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

gemini-3.6-flash-text-to-text

Coba Gemini 3.6 Flash API dari Google untuk pembuatan teks cepat, penalaran, penulisan, coding, dan respons streaming melalui LLM API Flaq AI yang stabil dan terjangkau.

Text Chat

Model Gemini 3.6 Flash Terkait

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

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-3.6-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-3.6-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)

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-3.6-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 3.6 Flash Text to Text

Parameter	Harga	Harga asli	Diskon

Token: input	$0.7125 per 1 juta token input	$0.7500 per 1 juta token input	95%
Token: output	$3.5625 per 1 juta token output	$3.7500 per 1 juta token output	95%

README

API Gemini 3.6 Flash Text-to-Text yang Cepat dan Efisien

API Gemini 3.6 Flash Text-to-Text menghadirkan model Flash Google yang hemat token dan mampu melakukan penalaran ke Flaq AI untuk alur kerja teks yang responsif. Rute ini dirancang untuk aplikasi yang membutuhkan kemampuan mengikuti instruksi dengan baik, bantuan pemrograman, penyusunan tulisan berorientasi riset, dan pekerjaan pengetahuan sehari-hari sekaligus mempertahankan integrasi yang terbatas pada input teks dan output teks. Konfigurasi Flaq AI menjadikannya pilihan praktis bagi tim yang menginginkan Gemini API mumpuni tanpa memperluas alur kerja teks ke penanganan media atau file.

Fitur Utama API Gemini 3.6 Flash Text-to-Text

Alur Kerja Penalaran yang Efisien: Gunakan model Flash yang dibuat untuk menyeimbangkan operasi responsif dengan penalaran mumpuni untuk prompt kompleks dan tugas teks bertahap.
Dukungan Pemrograman dan Perencanaan: Ubah persyaratan, pertanyaan kode, dan masalah teknis menjadi catatan implementasi, draf, penjelasan, dan rencana langkah berikutnya.
Kepatuhan Instruksi Berkualitas Tinggi: Berikan arahan bahasa alami yang mendetail untuk alur kerja penulisan, transformasi, analisis, klasifikasi, dan respons terstruktur.
Batasan Khusus Teks yang Terfokus: Jaga integrasi agar sesuai dengan rute teks yang dikonfigurasi, tanpa memerlukan input gambar atau file untuk tugas tersebut.
Panjang Respons Fleksibel: Gunakan kontrol output opsional untuk menyesuaikan respons bagi teks produk yang ringkas, penjelasan mendetail, atau otomatisasi lanjutan.
Integrasi Chat Siap Streaming: Dukung pengalaman pengguna yang responsif melalui pola permintaan streaming dan non-streaming yang didokumentasikan di Flaq AI.

Cara Menggunakan API Gemini 3.6 Flash Text-to-Text di Flaq AI

Input: Pesan percakapan teks dengan instruksi sistem, permintaan pengguna, dan konteks asisten sebelumnya apabila diperlukan.
Output: Teks yang dihasilkan untuk pengalaman chat, alat internal, alur kerja konten, dan aplikasi berbasis API.
Mode Respons: Pilih alur streaming yang didokumentasikan untuk pengiriman bertahap atau respons JSON standar saat hasil lengkap lebih diutamakan.
Kemampuan: Pembuatan teks, bantuan pemrograman, peringkasan, penulisan ulang, klasifikasi, perencanaan, dan dukungan pekerjaan pengetahuan.

Kasus Penggunaan Terbaik untuk Integrasi API Gemini 3.6 Flash Text-to-Text

Kopilot Pengembang: Bantu penjelasan kode, perencanaan implementasi, draf kasus pengujian, dokumentasi, dan alur kerja triase masalah.
Otomatisasi Penulisan Bisnis: Buat draf awal untuk ringkasan, laporan, balasan email, teks produk, dan komunikasi internal dari prompt terstruktur.
Asisten Dukungan: Klasifikasikan permintaan masuk, usulkan balasan yang membantu, dan buat catatan serah terima operator yang jelas dalam alur dukungan yang mengutamakan teks.
Penyusunan Riset dan Analisis: Ringkas catatan yang diberikan, atur temuan, bandingkan pilihan, dan siapkan kerangka analitis yang dapat ditinjau.
Aplikasi Teks Bervolume Tinggi: Bangun fitur chat, konten, atau otomatisasi yang responsif dan membutuhkan konfigurasi model hemat biaya serta integrasi berbasis pesan yang dapat diprediksi.

Catatan Rute Flaq AI ini dikonfigurasi untuk interaksi text-to-text. Tinjau konten yang dihasilkan sebelum menggunakannya untuk keputusan penting atau perubahan produksi, dan pastikan penggunaan mematuhi kebijakan Google dan Flaq AI yang berlaku.

API Gemini 3.6 Flash Text-to-Text vs Pesaing: Analisis Perbandingan

Gemini 3.6 Flash vs. Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.5 Flash tetap menjadi pilihan dasar yang praktis untuk beban kerja teks rutin. Gemini 3.6 Flash adalah generasi lebih baru bagi tim yang mencari efisiensi token yang lebih baik dan dukungan lebih kuat untuk tugas pemrograman kompleks dan perencanaan agentik.
Gemini 3.6 Flash vs. Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.7 Flash adalah opsi Flash lebih baru dan lebih mumpuni untuk alur kerja kompleks. Gemini 3.6 Flash menawarkan alternatif seimbang ketika integrasi khusus teks memerlukan penalaran mumpuni dengan konfigurasi yang efisien.
Gemini 3.6 Flash vs. GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra adalah model serbaguna untuk tugas bahasa tingkat lanjut. Gemini 3.6 Flash menyediakan opsi Gemini API bagi tim yang memprioritaskan efisiensi alur kerja teks, dukungan pemrograman, dan integrasi berbasis pesan.
Gemini 3.6 Flash vs. Claude Sonnet 5
Claude Sonnet 5 sering dievaluasi untuk penalaran dan penulisan panjang. Gemini 3.6 Flash merupakan alternatif yang bermanfaat bagi tim yang membandingkan pembuatan teks responsif dan hemat biaya untuk tugas pemrograman dan pekerjaan pengetahuan.
Gemini 3.6 Flash vs. Kimi 2.7
Kimi 2.7 adalah pilihan kuat lain untuk alur kerja teks dan pemrograman. Gemini 3.6 Flash membedakan diri melalui keluarga model Flash Google dan rute text-to-text Flaq AI yang terfokus.