Gemini 3.5 Flash는 Google 카탈로그가 에이전틱·코딩 과제에서 지속적인 프런티어 성능을 내는 가장 지능적인 모델로 분류하는 모델로, 더 높은 속도와 더 낮은 비용으로 실제 과제에 최적화된 지능이자 “에이전트 시대를 위해 설계”되었다고 설명하며, 서브 에이전트 배치, 다단계 워크플로, 대규모 롱 호라이즌 과제에 뛰어나다고 밝힙니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 비디오 오디오 $1.5/M
- 출력
- 텍스트 $9/M
- 오디오 입력
- $5/M
- 캐시 읽기
- $0.15/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 70% 저렴
- 지식 컷오프
- 2025-01
벤치마크
가격의 위치
동종 60개 모델 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 1,048,576 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 65,536 |
| 지식 컷오프 | 2025-01 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 + 명시적 |
|---|---|
| 최소 프리픽스 | 4,096 |
사고
| 공급사 파라미터 | thinkingLevel |
|---|---|
| 허용 값 | minimal · low · medium · high |
| 기본값 | medium 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 미지원 |
| 사고 동작 | high가 동적 설정입니다. minimal이라도 사고가 꺼진다는 보장이 없어 모든 요청에서 사고 토큰이 출력 토큰으로 과금되며, 멀티턴 연속성을 위해 thought signature를 그대로 되돌려 보내는 것이 좋습니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 + 비디오 + 오디오 → 텍스트 |
|---|
- 입력 1,048,576 토큰 / 출력 65,536 토큰
- 코드 실행 지원
- 컴퓨터 사용은 프리뷰
출처: Google 공식 문서 ↗
하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨
Gemini 3.5 Flash 통과 · 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.
출력 1152 tok (+1065 추론) 지연 시간 7.7 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
Gemini 3.5 Flash 통과 · 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`. […]
출력 2386 tok (+2110 추론) 지연 시간 12.7 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
Gemini 3.5 Flash 통과 · 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" } ```
출력 1950 tok (+1885 추론) 지연 시간 12.7 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
Gemini 3.5 Flash 실패 · 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: […]
출력 4092 tok (+3933 추론) 지연 시간 19.1 s
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 Gemini 3.5 Flash 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. 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(""));Gemini 3.5 Flash 소개
- Google 모델 카드는 의도된 용도로 에이전틱 워크플로, 코딩 과제, 수 주에 걸친 엔터프라이즈 프로세스를 꼽습니다.
- 텍스트·이미지·영상·오디오·PDF 입력을 1,048,576 토큰 컨텍스트 윈도우와 65,536 출력 토큰으로 받아 텍스트를 반환합니다.
- 함수 호출, 구조화 출력, 코드 실행, 검색·지도 그라운딩, URL 컨텍스트, 파일 검색, 컨텍스트 캐싱, Batch API, 프리뷰 단계의 컴퓨터 사용을 지원하고, 이미지 생성, 오디오 생성, Live API는 지원하지 않습니다.
- 사고는 thinking_level로 설정하며 minimal, low, medium, high를 받고 기본값은 medium으로, Gemini 3 프리뷰 모델들이 쓰던 high보다 의도적으로 저렴한 기본값입니다.
- 다만 minimal은 끄기 스위치가 아니라 하한이라 여전히 추론 토큰이 과금됩니다.
- 사고 서명은 이 세대의 나머지와 마찬가지로 여기에도 적용됩니다.
- 2026년 5월부터 정식 제공되었고 gemini-3-flash-preview가 그 프리뷰 별칭이며, Google은 이제 토큰 효율 면에서 3.6 Flash를 그 위에 놓습니다.
- Synthorai는 OpenAI 호환 챗 엔드포인트로 접근을 제공합니다.
자주 묻는 질문
Gemini 3.5 Flash API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $1.5/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 Gemini 3.5 Flash에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 83회 보낼 수 있습니다.
Gemini 3.5 Flash는 무엇에 가장 강한가요?
에이전트 과제의 지속적 프런티어 성능, 빠른 에이전트 코딩 루프에 효과적, 컴퓨터 사용 프리뷰와 그라운딩 지원. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
Gemini 3.5 Flash의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Gemini 3.5 Flash는 입력 토큰 100만 개당 $1.5, 출력 토큰 100만 개당 $9입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.15/M로 과금됩니다.
Gemini 3.5 Flash는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 확정적 절감을 위한 명시적 모드도 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.15/M로 과금됩니다(미캐시 시 $1.5/M); 캐시되려면 프롬프트에 4,096 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다. 프롬프트 캐싱 가이드 →
Gemini 3.5 Flash는 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="gemini-3.5-flash"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
Gemini 3.5 Flash의 지식 컷오프는 언제인가요?
벤더 공식 문서에 따르면 Gemini 3.5 Flash의 지식 컷오프는 2025-01입니다(2026-07-09 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.