Gemini 3.5 Flash APIを無料で体験できます。ファイル分析、ドキュメント要約、抽出、マルチモーダル推論に対応し、本番チーム向けに安定したアクセスを提供します。専門的な AI ワークフローでのアプリ連携、チーム運用、検証、日常的な改善にも活用し、AI 機能を継続的に調整しやすくします。GPT、ClaudeなどのLLM APIを安定して接続し、AIエージェント、チャットボット、調査、コーディング、自動化アプリに活用できます。
関連するGemini 3.5 Flashモデル
API 例
送信例
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);
}
}
}
送信例
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)
送信例
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
}'
Gemini 3.5 Flash File Analysisの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
高速で手頃な Gemini 3.5 Flash File Analysis API(Google の効率的な文書理解モデル)
Flaq AI の Gemini 3.5 Flash File Analysis API は、高速な文書理解、ファイルレビュー、マルチモーダル分析ワークフロー向けに Google モデルへのアクセスを提供します。この効率的な Gemini API 統合により、開発者は安定した管理型ルートを通じて、アップロードされたファイル、画像、テキスト指示を分析できます。プロバイダー固有の処理インフラを組み立てずに、大規模で手頃なファイル分析を必要とするチーム向けに構築されています。
Gemini 3.5 Flash File Analysis API の主な機能
- 高速なファイル理解: アップロードされたファイル、画像、テキスト指示を分析し、有用な要約、回答、構造化された洞察を生成します。
- 費用対効果の高い API アクセス: Flaq AI の手頃な Gemini ルートを通じて、高ボリュームの文書および添付ファイルワークフローを構築します。
- 画像とファイル入力のサポート: 実用的な分析、抽出、レビュータスク向けに、視覚入力と文書形式の入力を処理します。
- 会話を踏まえた出力: 有用なコンテキストを保持しながら、アップロード資料についてフォローアップ質問を行えます。
- 開発者に使いやすい制御: 実用的な設定を通じて、応答の長さ、詳細レベル、タスクの方向性を導きます。
- 本番ワークフローのサポート: モデルインフラを管理せずに、アプリ、社内ツール、ナレッジシステムへ文書理解を追加します。
Flaq AI で Gemini 3.5 Flash File Analysis API を文書理解に使用する方法
- 入力: アップロードされたファイル、画像、任意のテキスト指示、会話コンテキスト。
- 出力: 安定したチャット API 統合を通じて提供される、要約、抽出された詳細、回答、比較、構造化分析。
- ルート設定: 文書、画像、フォローアップ対応を備えたファイル分析ワークフロー向けに設計されています。
- 設定: 応答の長さ、詳細レベル、タスクの方向性に対する実用的な出力制御をサポートします。
- 機能: 手頃な Gemini API 統合を通じた、文書レビュー、ファイル要約、スクリーンショット分析、構造化抽出、ナレッジベース支援、マルチモーダル推論。
Gemini 3.5 Flash File Analysis API 統合の最適なユースケース
- 文書要約: レポート、ブリーフ、社内文書を簡潔な要約とアクション項目に変換します。
- 添付ファイルレビュー: サポートや運用ワークフロー向けに、スクリーンショット、フォーム、領収書、アップロードされた参考ファイルを分析します。
- ナレッジ抽出: 長い資料を FAQ、表、メモ、構造化出力へ変換します。
- 調査支援: 文書を比較し、テーマを抽出し、チーム向けにソース資料を統合します。
- 社内ツール: ダッシュボード、管理ツール、ナレッジワークフローに手頃なファイル分析を追加します。
注記 アップロードされたファイル、プロンプト、アプリケーションワークフローが Google の安全性ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、制限対象のコンテンツがないか入力を確認し、リクエストを簡略化して再試行してください。
Gemini 3.5 Flash File Analysis と競合製品の比較分析
-
Gemini 3.5 Flash vs. Claude File Analysis
Claude file analysis は、慎重な文書推論に強みがあります。Gemini 3.5 Flash File Analysis は、スケーラブルなワークフロー向けに速度、手頃さ、Google モデル統合を優先します。 -
Gemini 3.5 Flash vs. GPT File Analysis
GPT のファイル分析ルートは、OpenAI ネイティブな挙動と幅広いエコシステムの親しみやすさを提供します。Gemini 3.5 Flash は、管理型ファイル理解のための効率的な Google ルートをチームに提供します。 -
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen File Workflows
Qwen ワークフローは、言語タスク向けに Alibaba モデルの代替手段を提供します。Gemini 3.5 Flash File Analysis は、手頃な Google 搭載のファイルおよび画像理解に重点を置きます。 -
Gemini 3.5 Flash vs. Grok Vision Workflows
Grok vision ワークフローは、xAI モデルの挙動を提供します。Gemini 3.5 Flash は、Flaq AI を通じて高速な管理型 Google ファイル分析を提供します。 -
Gemini 3.5 Flash vs. Llama with Document Pipelines
文書ツールを組み合わせた Llama は、インフラ制御を提供します。Gemini 3.5 Flash は、管理型 API を求めるチームのホスティングとパイプラインの複雑さを取り除きます。