API de Gemini 3.5 Flash

Referencia completa de la API para los modelos modelos de lenguaje Gemini 3.5 Flash impulsados por Google.

Variantes del modelo

Esta API admite tres variantes del modelo Gemini 3.5 Flash:

Comparación rápida

Gemini 3.5 Flash Text to Text

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Obligatorio

Compatibilidad de mensajes

Opcional

Solicitud de ejemplo

javascriptCopiar
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-3.5-flash-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a concise summary of how transformer models work.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Gemini 3.5 Flash Image to Text

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Obligatorio

Compatibilidad de mensajes

Opcional

Solicitud de ejemplo

javascriptCopiar
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-3.5-flash-image-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
          {
            type: 'image_url',
            image_url: {
              url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Gemini 3.5 Flash File Analysis

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Obligatorio

Compatibilidad de mensajes

Opcional

Solicitud de ejemplo

javascriptCopiar
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-3.5-flash-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 4096
  })
});

Formato de respuesta

Los modelos LLM Gemini 3.5 Flash devuelven respuestas de completion compatibles con Google. Con stream: true, la respuesta es Server-Sent Events; con stream: false, la respuesta es un único objeto JSON.

Respuesta correcta

textCopiar
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gemini-3.5-flash-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gemini-3.5-flash-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Here is a concise summary"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gemini-3.5-flash-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gemini-3.5-flash-text-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

Respuesta de error

textCopiar
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

Buenas prácticas

1. Usa mensajes estructurados: Envía el historial de conversación mediante messages[] en lugar de aplanar el contexto en un solo prompt.
2. Elige la variante de modelo adecuada: Usa Text to Text para tareas solo de texto, Image to Text para comprensión de imágenes y File Analysis cuando se necesiten documentos o contenido mixto.
3. Consume eventos SSE: Añade choices[0].delta.content para mostrar la transmisión y trata data: [DONE] como una finalización correcta.
4. Envía solo entradas compatibles: Los modelos de texto ignoran las partes de archivo e imagen no compatibles en el cliente actual.