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gemini-3.6-flash-text-to-text

Essayez Gemini 3.6 Flash API de Google pour générer vite du texte, raisonner, rédiger, coder et obtenir des réponses en streaming via l’API LLM stable et abordable de Flaq AI.

Text Chat

Modèles Gemini 3.6 Flash associés

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Documentation

Exemples d'API

JavaScriptPythoncURL

Exemple d'envoi

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);
    }
  }
}

Exemple d'envoi

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)

Exemple d'envoi

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
  }'

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Tarifs de Gemini 3.6 Flash Text to Text

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Jeton: input	$0.7125 par 1 M de jetons d’entrée	$0.7500 par 1 M de jetons d’entrée	95%
Jeton: output	$3.5625 par 1 M de jetons de sortie	$3.7500 par 1 M de jetons de sortie	95%

README

API texte vers texte Gemini 3.6 Flash rapide et efficace

L'API texte vers texte Gemini 3.6 Flash apporte à Flaq AI le modèle Flash de Google, économe en tokens et doté de capacités de raisonnement, pour des flux de travail textuels réactifs. Cette route est conçue pour les applications qui nécessitent un suivi précis des instructions, une aide à la programmation, une rédaction orientée vers la recherche et des tâches quotidiennes fondées sur les connaissances, tout en limitant l'intégration aux entrées et sorties textuelles. Sa configuration Flaq AI en fait un choix pratique pour les équipes qui souhaitent une API Gemini performante sans étendre un flux de travail textuel au traitement des médias ou des fichiers.

Fonctionnalités clés de l'API texte vers texte Gemini 3.6 Flash

Flux de raisonnement efficaces : Utilisez un modèle Flash conçu pour concilier réactivité et solides capacités de raisonnement pour les prompts complexes et les tâches textuelles en plusieurs étapes.
Aide à la programmation et à la planification : Transformez les exigences, les questions de code et les problèmes techniques en notes d'implémentation, brouillons, explications et plans pour les étapes suivantes.
Suivi des instructions de haute qualité : Fournissez des consignes détaillées en langage naturel pour les flux de rédaction, de transformation, d'analyse, de classification et de réponses structurées.
Périmètre exclusivement textuel : Maintenez l'intégration alignée sur la route textuelle configurée, sans nécessiter d'image ou de fichier en entrée pour la tâche.
Longueur de réponse flexible : Utilisez le contrôle facultatif de la sortie pour adapter les réponses à des textes de produit concis, des explications détaillées ou des automatisations en aval.
Intégration de chat prête pour le streaming : Proposez des expériences utilisateur réactives grâce aux modèles de requête avec et sans streaming documentés sur Flaq AI.

Comment utiliser l'API texte vers texte Gemini 3.6 Flash sur Flaq AI

Entrée : Messages de conversation textuels avec instructions système, demandes de l'utilisateur et contexte précédent de l'assistant si nécessaire.
Sortie : Texte généré pour les expériences de chat, les outils internes, les flux de contenu et les applications pilotées par API.
Mode de réponse : Choisissez le flux de streaming documenté pour une diffusion progressive ou une réponse JSON standard lorsqu'un résultat complet est préférable.
Capacités : Génération de texte, aide à la programmation, résumé, réécriture, classification, planification et prise en charge des tâches fondées sur les connaissances.

Meilleurs cas d'usage pour l'intégration de l'API texte vers texte Gemini 3.6 Flash

Copilotes pour développeurs : Aidez à expliquer le code, planifier l'implémentation, rédiger des cas de test, documenter et trier les problèmes.
Automatisation de la rédaction professionnelle : Créez des premières versions de notes, rapports, réponses par e-mail, textes de produit et communications internes à partir de prompts structurés.
Assistants de support : Classez les demandes entrantes, proposez des réponses utiles et générez des notes claires pour le transfert aux opérateurs dans un flux d'assistance centré sur le texte.
Rédaction pour la recherche et l'analyse : Résumez les notes fournies, organisez les résultats, comparez les options et préparez des plans analytiques révisables.
Applications textuelles à grand volume : Créez des fonctionnalités réactives de chat, de contenu ou d'automatisation qui nécessitent une configuration de modèle économique et une intégration prévisible basée sur les messages.

Remarque Cette route Flaq AI est configurée pour les interactions texte vers texte. Vérifiez le contenu généré avant de l'utiliser pour des décisions importantes ou des modifications en production, et veillez à respecter les politiques applicables de Google et de Flaq AI.

API texte vers texte Gemini 3.6 Flash face à la concurrence : analyse comparative

Gemini 3.6 Flash et Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.5 Flash reste une référence pratique pour les charges de travail textuelles courantes. Gemini 3.6 Flash est la nouvelle génération destinée aux équipes qui recherchent une meilleure efficacité des tokens et une prise en charge renforcée des tâches complexes de programmation et de planification agentique.
Gemini 3.6 Flash et Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.7 Flash est l'option Flash la plus récente et la plus performante pour les flux de travail complexes. Gemini 3.6 Flash propose une alternative équilibrée lorsqu'une intégration exclusivement textuelle nécessite un raisonnement performant avec une configuration efficace.
Gemini 3.6 Flash et GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra est un modèle généraliste polyvalent destiné aux tâches linguistiques avancées. Gemini 3.6 Flash offre une option d'API Gemini aux équipes qui privilégient l'efficacité des flux textuels, l'aide à la programmation et l'intégration basée sur les messages.
Gemini 3.6 Flash et Claude Sonnet 5
Claude Sonnet 5 est souvent évalué pour le raisonnement et la rédaction de contenus longs. Gemini 3.6 Flash constitue une alternative utile pour les équipes qui comparent une génération de texte réactive et économique pour les tâches de programmation et fondées sur les connaissances.
Gemini 3.6 Flash et Kimi 2.7
Kimi 2.7 est un autre choix solide pour les flux de texte et de programmation. Gemini 3.6 Flash se distingue par la famille de modèles Flash de Google et sa route texte vers texte ciblée sur Flaq AI.