Gemini 3.6 Flash

对比

发布于 2026-07-21

chat图像理解代码工具调用提示词缓存推理

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 $1.5/M
输出: 文本 $7.5/M
音频输入: $5/M
缓存读取: $0.15/M
上下文: 1M
对比 GPT-4o: 便宜约 70%
知识截止: 2026-03

Benchmark 成绩

高于同侪均值无人分数更高5 ~~/ 19~~1 ~~/ 19~~

Gemini 3.6 Flash 其他被测模型同侪均值 ★ 无人分数更高

Terminal-Bench 2.1

78%

BioMysteryBench hard

41.2%

OSWorld 2.0

33.8%

GDPval-AA v2 Elo · 1422-1598 据 Google 公布 · 2026-08-25

1422

Harvey Lab-AA

85.1%

HLE-Verified

51.2%

AutomationBench

17%

LVBench

84.2%

厂商公布: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

价格在同类中的位置

价格在 65 个同类模型中的位置

输入$1.5/M

$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30

输出$7.5/M

$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180

缓存读取$0.15/M

$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

这条线显示该模型的价格，在 Synthorai 上同类模型里处于什么位置。两端标出了最便宜和最贵的那个。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(厂商规格)	1,048,576
最大输出(厂商规格)	65,536
知识截止	2026-03

提示词缓存

缓存方式	自动 + 显式
最低前缀	4,096

思考

厂商参数	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 网关侧参数面——以上方厂商映射为准

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

依据 Google 官方文档 ↗

单个 Prompt —— 通过网关实测

面向 CFO 的推理修复含 bug 的函数提取至 schema 按约束条件写作

提示词 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 检查恰好 3 句

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，可数）、受众适配（面向 CFO 的语气），以及下方 token 计量所暴露的隐藏思考计费缺口。

提示词 This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. 检查修复通过测试

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（可运行）、解释的信息密度，以及在一个边界明确的任务上的 token 效率。

提示词 Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. 检查合法 JSON，schema 精确

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

schema 服从度（不臆造字段）、幻觉压力（guidance 明确被暂缓给出），以及结构化输出路径的差异。

提示词 Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. 检查 120 词，0 个禁用词

Gemini 3.6 Flash 未命中 · 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

约束服从度（字数预算、禁用词表、唯一的那句问句）、文风指纹，以及长度控制。

30 秒用上 Gemini 3.6 Flash

OpenAI 兼容: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。新账号可获得 10 次试用调用和最高 $1 的免费额度,无需绑卡。按输入 $1.5/M 计算,仅这笔额度就足够对 Gemini 3.6 Flash 发起约 83 次 ~8K token 的请求。

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。完整能力请见「关于」部分,内容取自厂商官方发布说明。

Gemini 3.6 Flash 的价格是多少?

在 Synthorai 上,Gemini 3.6 Flash 输入 $1.5/百万 token、输出 $7.5/百万 token,即厂商牌价,无平台加价。缓存命中的输入 token 按 $0.15/M 计费。

Gemini 3.6 Flash 支持提示词缓存(prompt caching)吗?

支持:自动缓存默认开启,另有显式模式可获得确定性折扣。缓存命中的输入 token 按 $0.15/M 计费(未命中 $1.5/M);提示词需有 4,096 token 以上的稳定前缀才能命中缓存。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。一把 API key 通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 的知识截止日期为 2026-03,依据厂商官方文档(数据核验于 2026-07-22)。

对比

vs GPT-6 Astra vs GLM-5.3 vs GLM-5.3-Flash vs Claude Fable 5.1 vs Dola Seed 2.0 Lite vs Dola Seed 2.0 Pro 与任意模型对比 →

本页每个值都转录自厂商自己的文档(链接见上),并带有核对日期。价格在全目录范围内比较;各厂商定义不同的规格值,只说明差异而不作图表对比。此处没有任何由我们测量的数据,也不做评分。

获取 API 密钥算算你的成本 →

规格与限制

单个 Prompt —— 通过网关实测

30 秒用上 Gemini 3.6 Flash

关于 Gemini 3.6 Flash

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