Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash est un modèle multimodal à haut débit de Google, doté d'une fenêtre de contexte de 1 million de jetons et d'un raisonnement natif audio/vidéo. Conçu pour la vitesse et l'efficacité, il offre des performances de pointe pour les questions-réponses sur documents longs et l'analyse en temps réel.

Modalités

Contexte

Exemples d'utilisation de l'API

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
    --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{
        "model": "gemini-3.5-flash",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ]
    }'

Tarifs Gemini 3.5 Flash

Chat, agents de codage et travail documentaire. Facturé par million de tokens — l'entrée, l'entrée en cache et la sortie sont facturées séparément. GPTProto est 40 % en dessous des tarifs officiels.

Scénario	Liste Google	OpenRouter	GPTProto	Économies / mois
Personnel10M tokens / mois (4.8M en cache)	$23.52	$24.81	$14.11	−$9.41≈ $112.90 / an
Équipe100M tokens / mois (48M en cache)	$235.20	$248.14	$141.12	−$94.08≈ $1128.96 / an
Entreprise500M tokens / mois (240M en cache)	$1176.00	$1240.68	$705.60	−$470.40≈ $5644.80 / an

Coût mensuel par source

OpenRouter

$0.00

Google

$0.00

GPTProto

$0.00

Économisez $0.00 / mois

Économies annuelles ≈ $0.00 · paiement à l'usage

Fonctionnalités clés de Gemini 3.5 Flash

Découvrez les avantages techniques qui font de Gemini 3.5 Flash un leader dans le développement d'IA multimodale à long contexte et à grande vitesse.

Fenêtre de contexte de 1M de tokens

Analysez des ensembles de données massifs, des bibliothèques entières ou des vidéos d'une heure avec une récupération quasi parfaite sur une fenêtre d'un million de tokens.

Raisonnement multimodal natif

Raisonnez nativement sur du texte, des images, de l'audio et des trames vidéo sans perdre les données temporelles ni nécessiter d'encodeurs externes.

Inférence à très faible latence

Optimisé pour la vitesse, offrant des performances rapides de délai avant le premier token, idéal pour les chatbots en temps réel et les agents à haute vitesse.

Cache de contexte rentable

Réduisez les coûts de 90 % pour les requêtes répétitives en mettant en cache de grands ensembles de données, rendant les workflows à long contexte durables à grande échelle.

Gemini 3.5 Flash API : questions fréquentes

Trouvez des réponses d'experts sur les performances, la tarification et l'intégration de Gemini 3.5 Flash pour vous aider à créer plus rapidement des applications d'IA à contexte étendu.

Qu'est-ce qui rend Gemini 3.5 Flash différent de Pro ?

Bien que Gemini 3.5 Flash et Pro offrent tous deux d'immenses fenêtres de contexte, Flash est spécifiquement optimisé pour le débit et la latence. Il offre un délai avant le premier jeton nettement plus court que la version Pro, ce qui le rend plus adapté aux applications en temps réel comme les bots d'assistance client. Il gère nativement les entrées multimodales, mais à un coût bien inférieur, en sacrifiant un peu de raisonnement approfondi pour une vitesse extrême sur des tâches à grande échelle.

Quelle est la fiabilité de la fenêtre de contexte d'un million de jetons ?

Gemini 3.5 Flash atteint un taux de rappel supérieur à 99 % dans les tests « Needle In A Haystack » sur l'ensemble de sa fenêtre de contexte. Cela signifie que le modèle peut trouver avec précision et exploiter des informations spécifiques enfouies dans des centaines de pages de texte ou une heure de vidéo. Il surpasse presque tous les modèles de moins de 200 000 jetons pour l'analyse de documents à grande échelle et les requêtes complexes sur des bases de code, ce qui garantit que vous ne perdez aucun détail critique, même dans les invites conversationnelles les plus riches en données.

Puis-je traiter directement des vidéos et de l'audio ?

Oui, Gemini 3.5 Flash est nativement multimodal. Contrairement à d'autres modèles qui nécessitent des étapes distinctes de transcription ou de conversion image-texte, Gemini traite directement l'audio et les images vidéo. Cela lui permet de saisir des nuances comme le bruit de fond, le ton émotionnel et les changements temporels dans les séquences vidéo. Vous pouvez télécharger jusqu'à une heure de vidéo ou de gros fichiers audio et poser des questions sur des horodatages précis comme s'il s'agissait d'une interaction textuelle standard.

Comment fonctionne la mise en cache du contexte ?

La mise en cache du contexte vous permet de stocker sur le serveur des données fréquemment utilisées, comme une vaste bibliothèque de documentation ou une énorme base de code. Lorsque vous envoyez de nouvelles requêtes portant sur ces données en cache, vous bénéficiez d'une remise de 50 % sur les jetons d'entrée et d'une latence considérablement réduite. C'est un changement de donne pour les entreprises qui effectuent des analyses répétitives sur les mêmes grands ensembles de données, car cela réduit les coûts d'exploitation jusqu'à 90 % au fil du temps pour les flux de travail agentiques à volume élevé.

Mes données sont-elles utilisées pour entraîner les modèles de Google ?

Non. Lorsque vous accédez à Gemini 3.5 Flash via notre API d'entreprise, vos données sont protégées. Nous garantissons qu'aucune invite, aucun fichier ni aucune sortie traités via GPTProto.com ne sont utilisés pour entraîner les modèles sous-jacents de Google ni nos propres systèmes. Cela vous permet de créer des applications sécurisées et respectueuses de la confidentialité pour des secteurs sensibles comme le droit, la santé et la finance, sans craindre une fuite de données ou l'exposition d'informations propriétaires.

Comment passer de GPT-4o-mini à Gemini ?

La migration est simple car notre API est compatible avec OpenAI. Il vous suffit de mettre à jour votre URL de base et de changer le nom du modèle en gemini-3.5-flash. La plupart des instructions système et des structures d'appel de fonctions sont compatibles 1:1. En passant à Gemini, vous accédez à une fenêtre de contexte beaucoup plus grande et au traitement vidéo natif à un prix compétitif, souvent avec une latence plus faible pour les charges de travail de production à haut débit et les tâches complexes d'extraction de données.