Gemini 3.6 Flash 是一款正式发布的模型，Google 文档把它定位为面向智能体时代的持续前沿级智能，针对更高速度和更低成本优化。
- 输入
- 文本 图像 视频 音频 $0.75/M
- 输出
- 文本 $3.75/M
- 音频输入
- $0.75/M
- 缓存读取
- $0.075/M
- 上下文
- 1M
- 对比 GPT-4o
- 便宜约 85%
- 知识截止
- 2026-03
Benchmark 成绩
供应商公布： Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
价格在同类中的位置
价格在 70 个同类模型中的位置
这条线标出该模型的价格在 Synthorai 同类模型中的位置，两端分别是最便宜和最贵的模型。这里是基础价，批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。
规格与限制
Token
| 上下文窗口（供应商规格） | 1,048,576 |
|---|---|
| 最大输出（供应商规格） | 65,536 |
| 知识截止 | 2026-03 |
提示词缓存
| 缓存方式 | 自动 + 显式 |
|---|---|
| 最小前缀 | 4,096 |
思考
| 供应商参数 | thinkingLevel |
|---|---|
| 可选值 | minimal · low · medium · high |
| 默认值 | medium 请求未指定时生效 |
| 可关闭 | 不支持 |
| 思考行为 | 与 3.5 Flash 的思考特性一致，默认 medium，high 为动态档位；思考 token 按输出 token 计费，思考签名应跨轮次原样返回 |
| 参数 | reasoning_effort |
| 取值 | minimal · low · medium · high 这是网关侧的参数，实际以上方的供应商映射为准 |
模型
| 模态 | 文本 + 图像 + 视频 + 音频 → 文本 |
|---|
- 已 GA
- 1M token 上下文，64K 最大输出
- 支持思考以及包含 Computer Use 在内的完整内置工具套件
- 官方定位为在复杂智能体与多模态任务上强于 3.5 Flash，同时 token 用量更低
- 注意：从这一代起，temperature/top_p/top_k 已弃用并被忽略
- 知识截止来自 DeepMind 模型卡（API 页面删去了该行）：2026 年 3 月，模型卡还补充说部分领域仍限于 2025 年 1 月
一条提示词，经网关实测
Gemini 3.6 Flash 通过 · 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.
输出 893 tok (+816 思考) 延迟 4.7 s
指令遵循（恰好三句，数得出来）、受众适配（对 CFO 说话的口吻），以及下方 token 计数暴露出的隐藏思考计费差额。
Gemini 3.6 Flash 通过 · 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`). […]
输出 2034 tok (+1768 思考) 延迟 10.0 s
修复是否真的正确（能运行）、解释的信息密度，以及在一个范围明确的任务上的 token 效率。
Gemini 3.6 Flash 通过 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
输出 2843 tok (+2783 思考) 延迟 13.1 s
是否严守 schema（不臆造字段）、能否顶住幻觉压力（原文明说暂不给出 guidance），以及结构化输出路径的差异。
Gemini 3.6 Flash 未通过 · 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 […]
输出 4092 tok (+3929 思考) 延迟 16.3 s
是否守住约束（字数预算、禁用词表、只能有一个问句）、文风特征，以及长度控制。
30 秒用上 Gemini 3.6 Flash
兼容 OpenAI：换掉 base_url，SDK 不用改。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(""));关于 Gemini 3.6 Flash
- 文档称它在复杂的智能体与多模态任务上表现更强，同时减少 token 用量，价格也低于 3.5 Flash。
- Google 点名代码生成、智能体执行和空间推理为其强项，并称它最适合涉及复杂编码周期与迭代的快速智能体循环；模型卡把它定位为 token 效率优于 3.5 Flash 的主力档位。
- 它支持思考和完整的内置工具套件，包括 Computer Use、函数调用、结构化输出、代码执行、搜索与地图事实依据、URL 上下文、文件搜索、上下文缓存、Batch API 以及 Flex 和 Priority 推理。
- 输入覆盖文本、图像、视频和音频，上下文窗口为 100 万 token，输出 65,536 token。
- thinking_level 接受 minimal、low、medium 和 high，默认 medium，其中 minimal 是下限而不是关闭开关。
- 知识截止为 2026 年 3 月。
- 模型页还提示了一项 API 变更：自本代起 temperature、top_p 和 top_k 已弃用并被忽略，Google 警告未来的模型会对它们返回 HTTP 400。
- Synthorai 通过其 OpenAI 兼容 chat 端点提供它。
常见问题
Gemini 3.6 Flash API 可以免费试用吗？
可以。新账号有 10 次试用调用，免费额度最高 $1，无需绑卡。按输入 $0.75/M 计算，光这笔额度就够向 Gemini 3.6 Flash 发约 166 次请求，每次 ~8K token。
Gemini 3.6 Flash 最擅长什么？
更高速度、更低成本的前沿智能、据 Google 文档 token 用量低于 3.5 Flash、100 万上下文，内置 Computer Use。完整介绍见「关于」部分，内容取自供应商的官方发布说明。
Gemini 3.6 Flash 的价格是多少？
在 Synthorai 上，Gemini 3.6 Flash 的输入价为 $0.75/百万 token，输出价为 $3.75/百万 token。这就是供应商官网价，平台不加价。缓存命中的输入 token 按 $0.075/M 计费。
Gemini 3.6 Flash 的上下文长度是多少？
Gemini 3.6 Flash 的上下文长度（上下文窗口）是 1M token。单次回复最多输出 65,536 个 token。
Gemini 3.6 Flash 支持提示词缓存（prompt caching）吗？
支持：自动缓存默认开启，另有显式模式，可以确保拿到折扣。缓存命中的输入 token 按 $0.075/M 计费（未命中为 $0.75/M）；提示词的稳定前缀至少要有 4,096 个 token 才能缓存。 提示词缓存指南 →
如何开通 Gemini 3.6 Flash？
把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1"，model 设为 "gemini-3.6-flash" 即可。一个 API key 就能调用网关上的全部模型。
Gemini 3.6 Flash 的知识截止日期是什么时候？
Gemini 3.6 Flash 的知识截止日期是 2026-03，以供应商官方文档为准（核对于 2026-07-22）。
相关模型
对比
本页的每个数值都照录自供应商自己的文档（链接见上），并标有核对日期。价格是在整个目录范围内比较的；各家供应商定义不一样的规格项，只说明差异，不画图对比。这里没有任何一项是我们自己测的，也不打分。