Gemini 3.6 Flash 是 Google Gemini 3 系列中最新快速、具成本效益的模型——原生多模態，能讀取文字、圖片、影片、音訊與檔案，並以文字回應，擁有 100 萬 token 的上下文視窗，最高可輸出 64K token。專為需要接近前沿品質、卻享有 Flash 等級速度與價格的團隊打造，是程式碼代理、文件與媒體理解、檢索增強生成以及高吞吐量自動化的強力預設選擇。 與先前的 3.5 Flash 相比，這款模型在 token 效率上明顯更高，也更簡潔——在維持相同或更佳品質的同時，減少輸出 token 數量，直接降低長時間代理流程的成本與延遲。支援可配置的推理程度（呼叫方可依每次請求在深度與速度間調整）、原生工具呼叫與結構化輸出，並在同級模型中的長上下文與代理程式碼評測中表現出色，包括 128k 平均多針檢索達 91.8%，以及在 SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 與 OSWorld 上獲得具競爭力的分數。 Gemini 3.6 Flash 同時支援 OpenAI 聊天補全格式與 Gemini 原生 generateContent API，因此可無縫升級現有 Gemini 與 OpenAI 相容整合。當您想獲得接近前沿模型的大部分智慧，卻不願支付前沿價格時，這就是您日常使用的得力模型。
Google Gemini 3.6 Flash 是由 Google 開發的大型多模態模型，可透過 OrcaRouter 的 API 使用，並提供透明定價（無加價）。它接受文字、圖片、影片、檔案和音訊輸入，支援高達 1,048,576 個 token 的上下文視窗，以及最多 65,536 個 token…
Gemini 3.6 Flash 擅長處理長篇內容（最多 1,048,576 個 token）以及多模態輸入。它在 GDM-MRCR v2 8-needle（128k 平均）上的基準評分達到 91.8，顯示其在大量資料中具備強大的檢索與理解能力，能夠準確定位大型文件中的特定資訊。該模型還支援音訊和影片輸入，可應用於影片語音轉寫、圖表分析，或回答一系列圖像相關的問題。Flash 的命名隱含低延遲與高成本效益，使其適合即時或高流量應用。由於透過 OrcaRouter 以供應商價格提供且無加成，總成本透明且可預測。
Gemini 3.6 Flash 已是 Google 成本最佳化的 Flash 版本。不過，若你的使用情境不需要多模態輸入（例如純文字任務），採用較小型的純文字模型並搭配較短上下文視窗，可能會更便宜且更快。如果你的任務落在 8K–32K token 範圍內，像 Gemini 1.5 Flash（若可透過 OrcaRouter 取得）或其他輕量級模型，或許就能以較低的每個 token 成本滿足需求。此外，若你從不使用音訊、影片或檔案輸入，便可能為不需要的功能付費。決策應根據你的確切輸入模態、所需的上下文長度及品質需求而定。OrcaRouter 列出了每個模型的定價，因此你可以比較每個 token 的費率，並選出最經濟的選項。
得益於 Gemini 3.6 Flash 的任務包括：(1) 針對超過 10 萬個 token 的長文件進行長上下文檢索與問答，(2) 需結合視覺、音訊與文字資料的多模態推理，(3) 影片摘要或分析，(4) 檔案處理，例如解析包含圖片與文字的 PDF、試算表或簡報，以及 (5) 仍需多模態能力但對成本敏感的應用。65,536 token 的輸出限制可生成長篇摘要、報告或程式碼。此模型較不適合需要嚴格邏輯推論或數學推理的任務，這類需求可能更適合非 Flash 版本；後者雖成本較高，但能提供更高準確度。請針對您的特定任務進行基準測試，與替代方案比較以確認品質。
通過OrcaRouter的OpenAI相容API，Gemini 3.6 Flash在適當配置下支援串流回應（使用`stream`參數）和函式呼叫（即工具使用）。這些功能的確切可用性取決於底層的Google API，但OrcaRouter會將OpenAI請求格式映射到Google的端點。對於串流，請在請求中設定`"stream": true`。對於函式呼叫，請使用標準的OpenAI架構在請求主體中定義工具。你應該使用模型ID `google/gemini-3.6-flash` 在OrcaRouter的基本URL測試這些功能。請注意，並非所有Gemini模型版本都支援每項功能；關於別名背後的特定模型版本，請參閱Google的文件。
提供的基準評分為 91.8，在 GDM-MRCR v2 8-needle 上，平均上下文長度為 128K tokens。GDM-MRCR（Google’s Multi-Context Retrieval）v2 衡量模型檢索並推理多個放置在長上下文中的資訊片段（即「needles」）的能力。91.8 的分數表示該模型平均成功找到並正確回答了約 91.8% 的 needles 相關查詢。這對 Flash 模型來說是一個強勁的結果，顯示 Gemini 3.6 Flash 能夠可靠地從極長文件中提取事實。基準測試並非全面；它們測試特定情境。實際表現可能因檢索任務的複雜度、干擾項的數量以及資訊格式而有所不同。
Gemini 3.6 Flash 並未提供延遲數據，但 Flash 模型通常針對比非 Flash 變體更低的推論時間進行優化。實際回應時間取決於多項因素，包括輸入上下文的長度、請求的輸出 token 數量、多模態編碼的複雜度（例如圖片或視訊幀數），以及提供者端的伺服器負載。由於 OrcaRouter 作為閘道，延遲包括往返 Google 伺服器的時間，以及 OrcaRouter API 路由的任何額外開銷。對於需要極低延遲的應用，建議使用具代表性的提示進行測試，並測量端到端的時間。一般而言，Flash 模型的設計比 Pro 模型更快，而串流傳輸可以降低感知延遲。
Gemini 3.6 Flash 在提供的長上下文基準測試中表現良好，但其 Flash 變體在推理、數學或程式碼生成任務上的準確度可能低於更大、更昂貴的模型。此類任務的具體比較分數並未提供。此外，65,536 個 token 的輸出限制雖然寬裕，但對於生成非常長的文件或整個程式碼庫可能仍顯不足。該模型也可能存在大型語言模型常見的偏見或事實錯誤。由於 token 壓縮，多模態理解品質可能因大量圖片或長影片而下降。最後，由於模型是透過 OrcaRouter 存取，Google 或 OrcaRouter 的任何服務中斷都可能影響可用性。請務必在您的特定資料上測試模型以驗證品質。
Gemini 3.6 Flash 提供一個包含 1,048,576 個 token（約 100 萬個 token）的上下文視窗，用於所有輸入內容，包括文字、圖片、影片、檔案和音訊內容。單一回應中允許的最大輸出 token 為 65,536 個 token。這表示您可以輸入非常長的文件、多張圖片或長篇逐字稿，並仍獲得實質的回應。大型上下文視窗是一項關鍵優勢，能夠執行書籍摘要、法律文件審閱以及具有大量歷史記錄的多輪對話等任務。然而，使用完整的 100 萬上下文可能會導致顯著的處理時間和 token 成本。請注意，使用大型上下文時，輸入 token 的費率為每 100 萬個 token $1.50 美元，因此 100 萬的輸入每次請求將花費 $1.50 美元（加上輸出成本）。
定價為每1,000,000個輸入令牌1.50美元，每1,000,000個輸出令牌7.50美元。OrcaRouter完全依Google提供的費率計費，絕不加價。沒有額外的每次請求費用或平台附加費。輸入令牌包含用戶訊息中的所有令牌（系統、用戶及助手歷史紀錄），以及任何編碼為令牌的多模態內容。輸出令牌僅計入生成的文字。每次請求的成本取決於輸入與輸出的長度。例如，一個100K令牌的輸入加上1K令牌的輸出，成本為0.15美元（輸入） + 0.0075美元（輸出） = 0.1575美元。對於大量使用的情況，這種透明定價能讓您準確預測成本。
OrcaRouter 目前並未針對 Gemini 3.6 Flash 提供任何快取或批量折扣。定價是按照提供者費率的每 token 固定價格。部分 AI 平台會針對重複上下文提供基於快取的折扣，但 OrcaRouter 並未提及此模型支援此功能。您可以透過優化提示詞長度、限制不必要的上下文以及使用較短的輸出 token 來降低成本。如果您需要更低的每 token 費率，請考慮較小的模型（例如 Gemini 1.5 Flash）是否足以完成您的任務。Google 可能提供保留容量的不同定價層級，但這不適用於 OrcaRouter 的隨用隨付 API。請務必查看 OrcaRouter 文件以了解定價選項的任何更新。
由於OrcaRouter以零加價方式傳遞供應商價格，因此通過OrcaRouter使用Gemini 3.6 Flash的每token成本應與Google直接收費完全相同。然而，使用OrcaRouter可以獲得統一的OpenAI相容API，並享有更簡單的計費和整合優勢。閘道服務本身不額外收費。如果您有直接的Google Cloud合約，可能享有用量折扣，使價格低於每100萬token $1.50/$7.50。OrcaRouter不提供此類折扣，因此對於極高用量（每月超過100億token），直接簽約可能更便宜。對大多數用戶而言，OrcaRouter在標準API的便利性下提供價格一致。
當您在提示中包含圖片、影片、音訊或檔案時，服務會將這些內容轉換為 tokens，計入您的輸入 token 限制，並按輸入費率（每 1M tokens $1.50 美元）計費。每張圖片或每秒音訊消耗的 tokens 確切數量並未指定，但粗略估算，每張圖片可能消耗數百到數千個 tokens，具體取決於解析度（解析度越高，tokens 越多）。影片通常作為一系列畫格處理，每個畫格都會消耗 tokens。PDF 等檔案則會提取為文字和圖片，圖片會依此進行 token 化。若要估算成本，您應使用多模態提示樣本進行測試，並透過 API 回應中的 `usage` 欄位（若有提供）監控 token 用量。減少視覺內容或使用較低解析度的版本可以降低費用。
若要使用 Gemini 3.6 Flash，請將請求發送到 OrcaRouter 的 OpenAI 相容端點。將 base URL 設為 `https://api.orcarouter.ai/v1`。在請求主體中，將模型指定為 `"google/gemini-3.6-flash"`。此 API 支援與 OpenAI 相同的聊天補全端點：`POST /chat/completions`。您可以透過設定 `api_key` 和 `base_url` 來使用任何 OpenAI SDK（例如 Python、Node.js 等）。Python 範例：`client = OpenAI(api_key="your_orcarouter_key", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1")`，然後 `response = client.chat.completions.create(model="google/gemini-3.6-flash", messages=[...])`。該模型接受標準參數，例如 `temperature`、`max_tokens`、`stream` 和 `tools`。
支援的參數包括 `messages`（包含 `role` 和 `content` 的訊息物件陣列）、`max_tokens`（最高 65536）、`temperature`、`top_p`、`stop` 序列、`stream`（布林值）、`tools`（用於函式呼叫）和 `tool_choice`。可在訊息的 `content` 欄位中透過 parts 陣列（例如 text、image_url、audio_data）來加入多模態內容，格式與 OpenAI vision API 慣例相同。OrcaRouter 會將這些參數轉換為底層的 Google API。請注意，並非所有 OCR 專用參數（如 `response_modalities`）都一定可用。如需支援的圖片與音訊格式詳情，請參閱 OrcaRouter 文件，但一般可接受 JPEG、PNG、GIF、MP3 和 WAV。在 65536 的限制內將 `max_tokens` 設為所需的輸出長度。
如果你的應用程式目前呼叫 OpenAI 的 API（例如 `gpt-4o`），透過 OrcaRouter 遷移至 Gemini 3.6 Flash 只需更改兩項內容：基礎 URL 與模型名稱。更新你的用戶端設定：將基礎 URL 設為 `https://api.orcarouter.ai/v1`，並使用模型 ID `"google/gemini-3.6-flash"`。你既有的訊息格式，包括 system、user 與 assistant 角色，應可直接沿用。如需多模態支援，你可以依照 OpenAI 視覺訊息結構，調整程式碼以納入圖片或音訊 URL。OrcaRouter 負責處理 API 轉譯，因此你無需修改請求結構，只需調整模型與基礎 URL 即可。建議先以少量請求進行測試，確認行為符合預期並觀察 Token 用量。
要使用 OrcaRouter，您需要平台提供的 API 金鑰。將此金鑰以 `Bearer <your_key>` 的形式包含在 `Authorization` 標頭中。通過 OrcaRouter 發送的資料會轉送至 Google 的推理伺服器；OrcaRouter 不會利用您的資料進行訓練，也不會儲存超出請求處理所需範圍的提示內容（例如用於計費的記錄）。模型提供者適用 Google 的資料處理政策。OrcaRouter 不會在標準請求日誌之外增加任何額外的資料保留。對於敏感資訊，請查閱 OrcaRouter 的隱私權政策以及 Google Gemini 的資料使用條款。由於 API 與 OpenAI 相容，您可以實施標準的安全措施，例如傳輸加密（HTTPS）和金鑰輪換。
兩個模型都支援多模態輸入（文字、圖片、音訊），並提供大型上下文視窗。GPT-4o 預設 128K 上下文（可擴展至 256K），而 Gemini 3.6 Flash 提供 1,048,576 個 token（1M）。定價不同：GPT-4o 為每 1M 輸入 2.50 美元、每 1M 輸出 10 美元（截至本文撰寫時），而 Gemini 3.6 Flash 則為 1.50 美元 / 7.50 美元。由於測試不同，基準分數無法直接比較，但 Gemini 3.6 Flash 在特定檢索基準上達到 91.8 分，顯示出強大表現。GPT-4o 在許多任務中可能提供更優越的指令遵循與推理能力，而 Gemini 3.6 Flash 則擅長長上下文檢索與成本效益。選擇取決於您針對特定使用場景，是優先考慮上下文長度、成本，還是原始準確度。
Claude 3.5 Sonnet (200K context) 有比 Gemini 3.6 Flash 的 1M token 更短的上下文窗口。每 token 價格：Claude 3.5 Sonnet 每 1M 輸入 $3.00，每 1M 輸出 $15.00，高於 Gemini 的 $1.50/$7.50。Claude 在精細推理和安全合規方面可能具有優勢，而 Gemini Flash 則專注於多模態多功能性和長上下文檢索。Gemini 對影片和音訊輸入的支援使其在涉及這些模態的任務中佔有優勢。然而，Claude 的輸出通常較長（最高 8192 token，而 Gemini 為 65K）。對於需要非常長輸出（例如生成完整報告）的任務，Gemini 3.6 Flash 可能更合適。未提供標準資料集的基準測試比較，因此建議進行實證測試。
選擇 Gemini 3.6 Flash 的情況是當您的主要需求為：(a) 需要大於 128K token（最高可達 1M）的上下文視窗、(b) 需要處理音訊、影片或檔案輸入，以及 (c) 在多模態模型中尋找較低的每 token 成本。它在長篇文件檢索方面表現特別出色（其基準測試分數為 91.8）。如果您的任務純粹是文字型且符合 128K token 範圍，那麼像 GPT-4o mini 或 Claude 3 Haiku 這類模型可能更便宜。如果您需要最高的推理準確度且預算允許，Pro 模型（例如 Gemini 3.6 Pro，若可透過 OrcaRouter 使用）可能更適合，儘管成本較高。請使用 OrcaRouter 上的基準測試資料和定價比較來輔助您的選擇。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 輸入 / 1M tokens | $1.50 |
| 輸出 / 1M tokens | $7.50 |
| 快取讀取 / 1M | $0.150 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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