache som minskar kostnaden. OrcaRouters prissättning är dock transparent och förutsägbar: du betalar endast för de tokens som förbrukas. För användare som förväntar sig caching från leverantörer som Google AI Studio eller Vertex AI, notera att OrcaRouters erbjudande är en vidarebefordran utan extra omkostnader. Denna enkelhet kan vara fördelaktig för budgetplanering.
Gemini 3.5 Flash positioneras som ett kostnadseffektivt alternativ jämfört med större modeller som Gemini 3.5 Pro eller GPT-4 Turbo, vilka vanligtvis har högre per-token-priser. Till exempel kan Gemini 3.5 Pro kosta $3.50/1M input och $10.50/1M output (hypotetiskt, inte givet). I kontrast är Flash-varianten billigare per token, vilket gör den lämplig för högvolymproduktion. Bland flash-klassmodeller är prissättningen konkurrenskraftig, även om exakta jämförelser beror på modellens prestanda för din specifika uppgift. OrcaRouter tillhandahåller en modellkatalog där du kan se priser sida vid sida. Verifiera alltid senaste prissättningen på OrcaRouter-plattformen, eftersom avgifterna kan ändras.
För att anropa Gemini 3.5 Flash, använd OpenAI-kompatibel API-endpoint på https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Ställ in model-parametern till "google/gemini-3.5-flash". Autentisering kräver en API-nyckel från OrcaRouter, som skickas i Authorization-headern som "Bearer YOUR_API_KEY". Du kan använda OpenAI Python SDK, Node.js-bibliotek eller råa HTTP-förfrågningar. Exempel med Python: 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"}]). Streaming fungerar som standard. Alla andra parametrar som temperature, top_p, presence_penalty och stop sequences stöds.
OrcaRouter's API för Gemini 3.5 Flash stöder de vanliga parametrarna för chattkomplettering: model (obligatorisk), messages (array med roll/innehåll-objekt), temperature (0–2, standard 1), top_p (0–1, standard 1), max_tokens (upp till 65536), stop (sträng eller array av strängar), presence_penalty och frequency_penalty (0–2), logit_bias (karta över token-ID:n till bias) och stream (boolesk). För multimodala inmatningar kan meddelandeinnehållet vara en array av delar (text, image_url, etc.) enligt OpenAIs vision-format. Ljud- och videoinmatningar kan kräva specifik kodning (t.ex. base64). Det finns ingen parameter för kontextfönstrets storlek – modellen använder automatiskt upp till 1 048 576 token. Om din prompt överskrider gränsen returnerar API:et ett fel.
Ja, migrationen är enkel eftersom OrcaRouter implementerar ett OpenAI-kompatibelt API som abstraherar den underliggande leverantören. Om du ursprungligen använde Googles Generative AI SDK eller Vertex AI måste du ersätta din klientkod för att använda OpenAI-slutpunkten. Specifikt ändrar du bas-URL:en till https://api.orcarouter.ai/v1 och byter till OpenAI SDK. Modellidentifieraren ändras från "gemini-3.5-flash" till "google/gemini-3.5-flash". Autentisering flyttas från Google OAuth till en enkel OrcaRouter API-nyckel. Svarsformaten är liknande, men du kan behöva justera hur multimodala inmatningar struktureras (t.ex. använd OpenAI vision-format). OrcaRouters dokumentation innehåller en migrationsguide.
Vanliga fel inkluderar HTTP 400 för ogiltiga parametrar (t.ex. överskridande av max_tokens, ej stödd modalitet), HTTP 401 för felaktig API-nyckel, HTTP 404 för felaktigt modell-ID och HTTP 429 för hastighetsbegränsning. API:et returnerar JSON-felmeddelanden med detaljer. Vid tokenbegränsningsfel, minska indatalängden eller använd trunkering. Vid hastighetsbegränsningar, implementera exponentiell backoff. OrcaRouter kan ha användarspecifika hastighetsbegränsningar; kontrollera instrumentpanelen för specifikationer. Strömningsfel kan visa sig som felaktiga delar; hantera återanslutning elegant. Eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt kommer befintlig felhanteringskod för OpenAI i allmänhet att fungera, men testa noggrant.
Gemini 3.5 Flash är designad för hastighet och kostnadseffektivitet, medan Gemini 3.5 Pro siktar på högre resonemangsprecision och benchmark-prestanda. Pro har vanligtvis ett högre pris (inte specificerat här) och kanske inte stöder samma 1M token-kontext (ofta 128K eller 200K). Flash är bättre för realtidsanvändning, hög genomströmning och budgetmedvetna projekt. Pro överträffar dock Flash på komplexa matematik-, vetenskaps- och logiska deduktionsuppgifter. För multimodala uppgifter hanterar Flash bilder och video men kan producera mindre detaljerade beskrivningar än Pro. Om din applikation kräver högsta möjliga utdatakvalitet och tål högre latens och kostnad, välj Pro. Annars är Flash ett starkt standardval.
Båda är effektiva, snabba modeller, men Gemini 3.5 Flash erbjuder ett betydligt större kontextfönster (1M vs. 128K typiskt). Detta gör den mer lämplig för uppgifter som kräver bearbetning av mycket långa dokument eller många bilder samtidigt. På benchmarks är båda konkurrenskraftiga, men exakta poäng beror på datasetet. GPT-4o Mini kan ha något bättre prestanda på flerspråkiga uppgifter på grund av träningsdistributionen, medan Gemini 3.5 Flash kan utmärka sig inom multimodal integration. Prissättning: Gemini 3.5 Flash kostar $1.50/$9.00 per 1M tokens; GPT-4o Mini är typiskt $0.15/$0.60 per 1M (inte angivet i fakta, men allmänt känt). Så GPT-4o Mini är billigare, men Gemini 3.5 Flash erbjuder 8x längre kontext. Valet beror på kontextbehov och kostnadsbudget.
Claude 3 Haiku är också en snabb, kostnadseffektiv modell från Anthropic, med ett kontextfönster på 200K tokens (mindre än Gemini 3.5 Flash). Båda stöder multimodala indata, även om Haiku främst är text och bild. Priset för Gemini 3.5 Flash är högre (Haiku ligger på cirka $0,25/$1,25 per 1M tokens, välkänt). Däremot ger det längre kontextfönstret och stödet för ljud/video Gemini 3.5 Flash fördelar i specifika användningsfall. Prestandan på resonemangsuppgifter är jämförbar, men Gemini 3.5 Flash kan ha bättre instruktionsföljning för långa kontexter. Om kontextlängd är avgörande vinner Gemini 3.5 Flash; om kostnad och enkla uppgifter dominerar kan Haiku vara billigare.
Den främsta fördelen med Gemini 3.5 Flash jämfört med öppen källkod-modeller (som Llama 3.1 8B eller Mistral 7B) är dess hanterade infrastruktur och multimodala funktioner. Modeller med öppen källkod kräver att du distribuerar och underhåller servrar, hanterar skalning, och har ofta mindre kontextfönster (vanligtvis 8K–128K). Gemini 3.5 Flash erbjuder 1M kontext direkt ur lådan, inbyggt ljud/video-stöd och noll förskottskostnad—betala endast per token via OrcaRouter. Däremot kan modeller med öppen källkod vara billigare vid mycket höga volymer om du har egen hårdvara, och de erbjuder full datasekretess. För startups och företag som vill undvika operativa omkostnader är Gemini 3.5 Flash ett bekvämt val.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-3.5-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| Inmatning / 1M token | $1.50 |
| Utdata / 1M tokens | $9.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.150 |
| Cache-skrivning / 1M | $0.083 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/google/gemini-3.5-flashÖppna @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