google gemini 3.5 flashの機能

競合他社とは異なり、google gemini 3.5 flashはネイティブにマルチモーダルに対応しており、テキスト、音声、動画を1つのストリームで処理できます。100万トークンのコンテキストウィンドウにより、詳細を失うことなく膨大なドキュメントを分析できます。また、高速推論に特化して最適化されており、MMLUやHumanEvalなどさまざまなベンチマークにおけるコーディングおよび推論タスクで高い精度を維持しながら、より大規模なモデルと比べて大幅に低いレイテンシを実現します。

基本的なgoogleの料金体系を採用しており、入力トークンは100万トークンあたり$0.075、出力トークンは100万トークンあたり$0.30です。128,000トークンを超える長いコンテキストのタスクには、わずかな追加料金が適用されます。当社のAPIを利用すると、コンテキストキャッシュにアクセスでき、繰り返し行うクエリのコストを最大90%削減できます。そのため、エンタープライズ規模のAIワークフローやエージェント型アプリケーションに利用できる、高性能モデルの中でも特に経済的な選択肢となっています。

はい、動画コンテンツをネイティブにサポートしています。最大1時間の動画をアップロードでき、別途文字起こしや画像抽出のレイヤーを用意しなくても、モデルがフレームをまたいで推論します。そのため、会議の要約、監視映像の分析、映像コンテンツの感情分析などに最適です。手動でフレームをサンプリングしたり、個別のエンコーダーを使用したりする旧世代のモデルと比べて、時間的なデータをはるかに正確に保持できます。

いいえ。GPTProtoのエンタープライズグレードAPIを通じてgoogle gemini 3.5 flashにアクセスする場合、お客様のデータが基盤モデルのトレーニングに使用されることはありません。お客様のプロンプトと出力が機密に保たれるよう、セキュリティとプライバシーを優先しています。これは、知的財産やセキュリティを損なうことなく「flash」モデルの速度を活用したい、機密性の高い顧客データや独自のコードベースを扱う企業にとって重要です。

極めて高速に動作するよう設計されています。「flash」という名称は最適化された推論エンジンを指しており、Gemini 1.5 Proバージョンと比べて、Time To First Token（TTFT）が約40～50%高速です。標準的なテキストプロンプトであれば、通常400ミリ秒未満のレイテンシが期待できます。この速度により、ユーザー体験が即時のフィードバックに左右されるリアルタイムのカスタマーサポートボットやインタラクティブツールに最適なエンジンとなっています。

もちろんです。google gemini 3.5 flashは、専用のJSONモードを通じて構造化出力をサポートしています。response_mime_typeをapplication/jsonに設定するか、出力制約パラメータを使用することで、開発者はモデルが予測可能な形式でデータを返すようにできます。これは、モデルを既存のソフトウェアスタックに統合したり、自動データ抽出を実行したり、正確なデータを必要とする複雑な多段階のエージェント型ワークフローを実行したりするうえで不可欠です。