Teste grátis a API Gemini 3.5 Flash para escrita LLM rápida, ajuda em codificação, raciocínio e resumos. Acesso estável para aplicações de IA em produção escaláveis.
Modelos Gemini 3.5 Flash relacionados
Exemplos de API
Exemplo de envio
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);
}
}
}
Exemplo de envio
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)
Exemplo de envio
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
}'
Preços de Gemini 3.5 Flash Text to Text
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
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API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text rápida e acessível (modelo de linguagem eficiente do Google)
A API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text na Flaq AI oferece acesso ao modelo do Google para fluxos de linguagem rápidos, acessíveis e prontos para produção. Esta integração eficiente da API Gemini ajuda desenvolvedores a criar recursos de chat, sumarização, escrita, programação e automação com contexto de conversa flexível e controles práticos de saída. Ela foi projetada para equipes que precisam de geração de texto responsiva em escala sem gerenciar diretamente a infraestrutura de modelos do Google.
Principais recursos da API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text
- Geração rápida de texto: Produza respostas úteis rapidamente para chat, suporte, conteúdo e automação de fluxos.
- Acesso econômico à API: Use uma rota Gemini acessível para aplicações text-to-text de alto volume na Flaq AI.
- Seguimento confiável de instruções: Converta instruções em linguagem natural em respostas focadas, resumos, reescritas e saídas estruturadas.
- Saída com contexto de conversa: Suporte perguntas de acompanhamento e refinamento iterativo com contexto flexível.
- Controles amigáveis para desenvolvedores: Oriente o tamanho da resposta e a direção da tarefa por meio de configuração prática na Flaq AI.
- Integração Google gerenciada: Adicione capacidade textual do Gemini por meio de uma rota de API estável com comportamento claro de entrada e saída.
Como usar a API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text para geração de texto na Flaq AI
- Entrada: Prompts em linguagem natural, instruções de sistema, contexto de conversa e requisitos estruturados de tarefa.
- Saída: Respostas de texto claras entregues por uma integração estável de API de chat na Flaq AI.
- Configuração da rota: Projetada para fluxos de texto conversacionais com contexto flexível e suporte a acompanhamento.
- Configuração: Suporta controles práticos de saída para tamanho da resposta e direção da tarefa.
- Capacidades: Sumarização, reescrita, assistência por chat, ajuda com código, escrita multilíngue e geração de conteúdo estruturado por meio da integração acessível da API Gemini.
Melhores casos de uso para integração da API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text
- Recursos de chat de alto volume: Alimente assistentes responsivos para apps, sites e ferramentas internas.
- Operações de conteúdo: Gere resumos, esboços, reescritas e textos localizados para fluxos de publicação.
- Automação de suporte: Rascunhe respostas, classifique solicitações e ajude usuários a navegar informações de produto ou políticas.
- Produtividade de desenvolvedores: Explique código, rascunhe snippets e resuma materiais técnicos.
- Automação de fluxos: Adicione inteligência de linguagem rápida a dashboards, bases de conhecimento e sistemas operacionais.
Observação Garanta que prompts e fluxos da aplicação estejam em conformidade com as diretrizes de segurança do Google. Se ocorrer um erro, revise a entrada em busca de conteúdo restrito, simplifique a solicitação e tente novamente.
Gemini 3.5 Flash Text-to-Text vs concorrentes: análise comparativa
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Gemini 3.5 Flash vs. modelos Gemini Pro
Modelos Gemini Pro costumam ser posicionados para raciocínio mais exigente e qualidade premium. Gemini 3.5 Flash prioriza velocidade, acessibilidade e throughput eficiente para fluxos de texto cotidianos. -
Gemini 3.5 Flash vs. modelos GPT
Modelos GPT oferecem comportamento nativo da OpenAI e ampla familiaridade de ecossistema. Gemini 3.5 Flash dá às equipes uma rota rápida de modelo Google para geração de texto gerenciada na Flaq AI. -
Gemini 3.5 Flash vs. Claude Sonnet
Claude Sonnet é forte em escrita cuidadosa e raciocínio equilibrado. Gemini 3.5 Flash é atraente para geração de texto rápida e econômica e integração com modelos Google. -
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen Plus
Qwen Plus fornece fluxos de linguagem Alibaba acessíveis. Gemini 3.5 Flash oferece uma alternativa Google para aplicações text-to-text responsivas. -
Gemini 3.5 Flash vs. Llama
Modelos Llama dão às equipes controle de modelo aberto. Gemini 3.5 Flash remove a complexidade de hospedagem e fornece acesso gerenciado por API para recursos de texto em produção.