Gemini 3.6 Flash est un modèle en disponibilité générale que la documentation de Google positionne comme une intelligence de niveau frontière soutenue pour l'ère agentique, optimisée pour une plus grande vitesse et un moindre coût.
- Entrée
- texte image vidéo audio $1.5/M
- Sortie
- texte $7.5/M
- Entrée audio
- $5/M
- Lecture de cache
- $0.15/M
- Contexte
- 1M
- vs GPT-4o
- ~70% moins cher
- Coupure des connaissances
- 2026-03
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en contexte
Position du prix parmi 65 modèles comparables
La barre montre où se situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises lot, région et écriture en cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 048 576 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 65 536 |
| Coupure des connaissances | 2026-03 |
Mise en cache
| Mode | automatique + explicite |
|---|---|
| Préfixe min. | 4 096 |
Raisonnement
| Paramètre du fournisseur | thinkingLevel |
|---|---|
| Valeurs acceptées | minimal · low · medium · high |
| Valeur par défaut | medium appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Non |
| Comportement du raisonnement | Partage le profil de réflexion de 3.5 Flash, avec medium par défaut et high comme réglage dynamique ; les tokens de réflexion sont facturés comme des tokens de sortie et les signatures de pensée doivent être renvoyées sans modification d'un tour à l'autre. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high la surface de paramètres de la passerelle - le mappage fournisseur ci-dessus s'applique |
Modèle
| Modalités | texte + image + vidéo + audio → texte |
|---|
- GA
- contexte de 1M de tokens, 64K de sortie maximale
- réflexion et suite complète d'outils intégrés, dont Computer Use
- officiellement positionné comme plus performant sur les tâches agentiques et multimodales complexes, avec une consommation de tokens inférieure à 3.5 Flash. À noter: temperature/top_p/top_k sont dépréciés et ignorés à partir de cette génération. La date limite des connaissances provient de la fiche modèle DeepMind (la page API a supprimé la ligne): mars 2026, la fiche ajoutant que certains domaines restent limités à janvier 2025
Un prompt, mesuré via la passerelle
Gemini 3.6 Flash réussi · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.
sortie 893 tok (+816 réflexion) latence 4.7 s
Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.
Gemini 3.6 Flash réussi · 8/8 cases
Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]
sortie 2034 tok (+1768 réflexion) latence 10.0 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
Gemini 3.6 Flash réussi · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
sortie 2843 tok (+2783 réflexion) latence 13.1 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.
Gemini 3.6 Flash manqué · 60 words, 0 banned, 0 questions
72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]
sortie 4092 tok (+3929 réflexion) latence 16.3 s
Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.
Utilisez Gemini 3.6 Flash en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));À propos de Gemini 3.6 Flash
- La documentation indique qu'il offre de meilleures performances sur les tâches agentiques et multimodales complexes tout en réduisant l'usage de tokens, à un tarif inférieur à celui de 3.5 Flash.
- Google met en avant la génération de code, l'exécution agentique et le raisonnement spatial comme ses points forts et désigne les boucles agentiques rapides impliquant des cycles et des itérations de codage complexes comme ce à quoi il convient le mieux ; la fiche modèle le présente comme le palier cheval de bataille, doté d'une meilleure efficacité en tokens que 3.5 Flash.
- Il prend en charge la réflexion et l'ensemble complet des outils intégrés, dont Computer Use, l'appel de fonctions, les sorties structurées, l'exécution de code, l'ancrage Search et Maps, le contexte d'URL, la recherche de fichiers, la mise en cache du contexte, la Batch API et l'inférence Flex et Priority.
- L'entrée couvre le texte, l'image, la vidéo et l'audio dans une fenêtre de contexte de 1M de tokens avec 65 536 tokens de sortie. thinking_level accepte minimal, low, medium et high et vaut medium par défaut, minimal étant un plancher et non un interrupteur.
- La date limite des connaissances est mars 2026.
- La page modèle signale aussi un changement d'API : temperature, top_p et top_k sont dépréciés et ignorés à partir de cette génération, Google avertissant que les futurs modèles renverront une erreur HTTP 400 pour ces paramètres.
- Synthorai le sert via son endpoint de chat compatible OpenAI.
FAQ
Peut-on essayer l'API Gemini 3.6 Flash gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $1.5/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 83 requêtes de ~8K tokens sur Gemini 3.6 Flash.
Quels sont les points forts de Gemini 3.6 Flash ?
Intelligence de frontière plus rapide et moins chère ; usage de tokens inférieur à 3.5 Flash selon Google ; contexte de 1M, Computer Use intégré. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte Gemini 3.6 Flash ?
Sur Synthorai, Gemini 3.6 Flash coûte $1.5 par million de tokens en entrée et $7.5 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.15/M.
Gemini 3.6 Flash prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui : la mise en cache automatique est activée par défaut, avec un mode explicite pour des économies garanties. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.15/M contre $1.5/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 4,096 tokens pour être mis en cache. Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à Gemini 3.6 Flash ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="gemini-3.6-flash", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.
Quelle est la date de coupure des connaissances de Gemini 3.6 Flash ?
La date de coupure des connaissances de Gemini 3.6 Flash est 2026-03, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-07-22).
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est transcrite de la documentation du fournisseur, liée ci-dessus, et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue ; les valeurs de spécification que les fournisseurs définissent différemment sont présentées avec la différence indiquée plutôt que mises en graphique. Rien ici n'est mesuré par nous, et rien n'est noté.