Google · tutti i modelli ›

GGemini 3.6 Flash (batch)API

Gemini 3.6 Flash è un modello ad alta efficienza di Google per codifica, flussi di lavoro agentici e sviluppo web e app.

1MFinestra di contesto · token
$0.38Prezzo di input · per M token
$1.88Prezzo di output · per M token
GoogleFornitore

I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Gemini 3.6 Flash (batch), misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: 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. modelli misurati quitop 25%
Punteggi superiori a 75% dei 289 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $1.5 per 1M token (mediana di 11) — questo costa $0.76.
Più economico e migliore su questo indice: MiMo-V2.6-Pro · DeepSeek V4.1 Flash 1017 · Claude Haiku 5.5 e 15 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Gemini 3.6 Flash (batch) è un modello AI commerciale di Google. Le specifiche seguenti vengono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati quotidianamente dai listini pubblici, quindi i numeri su questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Che cos'è Gemini 3.6 Flash (batch)?

Gemini 3.6 Flash (batch) è un modello di linguaggio AI di Google. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 34 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Gemini 3.6 Flash (batch) è gratuito?

Gemini 3.6 Flash (batch) non è gratuito: costa $0,38 per milione di token in input e $1,88 per milione di token in output. Le alternative open-weight possono essere self-hosted senza costi per token.

A cosa serve Gemini 3.6 Flash (batch)?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.

Modelli correlati

Gemini 3.1 Pro PreviewGoogleNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)GoogleGemini 3.1 Pro Preview Custom ToolsGoogleGemini 4 ArgonGoogleGemini 2.5 ProGoogleGemini 3.5 FlashGoogle