Google Gemini 3.5 Flash — โมเดลระดับ Flash ที่แข็งแกร่งที่สุดของ Google อยู่รองจาก 3.1-pro-preview เพียงเล็กน้อยในด้านความฉลาด (AA Intel 55.3 เทียบกับ 57.2) ด้วยความหน่วงแบบ Flash หน้าต่างบริบท 1M โทเค็น (1,048,576), 64K เอาต์พุตสูงสุด (65,536) รองรับอินพุตแบบมัลติโมดัลเต็มรูปแบบทั้งข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และไฟล์; เอาต์พุตเป็นข้อความเท่านั้น AA Coding 45, GPQA Diamond 92.2%, IFBench 76.3% (การปฏิบัติตามคำแนะนำระดับสูง), Long-Context Recall 69.3%, SciCode 53.1%, τ²-Bench 95.3% (การใช้เครื่องมือแบบเอเจนต์), HLE 41% รองรับการให้เหตุผล (include_reasoning / reasoning), เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง, การเรียกใช้เครื่องมือ, response_format, seed, stop, และการควบคุมการสุ่มตัวอย่างมาตรฐาน เอนด์พอยต์: chat_completions, gemini_generate เหมาะที่สุดสำหรับ: ลูปเอเจนต์ปริมาณมาก, การวิเคราะห์เอกสารยาว, และการสกัดมัลติโมดัลที่ความหน่วงหรือต้นทุนระดับ Pro มากเกินไป
Gemini 3.5 Flash เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย Google ซึ่งถูกปรับแต่งมาเพื่อความเร็วและประสิทธิภาพ โดยเป็นส่วนหนึ่งของตระกูล Gemini และถูกออกแบบมาให้รองรับอินพุตแบบมัลติโมดัล ได้แก่ ข้อความ รูปภาพ…
Gemini 3.5 Flash มีความโดดเด่นในงานที่ต้องการความเร็วและประสิทธิภาพโดยไม่ลดทอนคุณภาพมากเกินไป รุ่นนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสรุปข้อความ การตอบคำถามจากเอกสารยาวๆ และการสร้างเอเจนต์สนทนาที่ต้องการเวลาตอบสนองต่ำ ความสามารถแบบหลายรูปแบบช่วยให้สามารถสร้างคำอธิบายภาพ ดึงข้อความจากเฟรมวิดีโอ หรือประมวลผลการบันทึกเสียง หน้าต่างบริบทที่กว้างทำให้มีประสิทธิภาพสำหรับงานอย่างการวิเคราะห์ฐานโค้ดทั้งหมด การตรวจทานเอกสารทางกฎหมายที่ยาว หรือการคงบทสนทนาหลายรอบให้สอดคล้องกัน นักพัฒนาที่ทำงานกับแอปพลิเคชันที่คำนึงถึงต้นทุนจะได้รับประโยชน์จากราคาที่แข่งขันได้ อย่างไรก็ตาม สำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลเชิงลึก การสร้างสรรค์ หรือความแม่นยำสูงในเกณฑ์มาตรฐานที่ซับซ้อน โมเดลระดับพรีเมียมอาจเหมาะสมกว่า
หากกรณีการใช้งานของคุณเกี่ยวข้องกับงานที่ง่ายมาก เช่น การจำแนกประเภทแบบครั้งเดียว (single-turn classification), การสกัดคำสำคัญ (keyword extraction), หรือการตอบสนองที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (predefined responses) คุณอาจพิจารณาใช้โมเดลที่เล็กกว่าและถูกกว่า เช่น Gemini Nano หรือตัวแปรแบบกลั่น (distilled variant) โมเดลเหล่านี้มักมีต้นทุนต่อโทเคน (token costs) ที่ต่ำกว่ามาก และสามารถจัดการกับรูปแบบที่ตรงไปตรงมาได้โดยไม่ต้องใช้หน้าต่างบริบท (context window) เต็มของ Gemini 3.5 Flash นอกจากนี้ หากคุณต้องการเวลาแฝง (latency) ต่ำที่สุดและยินดีที่จะเสียสละความแม่นยำบางส่วน โมเดลที่เล็กกว่าอาจจะเหมาะสมกว่า ในทางกลับกัน หากงานของคุณเกี่ยวข้องกับการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน การบูรณาการมัลติโหมด (multimodal integration) หรือบริบทที่ยาวมาก การลงทุนใน Gemini 3.5 Flash จะคุ้มค่าผ่านการลดการแบ่งส่วนด้วยมือ (manual chunking) และคุณภาพผลลัพธ์ที่สูงขึ้น OrcaRouter มีโมเดลหลายตัวให้คุณเปรียบเทียบต้นทุนและประสิทธิภาพ
ใช่, Gemini 3.5 Flash รองรับการสตรีมผ่าน API ของ OrcaRouter's API โดยอนุญาตให้ส่งโทเค็นในขณะที่ถูกสร้างขึ้น แทนที่จะรอคำตอบทั้งหมด สิ่งนี้สำคัญสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ เช่น แชทสด ผู้ช่วยเสียง หรือเครื่องมือเขียนโค้ดแบบโต้ตอบ การออกแบบของโมเดลให้ความสำคัญกับความหน่วงต่ำ ดังนั้นเวลาในการได้รับโทเค็นแรกโดยทั่วไปจะสั้น คุณสามารถเปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่าพารามิเตอร์ 'stream' เป็น true ในการเรียก API ของคุณ คำตอบจะเป็นชุดของ chunks ที่เป็นไปตามรูปแบบการสตรีมมาตรฐานของ OpenAI ทำให้ Gemini 3.5 Flash เหมาะสำหรับประสบการณ์ที่ผู้ใช้งานเห็นความเร็วอย่างไรก็ตาม โปรดทราบว่าการสตรีมอาจเพิ่มต้นทุนของโทเค็นเล็กน้อยเนื่องจากค่าใช้จ่ายแฝง (overhead)
ด้วยหน้าต่างบริบทขนาด 1,048,576 โทเค็น Gemini 3.5 Flash สามารถจัดการกับข้อมูลนำเข้าที่ยาวมากได้ เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด ควรจัดโครงสร้างพรอมต์ของคุณโดยใส่บริบทที่เกี่ยวข้องทั้งตอนต้นและตอนท้าย เนื่องจากโมเดลจะสนใจโทเค็นทั้งหมด (แม้ว่าอาจมีอคติตามตำแหน่ง) สำหรับข้อมูลนำเข้าแบบหลายรูปแบบ (multimodal) ควรระวังว่ารูปภาพและวิดีโอจะใช้โทเค็นตามสัดส่วนของขนาดและความละเอียด ใช้พารามิเตอร์ 'max_tokens' เพื่อควบคุมความยาวของผลลัพธ์ หากงานของคุณเกี่ยวข้องกับเอกสารหลายชิ้น ให้ลองเชื่อมต่อเอกสารเหล่านั้นอย่างมีตรรกะ สำหรับการสนทนา ให้รักษาหน้าต่างแบบเลื่อน (sliding window) หรือตัดข้อความเก่าออกให้อยู่ภายในขีดจำกัด API ของ OrcaRouter จะไม่ตัดทอนข้อมูลนำเข้าโดยอัตโนมัติ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโทเค็นพรอมต์ทั้งหมดของคุณอยู่ภายในหน้าต่างบริบทเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด
Gemini 3.5 Flash ถูกออกแบบมาเพื่อมอบประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการทำงานด้านภาษาธรรมชาติและเกณฑ์มาตรฐานแบบมัลติโมดัลหลากหลายประเภท แม้ว่าคะแนนเฉพาะสำหรับโมเดลเวอร์ชันนี้จะไม่ได้ระบุไว้ในข้อมูลที่ให้มา แต่โดยทั่วไปแล้วซีรีส์ Gemini Flash จะมีความโดดเด่นในงานต่างๆ เช่น MMLU (ความเข้าใจภาษาแบบมัลติทาสก์ขนาดใหญ่), HellaSwag (การใช้เหตุผลสามัญสำนึก) และเกณฑ์มาตรฐานแบบมัลติโมดัลอย่าง VQA และ TextVQA โมเดลนี้มีความแข็งแกร่งเป็นพิเศษในสถานการณ์ที่ต้องการบริบทสั้นและการอนุมานที่รวดเร็ว การฝึกฝนของโมเดลเน้นไปที่ความถูกต้องตามข้อเท็จจริงและการปฏิบัติตามคำสั่ง ผู้ใช้มักรายงานว่ามีคุณภาพสูงในงานสรุปความ การแปล และการเขียนโค้ด อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเกณฑ์มาตรฐานมีการพัฒนา นักพัฒนาจึงควรทดสอบโมเดลกับชุดข้อมูลของตนเองเพื่อประเมินประสิทธิภาพในโลกจริง
แม้จะมีจุดแข็ง แต่ Gemini 3.5 Flash ก็มีข้อจำกัด อาจไม่สามารถเทียบชั้นการให้เหตุผลระดับสูงของโมเดลขนาดใหญ่อย่าง Gemini 3.5 Pro หรือ GPT-4 ในเรื่องคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ปริศนาตรรกะ หรือการเขียนเชิงสร้างสรรค์ที่ละเอียดอ่อน การเพิ่มประสิทธิภาพด้านความเร็วบางครั้งก็ทำให้ต้องแลกกับความลึก โมเดลอาจสร้างคำตอบที่ฟังดูสมเหตุสมผลแต่ไม่ถูกต้อง (อาการหลอน) โดยเฉพาะในหัวข้อที่หายากหรือเฉพาะทางมาก สำหรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (multimodal) ประสิทธิภาพบนภาพความละเอียดต่ำหรือภาพที่ถูกบดบังอย่างหนักอาจด้อยกว่าโมเดลวิชันเฉพาะทาง นอกจากนี้ การจัดการบริบทที่ยาวมาก (ใกล้ขีดจำกัดโทเค็น) อาจลดความแม่นยำ เนื่องจากโมเดลอาจสูญเสียรายละเอียดในส่วนกลาง OrcaRouter แนะนำให้ตรวจสอบผลลัพธ์ที่สำคัญ โดยเฉพาะในโดเมนที่มีความเสี่ยงสูง
Gemini 3.5 Flash ได้รับการปรับแต่งเพื่อให้มีความหน่วงต่ำ หมายความว่าเวลาตอบสนองโดยทั่วไปจะเร็วกว่าโมเดลขนาดใหญ่ที่ประสิทธิภาพสูงกว่า ภายใต้สภาวะปกติ เวลาถึงโทเค็นแรกจะวัดเป็นร้อยมิลลิวินาทีสำหรับพรอมต์สั้น และปริมาณงาน (โทเค็นต่อวินาที) ก็แข่งขันได้กับโมเดลระดับ flash อื่นๆ อย่างไรก็ตาม ความหน่วงจริงขึ้นอยู่กับความยาวอินพุต ความยาวเอาต์พุต และจำนวนคำขอที่เกิดขึ้นพร้อมกัน โครงสร้างพื้นฐานของ OrcaRouter สามารถช่วยลดความแปรปรวนได้ สำหรับแอปพลิเคชันที่ไวต่อความหน่วงอย่างมาก (เช่น การโต้ตอบด้วยเสียง) สามารถปรับแต่งการตั้งค่าอุณหภูมิและการสตรีมเพื่อสร้างสมดุลระหว่างความเร็วและคุณภาพ ไม่มีตัวเลขเกณฑ์วัดความหน่วงอย่างเป็นทางการสำหรับโมเดลนี้ แต่การเปรียบเทียบเชิงคุณภาพชี้ให้เห็นว่ามันเป็นหนึ่งในตัวเลือกที่เร็วกว่าที่มีให้ผ่าน OrcaRouter
Gemini 3.5 Flash แสดงผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งในงานสร้างโค้ด แก้ไขบั๊ก และอธิบายงาน รองรับภาษาโปรแกรมหลายภาษา และสามารถสร้างฟังก์ชัน คลาส หรือสคริปต์ทั้งหมดได้ ขีดจำกัดเอาต์พุตขนาดใหญ่ (65,536 โทเค็น) ทำให้สามารถสร้างบล็อกโค้ดหรือเอกสารยาวๆ ในครั้งเดียวได้ สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (JSON, XML, YAML) โมเดลสามารถจัดรูปแบบเอาต์พุตได้อย่างน่าเชื่อถือเมื่อได้รับคำสั่ง อย่างไรก็ตาม สำหรับความถูกต้องทางไวยากรณ์ที่แม่นยำมากหรือการออกแบบอัลกอริทึมที่ซับซ้อน การทดสอบถือเป็นสิ่งสำคัญ โมเดลอาจสร้างโค้ดที่คอมไพล์ได้แต่มีข้อผิดพลาดเชิงตรรกะเป็นครั้งคราว โมเดลนี้ไม่ได้ถูกปรับแต่งโดยเฉพาะสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับโค้ดเท่านั้น ดังนั้นสำหรับเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ดเฉพาะทาง โมเดลโค้ดเฉพาะ (เช่น CodeGemma) อาจทำงานได้ดีกว่า
OrcaRouter คิดค่าบริการ Gemini 3.5 Flash ในอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีส่วนเพิ่ม (zero markup) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ค่าใช้จ่ายสำหรับ input tokens อยู่ที่ $1.50 ต่อ 1 ล้าน tokens และ output tokens อยู่ที่ $9.00 ต่อ 1 ล้าน tokens ไม่มีค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์มเพิ่มเติม ค่าเรียก API หรือขั้นต่ำรายเดือน คุณจ่ายเฉพาะ tokens ที่คุณใช้จริงเท่านั้น Input tokens รวม tokens ทั้งหมดใน prompt (ข้อความ, image tokens ฯลฯ) ในขณะที่ output tokens นับการตอบสนองที่สร้างขึ้น การคิดค่าบริการจะคำนวณต่อคำขอและรวมยอดในรอบการเรียกเก็บเงิน OrcaRouter ให้การติดตามการใช้งานที่โปร่งใสผ่านแดชบอร์ด ราคานี้ทำให้ Gemini 3.5 Flash เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่ประหยัดมากขึ้นสำหรับงาน multimodal ที่มีปริมาณสูงและบริบทยาว
ราคา token เอาต์พุต ($9.00 ต่อ 1M) สูงกว่าราคา token อินพุต ($1.50 ต่อ 1M) ถึงหกเท่า ซึ่งหมายความว่าแอปพลิเคชันที่สร้างเอาต์พุตที่ยาวมากอาจเห็นต้นทุนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ในขณะที่แอปพลิเคชันที่ส่งพรอมต์ยาวเป็นหลัก (เช่น การวิเคราะห์เอกสาร) จะมีราคาถูกกว่าต่อคำขอ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน ให้ลองใช้เอาต์พุตที่สั้นลงเมื่อเป็นไปได้ หรือใช้การแคชคำตอบสำหรับคำถามที่ซ้ำกัน ปัจจุบัน OrcaRouter ยังไม่มีส่วนลดราคาแคช (ตามข้อเท็จจริงที่ให้มา) ดังนั้นแต่ละการเรียก API จะถูกคิดราคาเต็ม หากกรณีการใช้งานของคุณเกี่ยวข้องกับพรอมต์สั้นจำนวนมากแต่มีบริบทยาว ต้นทุนอินพุตอาจเป็นส่วนที่สูงสุด สำหรับแอปพลิเคชันแชทที่มีเอาต์พุตยาว ให้เน้นควบคุมความยาวของการสร้างด้วย max_tokens
จากข้อเท็จจริงที่ให้มา OrcaRouter คิดค่าใช้บริการ Gemini 3.5 Flash ในอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มี markup แต่ไม่ได้กล่าวถึงโปรแกรมลดราคาแบบ caching หรือปริมาณการใช้งานใดๆ ซึ่งหมายความว่าแต่ละ token จะถูกเรียกเก็บในอัตรามาตรฐานไม่ว่าจะมีการใช้ซ้ำหรือความถี่เท่าใดก็ตาม ไม่มีส่วนลดสำหรับ prompt caching หรือการแคชผลลัพธ์ที่คำนวณไว้ล่วงหน้าที่ช่วยลดต้นทุน อย่างไรก็ตาม การกำหนดราคาของ OrcaRouter นั้นโปร่งใสและคาดเดาได้: คุณจ่ายเฉพาะ token ที่ใช้งานเท่านั้น สำหรับผู้ใช้ที่อาจคาดหวังการแคชจากผู้ให้บริการอย่าง Google AI Studio หรือ Vertex AI โปรดทราบว่าบริการของ OrcaRouter เป็นแบบ pass-through โดยไม่มีค่าใช้จ่ายแอบแฝง ความเรียบง่ายนี้เป็นประโยชน์ต่อการวางแผนงบประมาณ
Gemini 3.5 Flash ถูกวางตำแหน่งเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดใหญ่อย่าง Gemini 3.5 Pro หรือ GPT-4 Turbo ซึ่งโดยทั่วไปจะมีอัตราต่อโทเค็นที่สูงกว่า ตัวอย่างเช่น Gemini 3.5 Pro อาจมีราคา $3.50/1M อินพุต และ $10.50/1M เอาต์พุต (สมมติขึ้น ไม่ได้ระบุจริง) ในทางกลับกัน ตัวแปร Flash มีราคาถูกกว่าต่อโทเค็น ทำให้เหมาะสำหรับการผลิตที่มีปริมาณสูง ในบรรดาโมเดลระดับ flash การตั้งราคาแข่งขันกันสูง แม้ว่าการเปรียบเทียบที่แน่นอนจะขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของโมเดลสำหรับงานเฉพาะของคุณก็ตาม OrcaRouter มีแคตตาล็อกโมเดลที่คุณสามารถดูราคาเทียบกันได้ ควรตรวจสอบราคาล่าสุดบนแพลตฟอร์ม OrcaRouter เสมอ เนื่องจากอัตราอาจเปลี่ยนแปลงได้
ในการเรียกใช้ Gemini 3.5 Flash ให้ใช้ปลายทาง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions กำหนดพารามิเตอร์ model เป็น "google/gemini-3.5-flash" การตรวจสอบสิทธิ์ต้องใช้คีย์ API จาก OrcaRouter ซึ่งส่งในส่วนหัว Authorization เป็น "Bearer YOUR_API_KEY" คุณสามารถใช้ OpenAI Python SDK, ไลบรารี Node.js, หรือคำขอ HTTP แบบดิบได้ ตัวอย่างด้วย 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"}]) การสตรีมทำงานตามมาตรฐาน พารามิเตอร์อื่นๆ ทั้งหมดเช่น temperature, top_p, presence_penalty, และ stop sequences รองรับ
OrcaRouter's API สำหรับ Gemini 3.5 Flash รองรับพารามิเตอร์การสนทนาแบบสมบูรณ์มาตรฐาน: model (จำเป็น), messages (อาร์เรย์ของวัตถุ role/content), temperature (0–2, ค่าเริ่มต้น 1), top_p (0–1, ค่าเริ่มต้น 1), max_tokens (สูงสุด 65536), stop (สตริงหรืออาร์เรย์ของสตริง), presence_penalty และ frequency_penalty (0–2), logit_bias (แผนที่ของ token IDs ไปยัง bias) และ stream (boolean) สำหรับอินพุตแบบมัลติโมดัล เนื้อหาของข้อความสามารถเป็นอาร์เรย์ของส่วนต่างๆ (text, image_url ฯลฯ) ตามรูปแบบ vision ของ OpenAI อินพุตเสียงและวิดีโออาจต้องมีการเข้ารหัสเฉพาะ (เช่น base64) ไม่มีพารามิเตอร์สำหรับขนาดหน้าต่างบริบท—โมเดลจะใช้สูงสุด 1,048,576 โทเค็นโดยอัตโนมัติ หาก prompt ของคุณเกินขีดจำกัด API จะส่งคืนข้อผิดพลาด
ใช่ การย้ายข้อมูลนั้นตรงไปตรงมาเพราะ OrcaRouter ใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งเป็นนามธรรมของโปรวายเดอร์พื้นฐาน หากคุณใช้ Google Generative AI SDK หรือ Vertex AI อยู่เดิม คุณจะต้องเปลี่ยนโค้ดไคลเอนต์ของคุณเพื่อใช้เอนด์พอยต์ของ OpenAI โดยเฉพาะ เปลี่ยน base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และเปลี่ยนไปใช้ OpenAI SDK ตัวระบุโมเดลเปลี่ยนจาก "gemini-3.5-flash" เป็น "google/gemini-3.5-flash" การรับรองความถูกต้องเปลี่ยนจาก Google OAuth เป็น OrcaRouter API key แบบง่าย รูปแบบการตอบสนองคล้ายกัน แต่คุณอาจต้องปรับวิธีการป้อนข้อมูลแบบมัลติโมดัล (เช่น ใช้รูปแบบวิทัศน์ของ OpenAI) เอกสารของ OrcaRouter มีคู่มือการย้ายข้อมูล
ข้อผิดพลาดทั่วไปได้แก่ HTTP 400 สำหรับพารามิเตอร์ที่ไม่ถูกต้อง (เช่น เกิน max_tokens, โหมดที่ไม่รองรับ), HTTP 401 สำหรับคีย์ API ที่ไม่ถูกต้อง, HTTP 404 สำหรับรหัสโมเดลที่ผิด, และ HTTP 429 สำหรับการจำกัดอัตราการใช้งาน (rate limiting) API จะส่งคืนข้อความแสดงข้อผิดพลาดในรูปแบบ JSON พร้อมรายละเอียด สำหรับข้อผิดพลาดเรื่องขีดจำกัดโทเค็น ให้ลดความยาวของอินพุตหรือใช้การตัดทอน (truncation) สำหรับการจำกัดอัตราการใช้งาน ให้ใช้การหน่วงเวลาแบบ exponential backoff OrcaRouter อาจมีการจำกัดอัตราการใช้งานต่อผู้ใช้ ตรวจสอบแดชบอร์ดเพื่อดูรายละเอียด ข้อผิดพลาดในการสตรีมอาจปรากฏเป็นชิ้นส่วนข้อมูลที่เสียหาย ให้จัดการการเชื่อมต่อใหม่ด้วยความเหมาะสม เนื่องจาก API เข้ากันได้กับ OpenAI โค้ดจัดการข้อผิดพลาดที่มีอยู่สำหรับ OpenAI จะทำงานได้โดยทั่วไป แต่ควรทดสอบอย่างละเอียด
Gemini 3.5 Flash ออกแบบมาเพื่อความเร็วและต้นทุน ในขณะที่ Gemini 3.5 Pro มุ่งเน้นความแม่นยำในการใช้เหตุผลและประสิทธิภาพในการวัดมาตรฐานที่สูงกว่า โดยทั่วไป Pro จะมีราคาที่สูงกว่า (ไม่ได้ระบุไว้ที่นี่) และอาจไม่รองรับบริบท token 1M เท่ากัน (มักจะเป็น 128K หรือ 200K) Flash เหมาะกว่าสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์ ปริมาณงานสูง และโครงการที่คำนึงถึงงบประมาณ อย่างไรก็ตาม Pro มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Flash ในงานคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และการอนุมานเชิงตรรกะที่ซับซ้อน สำหรับงานมัลติโมดัล Flash จัดการกับรูปภาพและวิดีโอ แต่อาจให้คำอธิบายที่มีรายละเอียดน้อยกว่า Pro หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงสุดและสามารถยอมรับความหน่วงและต้นทุนที่สูงขึ้นได้ ให้เลือก Pro มิฉะนั้น Flash เป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่แข็งแกร่ง
ทั้งสองรุ่นเป็นโมเดลที่มีประสิทธิภาพและรวดเร็ว แต่ Gemini 3.5 Flash มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่าอย่างมีนัยสำคัญ (1M เทียบกับ 128K โดยทั่วไป) ทำให้เหมาะสมกว่าสำหรับงานที่ต้องประมวลผลเอกสารยาวมากหรือภาพจำนวนมากในครั้งเดียว ในการวัดประสิทธิภาพ ทั้งสองรุ่นมีการแข่งขันกัน แต่คะแนนที่แน่นอนขึ้นอยู่กับชุดข้อมูล GPT-4o Mini อาจมีประสิทธิภาพดีกว่าเล็กน้อยในงานหลายภาษาเนื่องจากการกระจายการฝึก ขณะที่ Gemini 3.5 Flash อาจโดดเด่นในการรวมหลายรูปแบบ ราคา: Gemini 3.5 Flash อยู่ที่ $1.50/$9.00 ต่อ 1M tokens; GPT-4o Mini โดยทั่วไปอยู่ที่ $0.15/$0.60 ต่อ 1M (ไม่ได้ระบุในข้อเท็จจริง แต่เป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวาง) ดังนั้น GPT-4o Mini ถูกกว่า แต่ Gemini 3.5 Flash มีบริบทยาวกว่า 8 เท่า ตัวเลือกขึ้นอยู่กับความต้องการด้านบริบทและงบประมาณค่าใช้จ่าย
Claude 3 Haiku เป็นโมเดลที่รวดเร็วและคุ้มค่าจาก Anthropic เช่นกัน มีหน้าต่างบริบท (context window) 200K โทเคน (น้อยกว่า Gemini 3.5 Flash) ทั้งสองรองรับอินพุตแบบมัลติโมดัล ถึงแม้ว่า Haiku จะเน้นข้อความและรูปภาพเป็นหลัก ราคาของ Gemini 3.5 Flash สูงกว่า (เป็นที่ทราบกันดีว่า Haiku อยู่ที่ประมาณ $0.25/$1.25 ต่อ 1M โทเคน) อย่างไรก็ตาม หน้าต่างบริบทที่ยาวกว่าและการรองรับเสียง/วิดีโอทำให้ Gemini 3.5 Flash มีข้อได้เปรียบในกรณีการใช้งานเฉพาะ ประสิทธิภาพในงานด้านการใช้เหตุผลเทียบเคียงได้ แต่ Gemini 3.5 Flash อาจทำตามคำแนะนำได้ดีกว่าสำหรับบริบทที่ยาว หากความยาวของบริบทมีความสำคัญ Gemini 3.5 Flash ชนะ; หากค่าใช้จ่ายและงานง่าย ๆ มีอิทธิพล Haiku อาจถูกกว่า
ข้อได้เปรียบหลักของ Gemini 3.5 Flash เหนือโมเดลโอเพนซอร์ส (เช่น Llama 3.1 8B หรือ Mistral 7B) คือโครงสร้างพื้นฐานที่มีการจัดการและความสามารถด้านมัลติมีเดีย โมเดลโอเพนซอร์สต้องการให้คุณปรับใช้และดูแลเซิร์ฟเวอร์ จัดการการปรับขนาด และมักมีหน้าต่างบริบทที่เล็กกว่า (โดยทั่วไปคือ 8K–128K) Gemini 3.5 Flash มีหน้าต่างบริบท 1M ให้ใช้งานทันที รองรับเสียงและวิดีโอโดยตรง และไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า—จ่ายเฉพาะต่อโทเค็นผ่าน OrcaRouter อย่างไรก็ตาม โมเดลโอเพนซอร์สอาจมีราคาถูกกว่าเมื่อใช้งานปริมาณมากหากคุณมีฮาร์ดแวร์ของตัวเอง และมีความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างสมบูรณ์ สำหรับสตาร์ทอัพและองค์กรที่ต้องการหลีกเลี่ยงภาระในการดำเนินงาน Gemini 3.5 Flash เป็นทางเลือกที่สะดวก
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| อินพุต / 1M โทเค็น | $1.50 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $9.00 |
| อ่านแคช / 1M | $0.150 |
| เขียนแคช / 1M | $0.083 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/google/gemini-3.5-flashเปิด @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