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GGemini 3.6 FlashAPI

Gemini 3.6 Flash ist ein hocheffizientes Modell von Google für Codierung, agentische Workflows sowie Web- und App-Entwicklung.

1MKontextfenster · Tokens
$0.75Eingabepreis · pro M Tokens
$3.75Ausgabepreis · pro M Tokens
GoogleAnbieter

Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Gemini 3.6 Flash, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: high.

Intelligence index34
Coding index69.2
GPQA92.8%
Humanity's Last Exam40.8%
Long Context Reasoning80%
SciCode53.4%
τ-Bench Banking29.9%
Terminal-Bench77.5%
💰 Blended price$1.5 / 1M tokens
📈 Value22.7 intelligence points per $
vs. Modelle, die hier gemessen werdenoberste 21%
Scores höher als 79% der 289 Modelle, die von Artificial Analysis gemessen und hier verfolgt werden.
Modelle auf diesem Niveau kosten $1.17 pro 1M Tokens (Median von 11) — dieses kostet $1.5.
Günstiger und besser in diesem Index: MiMo-V2.6-Pro · GLM 5.3 (batch) · GLM 5.3 Flash und 14 mehr
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Gemini 3.6 Flash ist ein kommerzielles KI-Modell von Google. Die unten stehenden Spezifikationen werden automatisch erfasst: Die Preise werden täglich anhand der öffentlichen Listenpreise aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Gemini 3.6 Flash?

Gemini 3.6 Flash ist ein KI-Sprachmodell von Google. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 34 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Gemini 3.6 Flash kostenlos?

Gemini 3.6 Flash ist nicht kostenlos: Es kostet $0.75 pro Million Eingabe-Token und $3.75 pro Million Ausgabe-Token. Open-Weight-Alternativen können selbst gehostet werden, ohne Kosten pro Token.

Worin ist Gemini 3.6 Flash gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 92.8%, Humanity's Last Exam 40.8%, Long Context Reasoning 80%, SciCode 53.4%, τ-Bench Banking 29.9%, Terminal-Bench 77.5%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

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