Gemini 3.5 Flash ist das Modell, das Googles Katalog als sein intelligentestes für anhaltende Frontier-Leistung bei agentischen und Coding-Aufgaben ausweist und als Intelligenz beschreibt, die für reale Aufgaben bei höherer Geschwindigkeit und geringeren Kosten optimiert und „für das agentische Zeitalter gebaut“ ist, mit besonderen Stärken beim Einsatz von Subagenten, bei mehrstufigen Workflows und bei langfristigen Aufgaben im großen Maßstab.
- Eingabe
- Text Bild Video Audio $1.5/M
- Ausgabe
- Text $9/M
- Audio-Input
- $5/M
- Cache-Read
- $0.15/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~70% günstiger
- Knowledge Cutoff
- 2025-01
Benchmarks
Preis im Vergleich
Preisposition unter 60 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 1.048.576 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 65.536 |
| Knowledge Cutoff | 2025-01 |
Prompt Caching
| Modus | automatisch + explizit |
|---|---|
| Min. Präfix | 4.096 |
Thinking
| Anbieter-Parameter | thinkingLevel |
|---|---|
| Zulässige Werte | minimal · low · medium · high |
| Standardwert | medium gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Nein |
| Thinking-Verhalten | high ist die dynamische Einstellung; minimal garantiert nicht, dass Thinking aus ist, weshalb Thinking-Token bei jeder Anfrage als Output-Token abgerechnet werden und Thought Signatures für die Kontinuität über mehrere Turns zurückgespiegelt werden sollten. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild + Video + Audio → Text |
|---|
- 1.048.576 Token Input / 65.536 Output
- Codeausführung unterstützt
- Computer Use in der Preview
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
Gemini 3.5 Flash bestanden · 3 sentences
Reasoning models do not just generate a final answer; they perform a silent, multi-step "thinking" process beforehand to ensure higher accuracy. We are billed for every single one of these invisible reasoning steps (called "thinking tokens"), which drastically increases the computational volume per query. Consequently, while our user activity remained flat, our unit costs doubled because the AI is now doing significantly more backend processing to deliver these higher-quality results.
Ausgabe 1152 tok (+1065 Denken) Latenz 7.7 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.
Gemini 3.5 Flash bestanden · 8/8 cases
Here is the corrected version of the function: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation of the Bug The original code initialized `best` and `cur` to `0` instead of `1` (the minimum run length for any non-empty list), which caused it to count the number of adjacent duplicate *transitions* rather than the actual number of *elements* in a run. This resulted in an off-by-one error for all runs and caused single-element lists to incorrectly return `0`. […]
Ausgabe 2386 tok (+2110 Denken) Latenz 12.7 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
Gemini 3.5 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
Ausgabe 1950 tok (+1885 Denken) Latenz 12.7 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
Gemini 3.5 Flash verfehlt · 50 words, 0 banned, 0 questions
thought 51: OpenAI, 52: Anthropic, 53: and 54: Cohere. 55: When 56: a 57: client 58: submits 59: a 60: matching 61: request, 62: the 63: gateway 64: retrieves 65: the 66: cached 67: result 68: instantly, 69: slashing 70: latency 71: and 72: reducing 73: your 74: monthly 75: […]
Ausgabe 4092 tok (+3933 Denken) Latenz 19.1 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
Gemini 3.5 Flash in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.5-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-3.5-flash",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.5-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Gemini 3.5 Flash
- Googles Modellkarte nennt agentische Workflows, Coding-Aufgaben und mehrwöchige Unternehmensprozesse als vorgesehene Einsatzzwecke.
- Es nimmt Text-, Bild-, Video-, Audio- und PDF-Eingaben über ein Kontextfenster von 1.048.576 Token mit 65.536 Output-Token entgegen und gibt Text zurück.
- Function Calling, strukturierte Ausgaben, Code-Ausführung, Search- und Maps-Grounding, URL-Kontext, File Search, Context-Caching, die Batch API und Computer Use in der Preview werden unterstützt; Bildgenerierung, Audiogenerierung und die Live API nicht.
- Thinking wird über thinking_level gesetzt, das minimal, low, medium und high akzeptiert und standardmäßig auf medium steht, einem bewusst günstigeren Standard als das high der Gemini-3-Preview-Modelle, wobei minimal eine Untergrenze und kein Ausschalter ist und weiterhin Reasoning-Token abrechnet.
- Thought Signatures gelten hier wie im Rest der Generation.
- Es ist seit Mai 2026 allgemein verfügbar, und gemini-3-flash-preview ist sein Preview-Alias; Google positioniert 3.6 Flash inzwischen bei der Token-Effizienz darüber.
- Synthorai bietet Zugang über seinen OpenAI-kompatiblen Chat-Endpoint.
FAQ
Lässt sich die Gemini 3.5 Flash API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $1.5/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 83 Requests mit je ~8K Tokens gegen Gemini 3.5 Flash ab.
Worin ist Gemini 3.5 Flash am besten?
Anhaltende Frontier-Leistung bei agentischen Aufgaben; wirksam für schnelle agentische Coding-Schleifen; Computer-Use-Preview und Grounding-Unterstützung. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash kostet auf Synthorai $1.5 pro Million Input-Tokens und $9 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.15/M abgerechnet.
Unterstützt Gemini 3.5 Flash Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.15/M statt $1.5/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 4,096 Tokens, um gecacht zu werden. Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu Gemini 3.5 Flash?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gemini-3.5-flash", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Wo liegt der Knowledge Cutoff von Gemini 3.5 Flash?
Der Knowledge Cutoff von Gemini 3.5 Flash liegt bei 2025-01, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-07-09).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.