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GGemini 3.6 FlashAPI

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
$0.75Prezzo di input · per M token
$3.75Prezzo 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, 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 $0.99 per 1M token (mediana di 11) — questo costa $1.5.
Più economico e migliore su questo indice: MiMo-V2.6-Pro · DeepSeek V4.1 Flash 1017 · GLM 5.3 e 21 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

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

Domande frequenti

Cos'è Gemini 3.6 Flash?

Gemini 3.6 Flash 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 è gratuito?

Gemini 3.6 Flash non è gratuito: costa $0,75 per milione di token in input e $3,75 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?

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.

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