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GGemini 3 Flash Preview (batch)API

Gemini 3 Flash Preview ist ein Hochgeschwindigkeits-, hochpreiswertes Denkmodell, das für agentische Workflows, mehrstufige Chats und Programmierunterstützung entwickelt wurde.

Kontextfenster
1M
Tokens
Eingabepreis
$0.25
pro M Tokens
Ausgabepreis
$1.5
pro M Tokens
Anbieter
Google

Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Gemini 3 Flash Preview (Batch), gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.

Intelligence index37.8
Math index97
GPQA89.8%
MMLU-Pro89%
Humanity's Last Exam34.7%
Long Context Reasoning66.3%
LiveCodeBench90.8%
SciCode50.6%
AIME 202597%
IFBench78%
τ²-Bench80.4%
τ-Bench Banking17.5%
Terminal-Bench Hard38.6%
💰 Blended price$1.125 / 1M tokens
📈 Value33.6 intelligence points per $
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Gemini 3 Flash Preview (Batch) ist ein kommerzielles KI-Modell von Google. Die folgenden Spezifikationen werden automatisch verfolgt: Die Preise werden stündlich aus öffentlichen Listenpreisen 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 Flash Preview (Batch)?

Gemini 3 Flash Preview (batch) ist ein KI-Sprachmodell von Google. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 37.8 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Gemini 3 Flash Preview (Batch) kostenlos?

Gemini 3 Flash Preview (Batch) ist nicht kostenlos: es kostet 0,25 $ pro Million Eingabetokens und 1,5 $ pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist Gemini 3 Flash Preview (Batch) gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 89.8%, MMLU-Pro 89%, Humanity's Last Exam 34.7%, Long Context Reasoning 66.3%, LiveCodeBench 90.8%, SciCode 50.6%, AIME 2025 97%, IFBench 78%, τ²-Bench 80.4%, τ-Bench Banking 17.5%, Terminal-Bench Hard 38.6%. Es wird besonders verwendet für mathematische Argumentation.

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