Gemini 3.6 Flash 是谷歌在 Gemini 3 系列中最新推出的快速、经济高效的模型——一款原生多模态模型，能够读取文本、图像、视频、音频和文件，并以文本形式响应，拥有 100 万个 token 的上下文窗口，最多可支持 64K 输出 token。它专为需要以 Flash 级别的速度和价格获得接近前沿质量的团队而设计，是编码代理、文档与媒体理解、检索增强生成以及高吞吐量自动化任务中的强力默认选择。 与之前的 3.5 Flash 相比，它在 token 效率上显著提升，输出更加简洁——在达到相同或更高质量的同时，减少了输出 token 的数量，从而直接降低了长时间代理运行的成本和延迟。它支持可配置的推理力度（调用者可以根据每次请求在深度与速度之间进行调节）、原生工具调用和结构化输出，并且在长上下文和代理编码评估中表现出色，在其级别中包括 128K 平均多针检索的 91.8% 以及在 SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 和 OSWorld 上的竞争力得分。 Gemini 3.6 Flash 同时支持 OpenAI 聊天补全格式和 Gemini 的原生 generateContent API，使其成为现有 Gemini 和兼容 OpenAI 集成的即插即用升级。当您希望以非前沿的价格获得前沿模型的大部分智能时，可将其作为日常主力模型使用。
Google Gemini 3.6 Flash 是Google开发的大型多模态模型，通过OrcaRouter的API提供透明定价（无加价）。该模型支持文本、图像、视频、文件和音频输入，上下文窗口最高可达1,048,576个token，最大输出为65,536个token。该模型专为需要处理长文档、跨多种模态进行推理并保持成本可预测的开发者和企业设计。其Flash变体兼顾了性能与效率，适用于对延迟和预…
Gemini 3.6 Flash 在处理长上下文（最高可达 1,048,576 个 token）和多模态输入方面表现出色。其在 GDM-MRCR v2 八针测试（平均 128k）中取得的 91.8 分基准成绩，表明该模型在“大海捞针”场景中具备强大的检索与理解能力，能够准确地在大型文档中定位特定信息。该模型还支持音频和视频输入，能够实现从视频中转录语音、分析图表或回答关于一系列图像的问题等应用场景。Flash 的命名暗示了低延迟和成本效益，使其适用于实时或高吞吐量的应用。由于该模型通过 OrcaRouter 以供应商价格提供且零加价，总成本透明且可预测。
Gemini 3.6 Flash 已经是 Google 推出的成本优化版 Flash 变体。但如果您的使用场景不需要多模态输入（例如纯文本任务），那么一个上下文窗口更短的轻量级纯文本模型可能会更便宜、更快。如果您的任务适合 8K–32K token 的范围，那么像 Gemini 1.5 Flash（如果通过 OrcaRouter 可用）或其他轻量模型，也许能以更低的每 token 成本满足需求。此外，如果您从不使用音频、视频或文件输入，您可能为不需要的能力付了费。决策应基于您的确切输入模态、所需的上下文长度以及质量要求。OrcaRouter 列出了每个模型的定价，因此您可以比较每 token 费率并选择最经济的方案。
受益于Gemini 3.6 Flash的任务包括：(1) 对超过10万Token的文档进行长上下文检索与问答，(2) 需结合视觉、音频与文本数据的多模态推理，(3) 视频摘要或分析，(4) 文件处理，例如解析包含图像和文本的PDF、电子表格或演示文稿，以及(5) 仍需多模态能力的成本敏感型应用。65,536个Token的输出上限允许生成长篇摘要、报告或代码。该模型不太适合需要严格逻辑推理或数学推理的任务，这类任务可能需要非Flash变体；此类用例可能受益于更高精度，但成本也更高。请针对您的具体任务进行基准测试，以确认相较于其他方案的质量。
通过OrcaRouter兼容OpenAI的API，Gemini 3.6 Flash在正确配置时支持流式响应（使用`stream`参数）和函数调用（即工具使用）。这些功能的确切可用性取决于底层Google API，但OrcaRouter将OpenAI请求格式映射到Google的端点。对于流式，在请求中设置`"stream": true`。对于函数调用，在请求体中使用标准OpenAI模式定义工具。您应该使用模型ID `google/gemini-3.6-flash`在OrcaRouter基础URL上测试这些功能。请注意，并非所有Gemini模型版本都支持每项功能；有关别名背后的具体模型版本，请参考Google的文档。
提供的基准测试得分为91.8，测试环境为GDM-MRCR v2 8-needle，平均上下文长度为128K tokens。GDM-MRCR（谷歌多上下文检索）v2衡量模型在长上下文中检索并推理多个信息点（"needles"）的能力。91.8的得分表明，该模型平均成功找到并正确回答了91.8%的信息点相关问题。对于一款Flash模型而言，这是一个强劲的结果，证明Gemini 3.6 Flash能够可靠地从非常长的文档中提取事实。基准测试并非全面评估，它们测试的是特定场景。实际表现可能因检索任务的复杂度、干扰项数量及信息格式的不同而有所差异。
未提供 Gemini 3.5 Flash 的延迟数据，但相较于非 Flash 版本，Flash 模型通常针对更低的推理时间进行了优化。实际响应时间取决于输入上下文长度、请求的输出令牌数量、多模态编码的复杂度（例如图像或视频帧的数量）以及提供商的服务器负载。由于 OrcaRouter 充当网关，延迟包括前往 Google 服务器的往返时间以及 OrcaRouter API 路由带来的额外开销。对于需要极低延迟的应用，建议使用代表性提示进行测试并测量端到端时间。总体而言，Flash 模型设计为比 Pro 模型更快，且流式传输可以降低感知延迟。
尽管Gemini 3.6 Flash在提供的长上下文基准测试中表现出色，但其Flash版本在推理、数学或代码生成任务上的准确率可能低于更大、更昂贵的模型。此类任务的具体对比分数未提供。此外，65,536个token的输出限制虽然充裕，但可能不足以生成非常长的文档或完整代码库。该模型也可能存在大型语言模型中常见的偏见或事实错误。由于token压缩，多模态理解质量可能会因图像过多或长时间视频而下降。最后，由于模型通过OrcaRouter访问，Google或OrcaRouter的任何服务中断都可能影响可用性。始终在您的特定数据上测试模型以验证质量。
Gemini 3.6 Flash 为总输入提供了 1,048,576 个 tokens（约 100 万个 tokens）的上下文窗口，包括所有文本、图像、视频、文件和音频内容。单次响应允许的最大输出 tokens 为 65,536 个 tokens。这意味着您可以输入非常长的文档、多张图像或长篇转录内容，仍然能获得内容丰富的响应。大上下文窗口是一项关键优势，使其能够完成诸如书籍摘要、法律文档审查以及具有广泛历史的多轮对话等任务。然而，完整的 100 万上下文可能会导致不可忽视的处理时间和 token 成本。请注意，使用大上下文会以每 100 万 tokens 1.50 美元的价格消耗输入 tokens，因此每次请求的 100 万输入将花费 1.50 美元（加上输出成本）。
定价为每1,000,000个输入token $1.50，每1,000,000个输出token $7.50。OrcaRouter完全按照Google提供的费率计费，零加价。没有额外的每请求费用或平台附加费。输入token包括用户消息中的所有token（系统、用户和助手历史记录）以及任何编码为token的多模态内容。输出token仅计算生成的文本。每次请求的费用取决于输入和输出的长度。例如，100K token的输入和1K token的输出，费用为$0.15（输入）+ $0.0075（输出）= $0.1575。对于高用量场景，这种透明的定价有助于准确预测成本。
OrcaRouter 目前未针对 Gemini 3.6 Flash 提供任何缓存或批量折扣。定价按提供商费率按 token 统一计费。部分 AI 平台对重复上下文提供基于缓存的折扣，但 OrcaRouter 未提及该模型有此功能。您可以通过优化提示长度、限制不必要的上下文以及使用更短的输出 token 来降低成本。如需更低的每 token 费率，可考虑使用更小的模型（例如 Gemini 1.5 Flash）是否满足您的任务需求。Google 可能提供不同层级的预留容量定价，但这不适用于 OrcaRouter 的按需付费 API。请务必查看 OrcaRouter 文档以获取定价选项的最新更新。
由于OrcaRouter以零加价传递供应商价格，通过OrcaRouter使用Gemini 3.6 Flash的每Token成本应与谷歌直接收取的费用完全相同。然而，使用OrcaRouter可以获得统一的、兼容OpenAI的API，并可能受益于更简单的计费和集成。网关服务不产生额外费用。如果您有直接的谷歌云合同，您可能会获得批量折扣，使价格低于每100万Token 1.50美元/7.50美元。OrcaRouter不提供此类折扣，因此对于非常高的使用量（每月超过100亿Token），直接交易可能更便宜。对于大多数用户而言，OrcaRouter在价格上与标准API持平，同时兼具便利性。
当您在提示中包含图像、视频、音频或文件时，服务会将这些内容转换为令牌，计入您的输入令牌限制，并按照输入费率（每100万令牌1.50美元）收费。每张图像或每秒音频消耗的令牌数量未明确指定，但粗略估计，每张图像可能消耗数百至数千个令牌，具体取决于分辨率（分辨率越高，令牌越多）。视频通常作为一系列帧进行处理，每帧都会消耗令牌。PDF等文件会提取其中的文本和图像，图像同样按令牌计算。为估算成本，您应使用多模态样本提示进行测试，并通过API响应的`usage`字段（如可用）监控令牌使用情况。减少视觉内容或使用较低分辨率版本可降低费用。
要使用 Gemini 3.6 Flash，请向 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容端点发送请求。将基础 URL 设置为 `https://api.orcarouter.ai/v1`。在请求体中，将模型指定为 `"google/gemini-3.6-flash"`。该 API 支持与 OpenAI 相同的聊天补全端点：`POST /chat/completions`。您可以通过配置 `api_key` 和 `base_url` 使用任何 OpenAI SDK（Python、Node.js 等）。Python 示例：`client = OpenAI(api_key="your_orcarouter_key", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1")` 然后 `response = client.chat.completions.create(model="google/gemini-3.6-flash", messages=[...])`。该模型接受标准参数，如 `temperature`、`max_tokens`、`stream` 和 `tools`。
支持的参数包括 `messages`（包含角色和内容的消息对象数组）、`max_tokens`（最多65536）、`temperature`、`top_p`、`stop` 序列、`stream`（布尔值）、`tools`（用于函数调用）以及 `tool_choice`。多模态内容可以通过使用部件数组（例如文本、image_url、audio_data）包含在消息的 `content` 字段中。具体格式遵循 OpenAI 视觉 API 的约定。OrcaRouter 将这些参数转换为底层 Google API。请注意，并非所有 OCR 特有参数（如 `response_modalities`）都可用。有关支持的图像和音频格式详情，请参考 OrcaRouter 的文档，但通常接受 JPEG、PNG、GIF、MP3 和 WAV 格式。将 `max_tokens` 设置为所需输出长度，不超过 65536 的限制。
如果你的应用当前调用的是OpenAI的API（例如`gpt-4o`），通过OrcaRouter迁移到Gemini 3.6 Flash只需要修改两处：基础URL和模型名称。更新你的客户端配置：将基础URL设为`https://api.orcarouter.ai/v1`，模型ID使用`"google/gemini-3.6-flash"`。现有的消息格式（包括系统、用户和助手角色）可以保持不变。对于多模态支持，你可以修改代码，利用OpenAI视觉消息结构来包含图片或音频URL。OrcaRouter负责处理API翻译，因此除了模型和基础URL外，你无需修改请求结构。先使用少量请求进行测试，确认预期行为和令牌用量。
要使用OrcaRouter，您需要平台提供的API密钥。在`Authorization`标头中将此密钥作为`Bearer <your_key>`包含。通过OrcaRouter发送的数据会转发到谷歌的推理服务器；OrcaRouter不会基于您的数据进行训练，也不会存储超出请求处理必要范围的提示（例如，用于计费的日志记录）。谷歌的数据处理政策适用于该模型提供商。OrcaRouter不会在标准请求日志之外添加任何额外的数据保留。对于敏感信息，请查阅OrcaRouter的隐私政策以及谷歌Gemini数据使用条款。由于该API兼容OpenAI，您可以实施标准安全措施，如传输中加密（HTTPS）和密钥轮换。
两个模型均支持多模态输入（文本、图像、音频），并提供大上下文窗口。GPT-4o 默认拥有128K上下文（可扩展至256K），而 Gemini 3.6 Flash 则提供1,048,576个token（1M）。定价方面存在差异：GPT-4o 每百万输入 token 收费2.50美元，每百万输出 token 收费10美元（截至撰写本文时）；Gemini 3.6 Flash 则分别为1.50美元和7.50美元。由于测试不同，基准分数无法直接比较，但 Gemini 3.6 Flash 在特定检索基准上取得91.8分，表明其性能强劲。GPT-4o 可能在许多任务中具有更优的指令遵循和推理能力，而 Gemini 3.6 Flash 则在长上下文检索和成本效益方面表现出色。选择取决于您针对具体用例是更看重上下文长度、成本还是原始准确性。
Claude 3.5 Sonnet（200K 上下文）的上下文窗口比 Gemini 3.6 Flash 的 100 万 token 更短。每 token 定价：Claude 3.5 Sonnet 每百万输入 token 收费 3.00 美元，每百万输出 token 收费 15.00 美元，高于 Gemini 的 1.50 美元/7.50 美元。Claude 在细致推理和安全合规方面可能具有优势，而 Gemini Flash 则专注于多模态灵活性和长上下文检索。Gemini 对视频和音频输入的支持使其在处理涉及这些模态的任务时更具优势。然而，Claude 的输出通常更长（最多 8192 token，而 Gemini 为 65K）。对于需要非常长输出的任务（例如生成完整报告），Gemini 3.6 Flash 可能更合适。未提供标准数据集上的基准比较，因此建议进行实证测试。
当您的首要需求是以下条件时，请选择 Gemini 3.6 Flash：(a) 上下文窗口大于 128K tokens（最高可达 1M），(b) 需要处理音频、视频或文件输入，以及 (c) 多模态模型中每 token 成本较低。它在长文档检索方面尤为出色（其基准测试得分高达 91.8）。如果您的任务纯文本且适合 128K tokens 以内，则 GPT-4o mini 或 Claude 3 Haiku 等模型可能更便宜。如果您需要最高的推理准确度且预算允许，Pro 模型（例如 Gemini 3.6 Pro，如果通过 OrcaRouter 可用）可能更合适，尽管成本更高。请使用 OrcaRouter 上的基准数据和定价比较来指导您的选择。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
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-3.6-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| 输入 / 1M tokens | $1.50 |
| 输出 / 1M tokens | $7.50 |
| 缓存读取 / 1M | $0.150 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
@misc{orcarouter_gemini_3_6_flash,
title = {Gemini 3.6 Flash API},
author = {Google},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.6-flash}
}Google. (2026). Gemini 3.6 Flash API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.6-flash