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gemini-3.5-flashGemini 3.5 Flash是一款面向规模化应用的多模态模型,在快速响应之外强化了编程和智能体能力,适合实时助手、代码工作流和高并发内容处理。
价格
Tune 与 Pro 采用相同的价格。
| 输入上下文 | 输入 | 输出 | 缓存读取 | 缓存写入 |
|---|---|---|---|---|
| - | $0.3 / 1M tokens | $2.5 / 1M tokens | $0.075 / 1M tokens | $0.3 / 1M tokens |
模型能力
综合能力 71 分(良好)。优势集中在 文本理解(92%)、信息检索 / RAG(92%)、逻辑推理(85%)。相对短板为 数学与科学推理(21%)。适合 代码研发 / 高准确率专业场景 等场景。在 数学与科学推理 类任务上建议结合人工复核或专项验证。
71/ 100
专项进阶能力
8 项智能体协同51%
7 题 · 主/客观混合
代码生成80%
10 题 · 客观
代码理解与调试66%
12 题 · 主观
创意写作78%
17 题 · 主观
信息检索 / RAG92%
13 题 · 主/客观混合
长文本处理47%
3 题 · 主观
数学与科学推理21%
14 题 · 客观
多语言能力74%
10 题 · 主/客观混合
通用基础能力
3 项通识知识76%
15 题 · 主/客观混合
文本理解92%
5 题 · 主观
逻辑推理85%
20 题 · 主/客观混合
安全与合规能力
2 项幻觉控制83%
9 题 · 主观
指令遵循78%
14 题 · 主观
服务表现
Gemini 3.5 Flash
gemini-3.5-flash- 延迟
- 13.85s
- 吞吐量
- 1.5Ktokens/min
- 可用率
- 99.33%
可用率
99.33%- 完成率
- 99%
- 缓存命中率
- 0.0%
- 累计评测耗时
- 9630.5s
- Token 消耗
- 240,662tokens
- 平均请求次数
- 1.0次
- TPM
- 1,499tokens/min
- QPM
- 0.9req/min
Gemini 3.5 Flash 的示例代码和 API
Pro
gemini-3.5-flash/api/v0/chat/completions/api/v1/chat/completionscurl https://silvamux.io/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}]
}'# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://silvamux.io/api/v1",
api_key="你的API密钥",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.5-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)// Gradle: implementation(__HL_SLOT_0__)
import okhttp3.*;
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
MediaType json = MediaType.get("application/json");
String payload = "{\"model\":\"gemini-3.5-flash\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好,请介绍一下自己\"}]}";
Request request = new Request.Builder()
.url("https://silvamux.io/api/v1/chat/completions")
.header("Authorization", "Bearer 你的API密钥")
.post(RequestBody.create(payload, json))
.build();
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
System.out.println(response.body().string());
}// npm install openai
import OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://silvamux.io/api/v1',
apiKey: '你的API密钥',
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gemini-3.5-flash',
messages: [{ role: 'user', content: '你好,请介绍一下自己' }],
})
console.log(response.choices[0].message.content)