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快速结论

  • 官方能力包括 1M 上下文窗口、最高 64K 输出，以及函数调用、结构化输出、搜索工具和代码执行支持。
  • 相比传统轻量 Flash，更适合复杂问答、代码生成、长文档处理和 Agent 工作流。
  • 推荐仍然用 OpenAI 兼容聊天接口接入，便于复用现有 SDK、SSE 流式输出和服务端重试逻辑。

常见错误

  • 400 invalid_request_error: 触发=请求体缺少必填字段、messages 结构错误或参数类型不匹配。; 修复=先校验 model、messages、max_tokens 以及 tools/schema 的 JSON 结构。; 重试=修正请求体后重试，不建议盲重试。
  • 401 authentication_error: 触发=Authorization 头缺失、格式错误或 API Key 无效。; 修复=确认 Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY> 格式和密钥权限。; 重试=修复鉴权后重试。
  • 429 rate_limit_error: 触发=请求频率、并发或当前额度命中上游限流策略。; 修复=采用指数退避，并检查批量并发、上下文长度和当前配额消耗。; 重试=建议 1s/2s/4s + 抖动；持续触发时收紧并发或降级任务。
  • 500 internal_error: 触发=上游瞬时波动、工具执行异常或内部处理失败。; 修复=记录 request id 和上下文摘要后重试，持续失败再人工排查。; 重试=可短间隔重试 2-3 次。

gemini-3.5-flash

gemini-3.5-flash 是 Google 于 2026 年 5 月 19 日发布的新一代 Flash 文本模型，强调“高智能能力 + Flash 级延迟”。它适合高频对话、代码助手、长上下文问答、结构化输出和工具调用场景，并且可以通过 ToAPIs 走 OpenAI 兼容链路快速接入。

模型類型：
價格： Input 60 積分/1M, Output 360 積分/1M
输入消息开始测试模型。

透明計價

gemini-3.5-flash 價格

Text usage is billed by actual token consumption. Final billing follows the current account quote.

儲值積分
Input 60 積分/1M, Output 360 積分/1M

為什麼選擇 ToAPIs

Why call gemini-3.5-flash through ToAPIs?

Keep model access, API keys, billing, and usage management in one workflow.

高智能但仍保持低延迟

不是单纯的低成本补位模型，而是在 Flash 速度下承接更复杂的理解、规划和生成任务。

1M 超长上下文

适合长文档摘要、代码库分析、知识整合、大提示词工作流和多轮长会话。

结构化与工具化输出

支持函数调用、结构化 JSON、搜索工具和代码执行，更适合 Agent 与自动化工作流。

Connect in three steps

Create a key, send a compatible chat request, and monitor usage.

  1. 1

    Step 1

    创建 API Key，并在请求头设置 Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>。

  2. 2

    Step 2

    向 /v1/chat/completions 发送 POST，请求体至少包含 model 和 messages。

  3. 3

    Step 3

    根据任务复杂度设置 max_tokens，并按稳定性需求调整 temperature、top_p。

When to use gemini-3.5-flash

Use case 1

需要比传统轻量模型更强的理解、推理和代码能力，但又不想牺牲太多响应速度时。

Use case 2

需要长上下文处理，例如大文档问答、代码库分析、长会话记忆或检索增强问答。

Use case 3

需要结构化 JSON、函数调用或搜索工具接入来构建 Agent 时。

常見問題

gemini-3.5-flash FAQ

gemini-3.5-flash 最适合哪些任务？

它最适合需要较强理解和生成能力、但又强调吞吐和响应速度的文本与代码助手任务。

它和传统 Flash 模型有什么区别？

核心区别是智能上限更高，不再只是轻量快速回复，更适合复杂问答、长上下文和工具化任务。

怎么最快接入到现有系统？

优先走 OpenAI 兼容的 Chat Completions 链路，复用现有 messages、streaming 和服务端重试逻辑。

什么时候应该严格控制 max_tokens？

长上下文、代码生成和结构化输出场景尤其要控制 max_tokens，避免响应过长、成本失控或超时。

gemini-3.5-flash API

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Try gemini-3.5-flash with one ToAPIs key.

Use the same account and API surface across supported text models.

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