Gemini 3.6 Flash APIを試して、Flaq AIの安定したGoogle APIアクセスを通じて、ファイル分析、ドキュメントレビュー、抽出、要約、マルチモーダル推論に活用できます。
関連するGemini 3.6 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-3.6-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-3.6-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-3.6-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 3.6 Flash File Analysisの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
高速で効率的な Gemini 3.6 Flash File Analysis API
Gemini 3.6 Flash File Analysis API は、Gemini のマルチモーダル理解を、 ファイル中心の質問向けに設計された Flaq AI ルートへ導入します。アプリケーションが書面による指示とアップロードされたソース資料、 さらに必要に応じて視覚的な参考資料を組み合わせ、分析、抽出、要約、レビューの ワークフロー向けに明確なテキスト応答を生成できるよう支援します。この統合は上限のある複数ファイルのリクエストパターンに対応し、チームは文書指向のタスクを 汎用チャットフローに過度な負荷をかけずに整理できます。
Gemini 3.6 Flash File Analysis API の主な機能
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ファイル中心の分析: アップロードしたソース資料について質問し、最も関連性の高い情報を要約、説明、 整理、抽出したテキストを受け取れます。
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マルチモーダルコンテキスト対応: ファイル内容と書面による指示に加え、必要に応じて補助画像を 組み合わせ、モデルにより明確な分析コンテキストを与えます。
-
効率的な長文コンテキストワークフロー: コンテキストを認識した推論と簡潔な出力が役立つ、文書量の多いタスクに Gemini Flash モデルファミリーを利用します。
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上限のある複数ファイルリクエスト: 分析タスクを多数の孤立したプロンプトに分割するのではなく、 対応する Flaq AI のファイル入力ワークフローで関連するソース資料をまとめて扱います。
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構造化された会話制御: システム指示とフォローアップのユーザーメッセージを追加して、出力形式、 対象読者、トーン、レビュー基準を定義します。
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後続処理向けのテキスト出力: 社内ダッシュボード、レビューキュー、検索 体験、人による承認ステップに利用できる、読みやすい分析を返します。
Flaq AI で Gemini 3.6 Flash File Analysis API を使用する方法
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入力: 自然言語の指示を伴う対応ファイル入力に加え、ソース資料の 説明に役立つ場合はオプションの画像。
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出力: 提供されたリクエストコンテキストに基づく、テキストの要約、調査結果、抽出された詳細、比較、 分析の下書き。
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リクエスト範囲: 構成済みの複数ファイル上限を使用し、各リクエストを一貫したソース資料群に 集中させます。
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機能: 文書分析、ファイルに基づく質問応答、要約、情報抽出、 レビューアシスタントのワークフロー。
Gemini 3.6 Flash File Analysis API 統合の最適なユースケース
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文書レビュー: 人間のレビュアーが 意思決定を行う前に、社内レポート、提案書、仕様書、調査資料一式を要約します。
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ナレッジベースの準備: アップロードされた業務資料から重要な事実を抽出し、構造化されたメモを生成して、 初稿となる回答を作成します。
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業務とコンプライアンスの支援: 必要な専門家による検証に 代わることなく、関連箇所の特定とレビュー可能なチェックリストの準備を支援します。
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リサーチの統合: 提供されたソースファイルを比較し、調査結果をトピック別に整理して、根拠を重視した 要約をアナリスト向けに作成します。
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ワークフローの自動化: チケット管理、レビュー、 社内ツール向けに簡潔なテキスト出力を生成する API を通じて、ファイルベースのリクエストを処理します。
注記 Flaq AI が提供するのは、上限のあるファイル分析ワークフローであり、無制限のアーカイブ処理サービスではありません。ソースに基づく 回答を元の資料と照合し、アップロードされたファイルに適切なプライバシー、保持、アクセス制御を適用してください。
Gemini 3.6 Flash File Analysis API と競合製品の比較分析
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Gemini 3.6 Flash File Analysis vs. Gemini 3.5 Flash File Analysis
Gemini 3.5 Flash は、一般的な ファイルとテキストのワークフローに引き続き適しています。Gemini 3.6 Flash は、効率的な推論と、 複雑なマルチモーダルタスクへの強力な対応を求めるチーム向けの新世代モデルです。 -
Gemini 3.6 Flash File Analysis vs. Gemini 3.7 Flash File Analysis
Gemini 3.7 Flash は、 より複雑なワークフロー向けの新しい Flash の選択肢です。Gemini 3.6 Flash は、アプリケーションに、 効率的な構成のファイルベース分析専用ルートが必要な場合に、バランスの取れた代替手段となります。 -
Gemini 3.6 Flash File Analysis vs. GPT 5.6 Terra File Analysis
GPT 5.6 Terra のファイル分析モデルは、 文書中心のアプリケーションに対応する幅広い選択肢です。Gemini 3.6 Flash は、ソースの統合、 抽出、レビュー支援向けに評価できる Gemini ベースのルートをチームに提供します。 -
Gemini 3.6 Flash File Analysis vs. Claude Document Analysis
Claude モデルは、長文の 文書推論でよく検討されます。Gemini 3.6 Flash は、上限のあるアップロード済みファイル群から明確なテキスト出力を 必要とするワークフロー向けの、もう一つのマルチモーダルな選択肢です。 -
Gemini 3.6 Flash File Analysis vs. Gemini 3.6 Flash Image-to-Text
Image-to-Text は、1 つの視覚入力と 焦点を絞った質問向けに設計されています。File Analysis は、複数の関連入力と より完全なソースベースの応答が必要な文書中心の作業に適しています。