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Google Gemini 3.5 Flash 是 Google 推出的高吞吐量多模態模型。它具備高達 100 萬個 token 的超大上下文視窗及原生音訊推理能力，是快速、具成本效益且適合長篇資料處理任務的首選。

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google gemini 3.5 flash 功能

探索讓 google gemini 3.5 flash 成為高效能人工智慧領導者的傑出技術功能。

原生多模態推理

原生處理文字、音訊和影片。Google gemini 3.5 flash 能理解背景噪音和影片的時間資料，同時不遺失上下文。

多模態圖示

超低延遲推理

google gemini 3.5 flash 專為速度打造，傳送 token 的速度比 Pro 模型快 40-50%，非常適合即時客戶應用程式。

延遲圖表

高效的上下文快取

重複性的長上下文查詢最多可節省 90% 的成本。Google gemini 3.5 flash 使用快取儲存經常存取的資料，適用於以文件為主的工作。

快取示意圖

1M Token 上下文視窗

使用 google gemini 3.5 flash 分析龐大的資料集。它在超大上下文視窗中維持 99% 以上的召回率，在文件分析方面勝過較小型的模型。

1M 上下文圖表

如何取得 gemini-3.5-flash API 金鑰

取得 gemini-3.5-flash API 金鑰只需四個步驟，僅需幾分鐘。建立免費的 GPTProto 帳號、儲值、產生金鑰，並進行第一次呼叫 — 在 $0.9 / $5.4 這裡能以比直連更划算的價格取得 gemini-3.5-flash API 金鑰，且單一金鑰即可在平台上所有模型通用。完整 gemini-3.5-flash 說明文件 請參閱說明文件。

註冊

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建立您的免費 GPT Proto 帳號即可開始。您可以隨時為您的團隊設定組織。

儲值

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您的餘額可用於平台上的所有模型，包括 gemini-3.5-flash，讓您能靈活地進行實驗並隨需求擴充。

產生您的 API 金鑰

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在您的儀表板中建立 API 金鑰 — 進行 gemini-3.5-flash 請求時，您將需要它來進行驗證。

進行第一次 API 呼叫

進行第一次 API 呼叫

使用您的 API 金鑰搭配我們的範例程式碼，透過 GPT Proto 向 gemini-3.5-flash 發送請求，並立即查看 AI 生成的結果。

取得 API 金鑰

google gemini 3.5 flash 常見問題

關於 google gemini 3.5 flash 模型的常見問題，涵蓋效能、多模態功能、定價，以及透過 GPTProto API 進行整合的步驟。

google gemini 3.5 flash 有哪些獨特之處？

不同於競爭對手，google gemini 3.5 flash 原生支援多模態，可在同一個串流中處理文字、音訊和影片。其 100 萬 token 的上下文視窗能夠分析大量文件，同時不遺漏細節。此模型特別針對高速推理進行最佳化，相較於更大型的模型，可在各種基準測試（如 MMLU 和 HumanEval）中維持高準確度的同時，大幅降低延遲，適用於程式設計與推理任務。

google gemini 3.5 flash 在 GPTProto 上如何計價？

我們提供 Google 的基本定價：輸入每 100 萬 token $0.075，輸出每 100 萬 token $0.30，適用於較小的提示。對於超過 128k token 的長上下文任務，將收取少量附加費。透過我們的 API，您可以使用上下文快取，將重複查詢的成本降低最多 90%，使其成為企業級 AI 工作流程和代理式應用程式中最具經濟效益的高效能模型之一。

google gemini 3.5 flash 能處理影片檔案嗎？

是的，它原生支援影片內容。您最多可以上傳一小時的影片，而模型能夠跨影格進行推理，無需額外的轉錄或影像擷取層。這使其非常適合用於會議摘要、安全監控影片分析，或對視覺內容進行情緒分析。相較於依賴手動影格取樣或獨立編碼器的舊型模型，它能更有效地保留時間資料。

我的資料會被用來訓練 google gemini 3.5 flash 嗎？

不會。當您透過 GPTProto 的企業級 API 存取 google gemini 3.5 flash 時，您的資料絕不會用於訓練底層模型。我們將安全性與隱私權置於首位，確保您的提示和輸出內容維持機密。對於處理敏感客戶資料或專有程式碼庫的企業而言，這一點至關重要；您可以享有「flash」模型的速度，同時不必犧牲智慧財產權或安全性。

google gemini 3.5 flash 的回應速度有多快？

它專為極致速度而設計。「flash」這一名稱代表其經過最佳化的推理引擎，相較於 Gemini 1.5 Pro 版本，可將首次 token 生成時間（TTFT）提升約 40-50%。對於大多數標準文字提示，使用者可預期延遲低於 400ms。這種速度使其成為即時客戶支援機器人和互動工具的理想引擎，適合使用者體驗取決於即時回饋的情境。

它是否支援 JSON 等結構化輸出？

當然可以。google gemini 3.5 flash 透過專用的 JSON 模式支援結構化輸出。透過將 response_mime_type 設定為 application/json，或使用受限輸出參數，開發人員可以確保模型以可預測的格式回傳資料。這對於將模型整合至現有軟體技術堆疊、執行自動化資料擷取，或支援需要精確資料的複雜多步驟代理式工作流程至關重要。