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

gemini-3.5-flash-text-to-text

Prova gratis Gemini 3.5 Flash API per scrittura LLM rapida, supporto al coding, ragionamento e riepiloghi. Accesso stabile per applicazioni AI di produzione scalabili.

Text Chat

Modelli Gemini 3.5 Flash correlati

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

Documentazione

Esempi API

JavaScriptPythoncURL

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-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);
    }
  }
}

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-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)

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

Avvia una nuova chat

Invia un messaggio per iniziare.

Prezzi di Gemini 3.5 Flash Text to Text

Parametri	Prezzo	Prezzo originale	Sconto

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

README

API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text veloce e conveniente (modello linguistico efficiente di Google)

Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API su Flaq AI offre accesso al modello Google per workflow linguistici veloci, convenienti e pronti per la produzione. Questa integrazione efficiente della Gemini API aiuta gli sviluppatori a creare funzioni di chat, sintesi, scrittura, coding e automazione con contesto conversazionale flessibile e controlli pratici dell'output. È progettata per team che hanno bisogno di generazione testuale reattiva su larga scala senza gestire direttamente l'infrastruttura del modello Google.

Funzionalità principali di Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API

Generazione di testo veloce: Produci rapidamente risposte utili per chat, supporto, contenuti e automazione dei workflow.
Accesso API conveniente: Usa una route Gemini conveniente per applicazioni text-to-text ad alto volume su Flaq AI.
Rispetto affidabile delle istruzioni: Converti istruzioni in linguaggio naturale in risposte mirate, sintesi, riscritture e output strutturati.
Output consapevole della conversazione: Supporta domande di follow-up e perfezionamento iterativo con contesto flessibile.
Controlli adatti agli sviluppatori: Guida lunghezza della risposta e direzione dell'attività tramite configurazione pratica su Flaq AI.
Integrazione Google gestita: Aggiungi capacità testuale Gemini attraverso una route API stabile con comportamento di input e output chiaro.

Come usare Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API per la generazione di testo su Flaq AI

Input: Prompt in linguaggio naturale, istruzioni di sistema, contesto conversazionale e requisiti di attività strutturati.
Output: Risposte testuali chiare fornite tramite un'integrazione chat API stabile su Flaq AI.
Configurazione route: Progettata per workflow testuali conversazionali con contesto flessibile e supporto ai follow-up.
Configurazione: Supporta controlli pratici dell'output per lunghezza della risposta e direzione dell'attività.
Capacità: Sintesi, riscrittura, assistenza chat, aiuto nel coding, scrittura multilingue e generazione di contenuti strutturati tramite integrazione Gemini API conveniente.

Migliori casi d'uso per l'integrazione Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API

Funzioni chat ad alto volume: Alimenta assistenti reattivi per app, siti web e strumenti interni.
Operazioni sui contenuti: Genera sintesi, outline, riscritture e copy localizzati per workflow editoriali.
Automazione del supporto: Prepara bozze di risposte, classifica richieste e aiuta gli utenti a navigare informazioni su prodotti o policy.
Produttività degli sviluppatori: Spiega codice, prepara snippet e riassumi materiali tecnici.
Automazione dei workflow: Aggiungi intelligenza linguistica veloce a dashboard, knowledge base e sistemi operativi.

Nota Assicurati che 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 Text-to-Text vs concorrenti: analisi comparativa

Gemini 3.5 Flash vs. Gemini Pro Models
I modelli Gemini Pro sono spesso posizionati per ragionamento più impegnativo e qualità premium. Gemini 3.5 Flash dà priorità a velocità, convenienza e throughput efficiente per workflow testuali quotidiani.
Gemini 3.5 Flash vs. GPT Models
I modelli GPT offrono comportamento nativo OpenAI e familiarità con un ampio ecosistema. Gemini 3.5 Flash offre ai team una route veloce del modello Google per generazione testuale gestita su Flaq AI.
Gemini 3.5 Flash vs. Claude Sonnet
Claude Sonnet è forte per scrittura accurata e ragionamento bilanciato. Gemini 3.5 Flash è interessante per generazione testuale veloce e conveniente e integrazione del modello Google.
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen Plus
Qwen Plus fornisce workflow linguistici Alibaba convenienti. Gemini 3.5 Flash fornisce un'alternativa Google per applicazioni text-to-text reattive.
Gemini 3.5 Flash vs. Llama
I modelli Llama danno ai team controllo open-model. Gemini 3.5 Flash elimina la complessità di hosting e fornisce accesso API gestito per funzioni testuali in produzione.