Gemini 3.6 Flash는 정식 제공되는 모델로, Google 문서는 이를 에이전트 시대를 위한 지속적인 프런티어급 지능이자 더 높은 속도와 더 낮은 비용에 최적화된 모델로 포지셔닝합니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 동영상 오디오 $0.75/M
- 출력
- 텍스트 $3.75/M
- 오디오 입력
- $0.75/M
- 캐시 읽기
- $0.075/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 85% 저렴
- 지식 컷오프
- 2026-03
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 70개 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.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 1,048,576 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 65,536 |
| 지식 컷오프 | 2026-03 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 + 명시적 |
|---|---|
| 최소 접두사 | 4,096 |
사고
| 공급자 파라미터 | thinkingLevel |
|---|---|
| 허용 값 | minimal · low · medium · high |
| 기본값 | medium 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 미지원 |
| 사고 동작 | 3.5 Flash와 동일한 사고 프로필로, 기본값은 medium이고 동적 설정은 high입니다. 사고 토큰은 출력 토큰으로 과금되며, thought signature는 턴 간에 수정 없이 반환해야 합니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 + 동영상 + 오디오 → 텍스트 |
|---|
- GA
- 1,048,576 토큰 컨텍스트, 65,536 최대 출력
- 사고에 더해 Computer Use를 포함한 내장 도구 일체
- 3.5 Flash보다 적은 토큰으로 복잡한 에이전틱
- 멀티모달 과제에서 더 강하다고 공식 포지셔닝됨. 참고: 이 세대부터 temperature/top_p/top_k는 지원 중단되어 무시됩니다. 지식 컷오프는 DeepMind 모델 카드 기준(API 페이지에서는 해당 항목이 삭제됨) 2026년 3월이며, 카드에는 일부 도메인이 2025년 1월에 머문다는 설명이 덧붙어 있습니다
출처: Google 공식 문서 ↗
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
Gemini 3.6 Flash 통과 · 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.
출력 893 tok (+816 사고) 지연 시간 4.7 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
Gemini 3.6 Flash 통과 · 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`). […]
출력 2034 tok (+1768 사고) 지연 시간 10.0 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
Gemini 3.6 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
출력 2843 tok (+2783 사고) 지연 시간 13.1 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
Gemini 3.6 Flash 실패 · 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 […]
출력 4092 tok (+3929 사고) 지연 시간 16.3 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
30초 만에 Gemini 3.6 Flash 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. 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(""));Gemini 3.6 Flash 소개
- 문서는 복잡한 에이전틱·멀티모달 과제에서 더 강한 성능을 내면서 토큰 사용은 줄이고, 3.5 Flash보다 낮은 가격대라고 설명합니다.
- Google은 코드 생성, 에이전틱 실행, 공간 추론을 강점으로 지목하고 복잡한 코딩 사이클과 반복이 얽힌 빠른 에이전트 루프에 가장 적합하다고 밝히며, 모델 카드는 3.5 Flash보다 토큰 효율이 좋은 워크호스 티어로 규정합니다.
- 사고와 Computer Use를 포함한 전체 내장 도구 모음을 지원하며, 여기에는 함수 호출, 구조화 출력, 코드 실행, 검색·지도 그라운딩, URL 컨텍스트, 파일 검색, 컨텍스트 캐싱, Batch API, Flex 및 Priority 추론이 들어갑니다.
- 입력은 텍스트·이미지·영상·오디오를 1M 토큰 컨텍스트 윈도우에서 커버하고 출력 토큰은 65,536입니다. thinking_level은 minimal, low, medium, high를 받고 기본값은 medium이며, minimal은 끄기 스위치가 아니라 하한입니다.
- 지식 컷오프는 2026년 3월입니다.
- 모델 페이지는 API 변경도 알립니다. temperature, top_p, top_k는 이 세대부터 지원 중단되어 무시되며, Google은 이후 모델에서는 이들에 대해 HTTP 400을 반환할 것이라고 경고합니다.
- Synthorai는 OpenAI 호환 챗 엔드포인트로 이 모델을 서빙합니다.
자주 묻는 질문
Gemini 3.6 Flash API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $0.75 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 Gemini 3.6 Flash에 약 8K 토큰짜리 요청을 166회쯤 보낼 수 있습니다.
Gemini 3.6 Flash는 어떤 작업에 가장 강한가요?
더 높은 속도, 더 낮은 비용의 프런티어 지능, Google 문서 기준 3.5 Flash보다 낮은 토큰 사용량, 1M 컨텍스트, Computer Use 내장. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
Gemini 3.6 Flash 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Gemini 3.6 Flash 가격은 입력 100만 토큰당 $0.75, 출력 100만 토큰당 $3.75입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.075입니다.
Gemini 3.6 Flash의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
Gemini 3.6 Flash의 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 65,536 토큰까지 출력할 수 있습니다.
Gemini 3.6 Flash는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 절감을 확실히 보장받고 싶다면 명시적 모드를 쓸 수 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.075입니다(캐시되지 않으면 $0.75). 캐시되려면 프롬프트에 4,096토큰 이상의 변하지 않는 접두사가 있어야 합니다. 프롬프트 캐싱 가이드 →
Gemini 3.6 Flash는 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="gemini-3.6-flash"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
Gemini 3.6 Flash의 지식 컷오프는 언제인가요?
공급자 공식 문서에 따르면 Gemini 3.6 Flash의 지식 컷오프는 2026-03입니다(2026-07-22 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.