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Google: Gemini 3.5 Flash

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Google: Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash verbindet multimodales Verständnis mit Denken für Programmierung und mehrstufige Agentenaufgaben. Es verarbeitet Text, Bilder, Video, Audio und PDF und erzeugt Text, mit strukturierten Ausgaben, Werkzeugen und einer Eingabegrenze von 1.048.576 Token in seinem dokumentierten Profil.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Gemini 3.5 Flash ist Googles multimodales Flash-Modellprofil für länger andauernde Programmierung und Agentenarbeit. Seine dokumentierten Eingaben sind Text, Bilder, Video, Audio und PDF, mit Text als Ausgabe. Zu den Aufgabenschwerpunkten des Modells gehören iterative Programmierung, die Untersuchung alternativer Lösungen und längere Folgen von Anweisungen und Werkzeugnutzung. Die Edition 3.5 bietet dokumentierte Denksteuerung, multimodale Eingaben und Werkzeugabläufe.

Eine Programmieraufgabe kann eine schriftliche Anforderung, relevante Quelldateien und einen Screenshot des gewünschten Ergebnisses verbinden. Stellen Sie das beobachtete Verhalten, das erwartete Verhalten und die unverändert zu erhaltenden Bedingungen bereit. Ein beispielhafter Auftrag lautet: „Vergleichen Sie den Screenshot mit dem Komponententext, ermitteln Sie die Abweichung im Formularablauf und schlagen Sie eine gezielte Korrektur vor. Erklären Sie, welche Quelldetails die Änderung begründen.“ Stellen Sie bei einer Dokumentaufgabe die relevanten Seiten bereit und verlangen Sie einen Vergleich mit ausdrücklichen Anforderungen, mit Quellenverweisen für jede Feststellung.

Die Edition dokumentiert die Denkstufen minimal, low, medium und high. medium ist der Standard und ersetzt den Standard high von Gemini 3 Flash Preview. minimal eignet sich für einfache Antworten und unkomplizierte Werkzeugentscheidungen, ohne zu garantieren, dass der Denkprozess vollständig deaktiviert ist; low richtet sich an Aufgaben mit weniger Schritten; high bietet vertieftes Denken für schwierige Mathematik, Programmierung und Agentenprobleme. Google empfiehlt, thinking_level zur Aufwandssteuerung zu verwenden und die Standard-Sampling-Einstellungen beizubehalten, statt den Denkprozess durch Änderungen an temperature, top-p oder top-k erzwingen zu wollen.

Ein prägendes Verhalten ist der Erhalt des Denkkontexts über eine Aufgabe mit mehreren Gesprächsschritten hinweg. Googles Interactions-Ablauf übernimmt diesen Kontext automatisch; sein GenerateContent-Ablauf erfordert den vollständigen unveränderten Gesprächsverlauf einschließlich Denksignaturen. Dies unterstützt eine fortlaufende Fehlersuche oder ein Refactoring, bei dem frühere Überlegungen in den nächsten Schritt einfließen. Erhalten Sie die tatsächliche Gesprächsstruktur, statt jede Folgeanfrage in einen unabhängigen Prompt umzuwandeln, und halten Sie während der Arbeit das gewünschte Endergebnis klar.

Die dokumentierten Werkzeuge umfassen Google Search, Grounding mit Google Maps, File Search, Code Execution, URL Context und Standard Function Calling; kombinierte Werkzeugnutzung und Computer Use sind als Vorschaufunktion gekennzeichnet. Structured Outputs kann einen definierten Datensatz liefern. Geben Sie Funktionen einen klaren Zweck und definierte Parameter: Das Modell wählt eine Funktion, während die angebundene Anwendung ihren Vorgang ausführt und das Ergebnis zurückgibt. Google verlangt, dass Funktionsergebnisse den vorhergehenden Aufrufen nach Identität, Name und Anzahl entsprechen; multimodale Ergebnisse gehören in die Funktionsantwort.

Die genaue API-Modelltabelle nennt maximal 1.048.576 Eingabetoken und 65.536 Ausgabetoken. Gesprächsverlauf und bereitgestellte Medien zählen zum Eingabebudget. Caching und Stapelverarbeitung sind für dieses Profil dokumentiert, mit zusätzlichen Flex- und Priority-Verarbeitungsoptionen in Googles Tabelle. Diese Grenzen und Fähigkeiten beschreiben die Herstelleredition; sie verlangen weder eine Antwort, die das ganze Ausgabefenster füllt, noch machen sie jedes Werkzeug für eine Aufgabe notwendig.

Dieses Profil erzeugt Text statt Bilder oder Audio und verwendet Live API nicht. Sein Entwicklerleitfaden schließt außerdem Bildsegmentierung aus. Verlangen Sie bei einer visuellen Frage eine Beschreibung, Extraktion oder Interpretation des bereitgestellten Materials; bei einer Sprachaufnahme ein Textergebnis. Wenn die Antwort von neueren Informationen abhängt, kann der dokumentierte Such-Grounding-Ablauf Quellen über das Trainingswissen hinaus hinzufügen. Geben Sie an, ob externe Informationen benötigt werden und welche Belege die abschließende Antwort erhalten soll.

Definieren Sie für einen hilfreichen längeren Auftrag das Endergebnis und das Abschlusskriterium vor dem ersten Schritt. Eine Supportanalyse könnte eine Tabelle beobachteter Probleme, stützender Passagen und einen Antwortvorschlag verlangen; eine Programmieraufgabe könnte die gezielte Änderung und das betreffende Validierungsergebnis erfordern. Fügen Sie den relevanten Quellkontext hinzu, bestimmen Sie erlaubte Werkzeugaktionen und verlangen Sie eine ausdrückliche Schlussantwort, die abgeschlossene Arbeit von Fragen mit weiterem Informationsbedarf trennt. So wird der fortlaufende Ablauf des Modells zu einem konkreten Text, Code oder strukturierten Ergebnis.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gemini-3.5-flash-thinking

gemini-3.5-flash-thinking

Google /gemini-3.5-flash-thinking

Start

Gemini 3.5 Flash verbindet multimodales Verständnis mit Denken für Programmierung und mehrstufige Agentenaufgaben. Es verarbeitet Text, Bilder, Video, Audio und PDF und erzeugt Text, mit strukturierten Ausgaben, Werkzeugen und einer Eingabegrenze von 1.048.576 Token in seinem dokumentierten Profil.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
gemini-3.5-flash-thinking
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Textgespräch
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametercontrol_scopeVertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false.
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Methodenaliasnamen: /chat/completions

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.003 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.018 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3.5-flash-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-thinking

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

gemini-3.5-flash-thinking

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-3.5-flash-thinking

gemini-3.5-flash-thinking

Google /gemini-3.5-flash-thinking

Start

Gemini 3.5 Flash verbindet multimodales Verständnis mit Denken für Programmierung und mehrstufige Agentenaufgaben. Es verarbeitet Text, Bilder, Video, Audio und PDF und erzeugt Text, mit strukturierten Ausgaben, Werkzeugen und einer Eingabegrenze von 1.048.576 Token in seinem dokumentierten Profil.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
gemini-3.5-flash-thinking
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.003 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.018 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "gemini-3.5-flash-thinking",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.5-flash-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.5-flash-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-thinking

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

gemini-3.5-flash-thinking

FAQ · Google: Gemini 3.5 Flash
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · gemini-3.5-flash-thinking: text → text

POST /v1/messages · gemini-3.5-flash-thinking: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · gemini-3.5-flash-thinking: model, messages, stream

POST /v1/messages · gemini-3.5-flash-thinking: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · gemini-3.5-flash-thinking: messages.min_items: 1

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