Google/gemini-3.5-flash-text-to-text

gemini-3.5-flash-text-to-text

Coba gratis Gemini 3.5 Flash API untuk penulisan LLM cepat, bantuan coding, penalaran, dan ringkasan. Akses stabil untuk aplikasi AI produksi yang dapat diskalakan. Dirancang untuk uji gratis dan workflow API yang stabil.

Text Chat

Model Gemini 3.5 Flash Terkait

gemini-3.5-flash-text-to-texttext-to-text

gemini-3.5-flash-image-to-textimage-to-text

gemini-3.5-flash-file-analysisfile-analysis

Dokumentasi

Contoh API

JavaScriptPythoncURL

Contoh Pengiriman

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
  })
});

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('\n\n');
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split('\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);
    }
  }
}

Contoh Pengiriman

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-3.5-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)

Contoh Pengiriman

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

Mulai chat baru

Kirim pesan untuk memulai.

Harga Gemini 3.5 Flash Text to Text

Parameter	Harga	Harga asli	Diskon

Token: input	$1.4250 per 1 juta token input	$1.5000 per 1 juta token input	95%
Token: output	$8.5500 per 1 juta token output	$9.0000 per 1 juta token output	95%

README

API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text yang Cepat & Terjangkau (Model Bahasa Efisien Google)

Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API di Flaq AI menyediakan akses model Google untuk workflow bahasa yang cepat, terjangkau, dan siap produksi. Integrasi Gemini API yang efisien ini membantu developer membangun fitur chat, peringkasan, penulisan, coding, dan otomatisasi dengan konteks percakapan fleksibel serta kontrol output praktis. API ini dirancang untuk tim yang membutuhkan generasi teks responsif dalam skala besar tanpa mengelola infrastruktur model Google secara langsung.

Fitur Utama Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API

Generasi Teks Cepat: Hasilkan respons berguna dengan cepat untuk chat, dukungan, konten, dan otomatisasi workflow.
Akses API Hemat Biaya: Gunakan route Gemini yang terjangkau untuk aplikasi text-to-text bervolume tinggi di Flaq AI.
Kepatuhan Instruksi yang Andal: Ubah instruksi bahasa alami menjadi jawaban terfokus, ringkasan, penulisan ulang, dan output terstruktur.
Output Sadar Percakapan: Dukung pertanyaan lanjutan dan penyempurnaan iteratif dengan konteks fleksibel.
Kontrol Ramah Developer: Arahkan panjang respons dan arah tugas melalui konfigurasi praktis di Flaq AI.
Integrasi Google Terkelola: Tambahkan kemampuan teks Gemini melalui route API stabil dengan perilaku input dan output yang jelas.

Cara Menggunakan Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API untuk Generasi Teks di Flaq AI

Input: Prompt bahasa alami, instruksi sistem, konteks percakapan, dan persyaratan tugas terstruktur.
Output: Respons teks yang jelas dikirim melalui integrasi chat API stabil di Flaq AI.
Konfigurasi Route: Dirancang untuk workflow teks percakapan dengan konteks fleksibel dan dukungan tindak lanjut.
Konfigurasi: Mendukung kontrol output praktis untuk panjang respons dan arah tugas.
Kemampuan: Peringkasan, penulisan ulang, bantuan chat, bantuan coding, penulisan multibahasa, dan generasi konten terstruktur melalui integrasi Gemini API yang terjangkau.

Use Case Terbaik untuk Integrasi Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API

Fitur Chat Bervolume Tinggi: Jalankan asisten responsif untuk aplikasi, situs web, dan alat internal.
Operasi Konten: Hasilkan ringkasan, outline, penulisan ulang, dan copy terlokalisasi untuk workflow publikasi.
Otomatisasi Dukungan: Susun draf jawaban, klasifikasikan permintaan, dan bantu pengguna menavigasi informasi produk atau kebijakan.
Produktivitas Developer: Jelaskan kode, susun snippet, dan ringkas materi teknis.
Otomatisasi Workflow: Tambahkan kecerdasan bahasa yang cepat ke dashboard, knowledge base, dan sistem operasional.

Catatan Pastikan prompt dan workflow aplikasi mematuhi panduan keamanan Google. Jika terjadi error, tinjau input untuk konten yang dibatasi, sederhanakan permintaan, lalu coba lagi.

Gemini 3.5 Flash Text-to-Text vs Kompetitor: Analisis Perbandingan

Gemini 3.5 Flash vs. Gemini Pro Models
Model Gemini Pro sering diposisikan untuk penalaran yang lebih menuntut dan kualitas premium. Gemini 3.5 Flash memprioritaskan kecepatan, keterjangkauan, dan throughput efisien untuk workflow teks sehari-hari.
Gemini 3.5 Flash vs. GPT Models
Model GPT menawarkan perilaku native OpenAI dan familiaritas ekosistem yang luas. Gemini 3.5 Flash memberi tim route model Google yang cepat untuk generasi teks terkelola di Flaq AI.
Gemini 3.5 Flash vs. Claude Sonnet
Claude Sonnet kuat untuk penulisan cermat dan penalaran seimbang. Gemini 3.5 Flash menarik untuk generasi teks yang cepat, hemat biaya, dan integrasi model Google.
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen Plus
Qwen Plus menyediakan workflow bahasa Alibaba yang terjangkau. Gemini 3.5 Flash menyediakan alternatif Google untuk aplikasi text-to-text yang responsif.
Gemini 3.5 Flash vs. Llama
Model Llama memberi tim kontrol open-model. Gemini 3.5 Flash menghilangkan kompleksitas hosting dan menyediakan akses API terkelola untuk fitur teks produksi.