Experimente Gemini 3.6 Flash API do Google para geração rápida de texto, raciocínio, escrita, programação e respostas em streaming pela API LLM estável e acessível da Flaq AI.
Modelos Gemini 3.6 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-3.6-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-3.6-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-3.6-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 3.6 Flash Text to Text
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
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API de texto para texto Gemini 3.6 Flash rápida e eficiente
A API de texto para texto Gemini 3.6 Flash traz o modelo Flash do Google, eficiente em tokens e capaz de raciocinar, para a Flaq AI em fluxos de trabalho de texto responsivos. A rota foi projetada para aplicativos que precisam seguir instruções com precisão, auxiliar na programação, produzir textos voltados à pesquisa e executar tarefas cotidianas de conhecimento, mantendo a integração limitada à entrada e saída de texto. Sua configuração na Flaq AI é uma opção prática para equipes que desejam uma API Gemini avançada sem expandir um fluxo de texto para o processamento de mídia ou arquivos.
Principais recursos da API de texto para texto Gemini 3.6 Flash
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Fluxos de raciocínio eficientes: Use um modelo Flash criado para equilibrar operação responsiva e raciocínio avançado em prompts complexos e tarefas de texto com várias etapas.
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Suporte a programação e planejamento: Transforme requisitos, dúvidas sobre código e problemas técnicos em notas de implementação, rascunhos, explicações e planos de próximos passos.
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Alta qualidade no seguimento de instruções: Forneça orientações detalhadas em linguagem natural para fluxos de escrita, transformação, análise, classificação e respostas estruturadas.
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Escopo focado apenas em texto: Mantenha a integração alinhada à rota de texto configurada, sem exigir entrada de imagem ou arquivo para a tarefa.
-
Tamanho flexível das respostas: Use o controle opcional de saída para ajustar as respostas a textos concisos de produtos, explicações detalhadas ou automações posteriores.
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Integração de chat pronta para streaming: Ofereça experiências responsivas por meio dos padrões de solicitação com e sem streaming documentados na Flaq AI.
Como usar a API de texto para texto Gemini 3.6 Flash na Flaq AI
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Entrada: Mensagens de conversa em texto com instruções do sistema, solicitações do usuário e contexto anterior do assistente quando necessário.
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Saída: Texto gerado para experiências de chat, ferramentas internas, fluxos de conteúdo e aplicativos baseados em API.
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Modo de resposta: Escolha o fluxo de streaming documentado para entrega incremental ou uma resposta JSON padrão quando um resultado completo for preferível.
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Recursos: Geração de texto, assistência à programação, resumo, reescrita, classificação, planejamento e suporte a tarefas de conhecimento.
Melhores casos de uso para integrar a API de texto para texto Gemini 3.6 Flash
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Copilotos para desenvolvedores: Auxilie na explicação de código, no planejamento de implementação, em rascunhos de casos de teste, documentação e fluxos de triagem de problemas.
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Automação de redação empresarial: Crie rascunhos iniciais de briefings, relatórios, respostas de e-mail, textos de produtos e comunicações internas a partir de prompts estruturados.
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Assistentes de suporte: Classifique solicitações recebidas, proponha respostas úteis e gere notas claras para repasse ao atendente em um fluxo de suporte centrado em texto.
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Redação para pesquisa e análise: Resuma as notas fornecidas, organize descobertas, compare opções e prepare estruturas analíticas revisáveis.
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Aplicativos de texto em grande volume: Crie recursos responsivos de chat, conteúdo ou automação que precisam de uma configuração de modelo econômica e uma integração previsível baseada em mensagens.
Observação Esta rota da Flaq AI está configurada para interações de texto para texto. Revise o conteúdo gerado antes de usá-lo em decisões importantes ou alterações em produção e mantenha o uso em conformidade com as políticas aplicáveis do Google e da Flaq AI.
API de texto para texto Gemini 3.6 Flash vs. concorrentes: análise comparativa
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Gemini 3.6 Flash vs. Gemini 3.5 Flash
O Gemini 3.5 Flash continua sendo uma referência prática para cargas de trabalho rotineiras de texto. O Gemini 3.6 Flash é a geração mais recente para equipes que buscam maior eficiência de tokens e suporte mais avançado a tarefas complexas de programação e planejamento agêntico. -
Gemini 3.6 Flash vs. Gemini 3.7 Flash
O Gemini 3.7 Flash é a opção Flash mais recente e avançada para fluxos de trabalho complexos. O Gemini 3.6 Flash oferece uma alternativa equilibrada quando uma integração somente de texto precisa de raciocínio avançado com uma configuração eficiente. -
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O Kimi 2.7 é outra opção avançada para fluxos de texto e programação. O Gemini 3.6 Flash se diferencia pela família de modelos Flash do Google e por sua rota focada de texto para texto na Flaq AI.