Gemini 3.5 Flash API

Referência completa da API para modelos grandes modelos de linguagem Gemini 3.5 Flash com tecnologia Google.

Variantes do Modelo

Esta API é compatível com três variantes do modelo Gemini 3.5 Flash:

Comparação Rápida

Gemini 3.5 Flash Text to Text

Ponto de extremidade

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parâmetros da Requisição

Obrigatório

Suporte a Mensagens

Opcional

Exemplo de Requisição

javascriptCopiar
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

Ponto de extremidade

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parâmetros da Requisição

Obrigatório

Suporte a Mensagens

Opcional

Exemplo de Requisição

javascriptCopiar
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

Ponto de extremidade

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parâmetros da Requisição

Obrigatório

Suporte a Mensagens

Opcional

Exemplo de Requisição

javascriptCopiar
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 da Resposta

Os modelos LLM Gemini 3.5 Flash retornam respostas de completion compatíveis com Google. Com stream: true, a resposta é Server-Sent Events; com stream: false, a resposta é um único objeto JSON.

Resposta Bem-sucedida

textCopiar
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]

Resposta de Erro

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

Boas Práticas

1. Use mensagens estruturadas: Envie o histórico da conversa por messages[] em vez de achatar o contexto em um único prompt.
2. Escolha a variante de modelo correta: Use Text to Text para tarefas somente de texto, Image to Text para compreensão de imagens e File Analysis quando documentos ou conteúdo misto forem necessários.
3. Consuma eventos SSE: Acrescente choices[0].delta.content para exibição em streaming e trate data: [DONE] como conclusão bem-sucedida.
4. Envie apenas entradas compatíveis: Modelos de texto ignoram partes de arquivo e imagem não compatíveis no cliente atual.