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GGemini 3.5 FlashAPI

Gemini 3.5 Flash est le modèle multimodal à haute efficacité de Google, offrant un codage et un raisonnement de niveau presque Pro à un coût et une vitesse de niveau Flash.

1MFenêtre de contexte · tokens
$1.5Prix d'entrée · par M tokens
$9Prix de sortie · par M tokens
GoogleFournisseur

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de benchmark indépendants pour Gemini 3.5 Flash, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : high.

Intelligence index52
Coding index70.1
GPQA92.2%
Humanity's Last Exam42.7%
Long Context Reasoning81%
SciCode53.1%
IFBench76.3%
τ²-Bench95.3%
τ-Bench Banking32.2%
Terminal-Bench78.7%
Terminal-Bench Hard40.9%
💰 Blended price$3.375 / 1M tokens
📈 Value15.4 intelligence points per $
vs. modèles mesurés icitop 15%
Scores plus élevés que 85% des 273 modèles mesurés par Artificial Analysis et suivis ici.
Les modèles à ce niveau coûtent $1.5 par 1M de tokens (médiane de 14) — celui-ci coûte $3.38.
Moins cher et meilleur sur cet indice : Grok 4.6 · GPT-5.6 Sol (batch) · GLM 5.3 et 16 de plus
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Gemini 3.5 Flash est un modèle d'IA commercial de Google. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés quotidiennement à partir des tarifs publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Gemini 3.5 Flash ?

Gemini 3.5 Flash est un modèle de langage IA de Google. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 52 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Gemini 3.5 Flash est-il gratuit ?

Gemini 3.5 Flash n'est pas gratuit : cela coûte 1,5 $ par million de tokens d'entrée et 9 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives open-weight peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert Gemini 3.5 Flash ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 92.2%, Humanity's Last Exam 42.7%, Long Context Reasoning 81%, SciCode 53.1%, IFBench 76.3%, τ²-Bench 95.3%, τ-Bench Banking 32.2%, Terminal-Bench 78.7%, Terminal-Bench Hard 40.9%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.

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