Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash 是 Google 推出的高吞吐量多模態模型，具備 100 萬 token 的上下文視窗，以及原生音訊／影片推理能力。專為速度與效率打造，在長篇文件問答與即時分析方面提供頂尖效能。

模態

上下文

API 呼叫範例

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"
            }
        ]
    }'

Gemini 3.5 Flash 定價

聊天、程式開發代理與文件處理。以每 1M Token 計價 — 輸入、快取輸入與輸出分開計費。GPTProto 比官方費率低 40%。

場景	Google 牌價	OpenRouter	GPTProto	每月節省
Personal10M tokens / 月（4.8M 快取）	$23.52	$24.81	$14.11	−$9.41≈ $112.90 / 年
Team100M tokens / 月（48M 快取）	$235.20	$248.14	$141.12	−$94.08≈ $1128.96 / 年
Business500M tokens / 月（240M 快取）	$1176.00	$1240.68	$705.60	−$470.40≈ $5644.80 / 年

各來源月成本

OpenRouter

$0.00

Google

$0.00

GPTProto

$0.00

每月節省 $0.00

年省約 $0.00 · 隨用隨付

Gemini 3.5 Flash 的主要功能

探索讓 Gemini 3.5 Flash 成為高速、長上下文多模態 AI 開發領導者的技術優勢。

100 萬 Token 上下文視窗

在 100 萬 Token 的上下文視窗中，分析大型資料集、完整資料庫或長達數小時的影片，並以近乎完美的檢索能力取得資訊。

原生多模態推理

原生處理文字、圖片、音訊與影片畫格之間的推理，不會遺失時間資料，也不需要外部編碼器。

超低延遲推理

針對速度進行最佳化，提供快速的首個 Token 生成時間，非常適合即時聊天機器人與高速代理程式。

高成本效益的上下文快取

透過快取大型資料集，將重複查詢的成本降低 90%，讓長上下文工作流程能夠大規模持續運作。

Gemini 3.5 Flash API：常見問題

尋找關於 Gemini 3.5 Flash 效能、定價和整合的專業解答，協助你更快速地建構具備高上下文能力的 AI 應用程式。

Gemini 3.5 Flash 與 Pro 有何不同？

Gemini 3.5 Flash 和 Pro 都提供超大的上下文視窗，但 Flash 特別針對吞吐量和延遲進行了最佳化。它的首 token 生成時間顯著快於 Pro 版本，因此更適合客服機器人等即時應用。它原生支援多模態輸入，但價格低得多，僅犧牲少量深度推理能力，就能在大規模任務中實現極高速度。

1M token 上下文視窗的可靠性如何？

Gemini 3.5 Flash 在整個上下文視窗中進行的「大海撈針」測試，召回率達 99% 以上。這表示模型能準確找出並推理埋藏在數百頁文字或長達一小時影片中的特定資訊。在大規模文件分析和複雜程式碼庫查詢方面，它的表現優於幾乎所有上下文小於 200k token 的模型，即使面對資料量最大的對話式提示，也能確保你不會遺漏關鍵細節。

我可以直接處理影片和音訊嗎？

可以，Gemini 3.5 Flash 原生支援多模態。不同於需要額外轉錄或影像轉文字步驟的其他模型，Gemini 可以直接處理音訊和影片影格。這讓它能捕捉背景噪音、情緒語調和影片序列中的時間變化等細節。你可以上傳長達一小時的影片或大型音訊檔案，並針對特定時間戳提問，就像進行標準的文字互動一樣。

上下文快取如何運作？

上下文快取可讓你將常用資料（例如大型文件庫或龐大的程式碼庫）儲存在伺服器上。針對這些快取資料傳送新查詢時，輸入 token 可享有 50% 折扣，延遲也會大幅降低。對於需要在相同大型資料集上重複分析的企業而言，這是一項重大突破；隨著時間推移，在高流量代理工作流程中，最高可將營運成本降低 90%。

我的資料會被用來訓練 Google 的模型嗎？

不會。當你透過我們的企業 API 存取 Gemini 3.5 Flash 時，你的資料受到保護。我們確保任何透過 GPTProto.com 處理的提示、檔案或輸出，都不會被用來訓練 Google 的底層模型或我們自己的系統。如此一來，你可以為法律、醫療保健和金融等敏感產業建立安全且符合隱私規範的應用程式，不必擔心資料外洩或專有資訊曝光。

如何從 GPT-4o-mini 切換到 Gemini？

遷移很簡單，因為我們的 API 與 OpenAI 相容。你只需要更新基礎 URL，並將模型名稱改為 gemini-3.5-flash。大多數系統指令和函式呼叫結構都能 1:1 相容。切換後，你可以使用更大的上下文視窗和原生影片處理功能，價格也具競爭力；對於高吞吐量的正式環境工作負載和複雜資料擷取任務，通常還能享有更低的延遲。