Prova gratis Gemini 3.5 Flash API per analisi di file, riepiloghi di documenti, estrazione e ragionamento multimodale. Accesso stabile per team di produzione. Usa API stabili GPT, Claude e altri LLM per agenti AI, chatbot, ricerca, coding, automazione e applicazioni intelligenti.
Modelli Gemini 3.5 Flash correlati
Esempi API
Esempio di invio
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
})
});
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);
}
}
}
Esempio di invio
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-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,
},
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)
Esempio di invio
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-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
}'
Prezzi di Gemini 3.5 Flash File Analysis
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
README
API Gemini 3.5 Flash File Analysis veloce e conveniente (modello efficiente di comprensione documentale di Google)
Gemini 3.5 Flash File Analysis API su Flaq AI offre accesso al modello Google per workflow veloci di comprensione documentale, revisione file e analisi multimodale. Questa integrazione efficiente della Gemini API aiuta gli sviluppatori ad analizzare file caricati, immagini e istruzioni testuali tramite una route gestita stabile. È costruita per team che hanno bisogno di analisi file conveniente su larga scala senza assemblare infrastruttura di elaborazione specifica del provider.
Funzionalità principali di Gemini 3.5 Flash File Analysis API
- Comprensione file veloce: Analizza file caricati, immagini e istruzioni testuali per produrre sintesi, risposte e insight strutturati utili.
- Accesso API conveniente: Crea workflow di documenti e allegati ad alto volume tramite una route Gemini conveniente su Flaq AI.
- Supporto per input immagine e file: Gestisci input visivi e in stile documento per attività pratiche di analisi, estrazione e revisione.
- Output consapevole della conversazione: Poni domande di follow-up sui materiali caricati preservando il contesto utile.
- Controlli adatti agli sviluppatori: Guida lunghezza della risposta, livello di dettaglio e direzione dell'attività tramite configurazione pratica.
- Supporto ai workflow di produzione: Aggiungi comprensione documentale ad app, strumenti interni e sistemi di conoscenza senza gestire infrastruttura del modello.
Come usare Gemini 3.5 Flash File Analysis API per la comprensione dei documenti su Flaq AI
- Input: File caricati, immagini, istruzioni testuali opzionali e contesto conversazionale.
- Output: Sintesi, dettagli estratti, risposte, confronti e analisi strutturate forniti tramite un'integrazione chat API stabile.
- Configurazione route: Progettata per workflow di analisi file con supporto per documenti, immagini e follow-up.
- Configurazione: Supporta controlli pratici dell'output per lunghezza della risposta, livello di dettaglio e direzione dell'attività.
- Capacità: Revisione documenti, sintesi di file, analisi di screenshot, estrazione strutturata, supporto knowledge base e ragionamento multimodale tramite integrazione Gemini API conveniente.
Migliori casi d'uso per l'integrazione Gemini 3.5 Flash File Analysis API
- Sintesi documentale: Trasforma report, brief e documenti interni in sintesi concise e azioni.
- Revisione allegati: Analizza screenshot, moduli, ricevute e file di riferimento caricati per workflow di supporto o operations.
- Estrazione di conoscenza: Converti materiali lunghi in FAQ, tabelle, note e output strutturati.
- Assistenza alla ricerca: Confronta documenti, estrai temi e sintetizza materiale sorgente per i team.
- Tooling interno: Aggiungi analisi file conveniente a dashboard, strumenti admin e workflow di conoscenza.
Nota Assicurati che file caricati, prompt e workflow applicativi rispettino le linee guida di sicurezza di Google. Se si verifica un errore, controlla l'input per contenuti soggetti a restrizioni, semplifica la richiesta e riprova.
Gemini 3.5 Flash File Analysis vs concorrenti: analisi comparativa
-
Gemini 3.5 Flash vs. Claude File Analysis
Claude file analysis è forte per ragionamento documentale accurato. Gemini 3.5 Flash File Analysis dà priorità a velocità, convenienza e integrazione del modello Google per workflow scalabili. -
Gemini 3.5 Flash vs. GPT File Analysis
Le route GPT file analysis offrono comportamento nativo OpenAI e familiarità con un ampio ecosistema. Gemini 3.5 Flash offre ai team una route Google efficiente per comprensione file gestita. -
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen File Workflows
I workflow Qwen forniscono alternative dei modelli Alibaba per attività linguistiche. Gemini 3.5 Flash File Analysis si concentra su comprensione file e immagini conveniente basata su Google. -
Gemini 3.5 Flash vs. Grok Vision Workflows
I workflow Grok vision offrono comportamento del modello xAI. Gemini 3.5 Flash fornisce analisi file Google gestita e veloce tramite Flaq AI. -
Gemini 3.5 Flash vs. Llama with Document Pipelines
Llama con strumenti documentali offre controllo infrastrutturale. Gemini 3.5 Flash elimina complessità di hosting e pipeline per i team che vogliono un'API gestita.