Gemini 3.5 Flash API

Riferimento API completo per i modelli modelli linguistici Gemini 3.5 Flash basati su Google.

Varianti del modello

Questa API supporta tre varianti del modello Gemini 3.5 Flash:

Confronto rapido

Gemini 3.5 Flash Text to Text

Punto di accesso

httpCopia
POST /api/v1/chat/completions

Parametri della richiesta

Obbligatorio

Supporto messaggi

Opzionale

Richiesta di esempio

javascriptCopia
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 di accesso

httpCopia
POST /api/v1/chat/completions

Parametri della richiesta

Obbligatorio

Supporto messaggi

Opzionale

Richiesta di esempio

javascriptCopia
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 di accesso

httpCopia
POST /api/v1/chat/completions

Parametri della richiesta

Obbligatorio

Supporto messaggi

Opzionale

Richiesta di esempio

javascriptCopia
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 della risposta

I modelli LLM Gemini 3.5 Flash restituiscono risposte completion compatibili con Google. Con stream: true, la risposta è Server-Sent Events; con stream: false, la risposta è un singolo oggetto JSON.

Risposta riuscita

textCopia
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]

Risposta di errore

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

Buone pratiche

1. Usa messaggi strutturati: Invia la cronologia della conversazione tramite messages[] invece di appiattire il contesto in un solo prompt.
2. Scegli la variante di modello corretta: Usa Text to Text per attività solo testuali, Image to Text per la comprensione delle immagini e File Analysis quando servono documenti o contenuti misti.
3. Consuma gli eventi SSE: Aggiungi choices[0].delta.content per la visualizzazione in streaming e considera data: [DONE] come completamento riuscito.
4. Invia solo input supportati: Nei client attuali, i modelli testuali ignorano parti file e immagini non supportate.