Google/gemini-3.6-flash-text-to-text

gemini-3.6-flash-text-to-text

جرّب واجهة Gemini 3.6 Flash API من Google لتوليد النصوص بسرعة والاستدلال والكتابة والبرمجة والاستجابات المتدفقة عبر واجهة LLM API المستقرة والميسورة من Flaq AI.

Text Chat

نماذج Gemini 3.6 Flash ذات الصلة

gemini-3.6-flash-text-to-texttext-to-text

gemini-3.6-flash-image-to-textimage-to-text

gemini-3.6-flash-file-analysisfile-analysis

توثيق

أمثلة API

JavaScriptPythoncURL

مثال الإرسال

const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    Accept: 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gemini-3.6-flash-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a concise summary of how transformer models work.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

if (!response.ok) {
  const errorBody = await response.json().catch(() => null);
  throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split(/\r?\n\r?\n/);
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split(/\r?\n/).filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

مثال الإرسال

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'gemini-3.6-flash-text-to-text',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Write a concise summary of how transformer models work.',
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 2048,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

مثال الإرسال

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a concise summary of how transformer models work."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

ابدأ دردشة جديدة

أرسل رسالة للبدء.

README

واجهة Gemini 3.6 Flash Text-to-Text API السريعة والفعالة

تجلب واجهة Gemini 3.6 Flash Text-to-Text API نموذج Flash من Google، الموفر للرموز والقادر على الاستدلال، إلى Flaq AI من أجل سير عمل نصي سريع الاستجابة. صُمم هذا المسار للتطبيقات التي تحتاج إلى اتباع قوي للتعليمات، ومساعدة في البرمجة، وصياغة موجهة للبحث، وأعمال معرفية يومية، مع إبقاء التكامل مقتصرًا على إدخال النص وإخراج النص. ويجعل تكوينه على Flaq AI منه خيارًا عمليًا للفرق التي تريد واجهة Gemini API قوية من دون توسيع سير عمل نصي ليشمل معالجة الوسائط أو الملفات.

الميزات الرئيسية لواجهة Gemini 3.6 Flash Text-to-Text API

سير عمل استدلال فعال: استخدم نموذج Flash مصممًا لتحقيق التوازن بين سرعة الاستجابة والاستدلال المتقدم في المطالبات المعقدة والمهام النصية متعددة الخطوات.
دعم البرمجة والتخطيط: حوّل المتطلبات والأسئلة البرمجية والمشكلات التقنية إلى ملاحظات تنفيذ، ومسودات، وشروحات، وخطط للخطوات التالية.
اتباع عالي الجودة للتعليمات: قدّم توجيهات تفصيلية بلغة طبيعية لسير عمل الكتابة والتحويل، والتحليل، والتصنيف، والاستجابات المنظمة.
نطاق مركز على النص فقط: حافظ على توافق التكامل مع المسار النصي المهيأ، من دون الحاجة إلى إدخال صورة أو ملف للمهمة.
طول استجابة مرن: استخدم عنصر التحكم الاختياري في الإخراج لضبط الاستجابات لنصوص منتجات موجزة، أو شروحات مفصلة، أو عمليات أتمتة لاحقة.
تكامل محادثة جاهز للبث: ادعم تجارب مستخدم سريعة الاستجابة عبر أنماط الطلبات الموثقة، سواء بالبث أو من دونه، على Flaq AI.

كيفية استخدام واجهة Gemini 3.6 Flash Text-to-Text API على Flaq AI

الإدخال: رسائل محادثة نصية تتضمن تعليمات النظام وطلبات المستخدم وسياق ردود المساعد السابقة عند الحاجة.
الإخراج: نص منشأ لتجارب المحادثة والأدوات الداخلية وسير عمل المحتوى والتطبيقات المعتمدة على API.
وضع الاستجابة: اختر تدفق البث الموثق للتسليم التدريجي، أو استجابة JSON قياسية عندما تكون النتيجة الكاملة هي المفضلة.
الإمكانات: إنشاء النص، والمساعدة في البرمجة، والتلخيص، وإعادة الصياغة، والتصنيف، والتخطيط، ودعم الأعمال المعرفية.

أفضل حالات الاستخدام لتكامل Gemini 3.6 Flash Text-to-Text API

مساعدو المطورين: المساعدة في شرح الشيفرة، وتخطيط التنفيذ، وصياغة حالات الاختبار، والتوثيق، وسير عمل فرز المشكلات.
أتمتة الكتابة للأعمال: أنشئ مسودات أولية للموجزات والتقارير والردود على البريد الإلكتروني ونصوص المنتجات والمراسلات الداخلية انطلاقًا من مطالبات منظمة.
مساعدو الدعم: صنّف الطلبات الواردة، واقترح ردودًا مفيدة، وأنشئ ملاحظات واضحة لتسليم العمل إلى المشغّلين ضمن سير دعم يركز على النص.
صياغة الأبحاث والتحليلات: لخّص الملاحظات المقدمة، ونظّم النتائج، وقارن الخيارات، وأعد مخططات تحليلية قابلة للمراجعة.
التطبيقات النصية كبيرة الحجم: أنشئ ميزات سريعة الاستجابة للمحادثة أو المحتوى أو الأتمتة تحتاج إلى تكوين نموذج موفر للتكلفة وتكامل متوقع قائم على الرسائل.

ملاحظة مسار Flaq AI هذا مهيأ للتفاعلات من نص إلى نص. راجع المحتوى المنشأ قبل استخدامه في قرارات مؤثرة أو تغييرات إنتاجية، واحرص على توافق الاستخدام مع سياسات Google وFlaq AI المعمول بها.

Gemini 3.6 Flash Text-to-Text API مقابل المنافسين: تحليل مقارن

Gemini 3.6 Flash مقابل Gemini 3.5 Flash
يظل Gemini 3.5 Flash خيارًا أساسيًا عمليًا لأحمال العمل النصية الروتينية. ويمثل Gemini 3.6 Flash الجيل الأحدث للفرق التي تبحث عن كفاءة أفضل في استخدام الرموز ودعم أقوى لمهام البرمجة المعقدة والتخطيط القائم على الوكلاء.
Gemini 3.6 Flash مقابل Gemini 3.7 Flash
يعد Gemini 3.7 Flash خيار Flash أحدث وأكثر قدرة لسير العمل المعقد. ويقدم Gemini 3.6 Flash بديلًا متوازنًا عندما يحتاج تكامل نصي فقط إلى استدلال قوي مع تكوين فعال.
Gemini 3.6 Flash مقابل GPT 5.6 Terra
يعد GPT 5.6 Terra نموذجًا عامًا واسع الاستخدام للمهام اللغوية المتقدمة. ويوفر Gemini 3.6 Flash خيار Gemini API للفرق التي تعطي الأولوية لكفاءة سير العمل النصي، ودعم البرمجة، والتكامل القائم على الرسائل.
Gemini 3.6 Flash مقابل Claude Sonnet 5
غالبًا ما يُقيّم Claude Sonnet 5 في الاستدلال والكتابة الطويلة. ويعد Gemini 3.6 Flash بديلًا مفيدًا للفرق التي تقارن إنشاء نص سريع الاستجابة ومراعيًا للتكلفة عبر مهام البرمجة والأعمال المعرفية.
Gemini 3.6 Flash مقابل Kimi 2.7
يعد Kimi 2.7 خيارًا قويًا آخر لسير عمل النص والبرمجة. ويتميز Gemini 3.6 Flash بعائلة نماذج Flash من Google ومسار Flaq AI المركز من نص إلى نص.