API Gemini 3.5 Flash

Полный справочник API для моделей Gemini 3.5 Flash большие языковые модели на базе Google.

Варианты модели

Этот API поддерживает три варианта модели Gemini 3.5 Flash:

Краткое сравнение

Gemini 3.5 Flash text-to-text

Эндпоинт {#}

httpКопировать
POST /api/v1/chat/completions

Параметры запроса

Обязательные

Поддержка сообщений

Необязательные

Пример запроса

javascriptКопировать
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

Эндпоинт

httpКопировать
POST /api/v1/chat/completions

Параметры запроса

Обязательные

Поддержка сообщений

Необязательные

Пример запроса

javascriptКопировать
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 анализ файлов

Эндпоинт

httpКопировать
POST /api/v1/chat/completions

Параметры запроса

Обязательные

Поддержка сообщений

Необязательные

Пример запроса

javascriptКопировать
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
  })
});

Формат ответа

LLM-модели Gemini 3.5 Flash возвращают Google-совместимые completion-ответы. При stream: true ответ приходит как Server-Sent Events; при stream: false ответ является одним JSON-объектом.

Успешный ответ

textКопировать
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]

Ответ с ошибкой

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

Рекомендации

1. Используйте структурированные сообщения: Отправляйте историю диалога через messages[], а не объединяйте контекст в один prompt.
2. Выбирайте правильный вариант модели: Используйте Text to Text для задач только с текстом, Image to Text для понимания изображений и File Analysis, когда нужны документы или смешанный контент.
3. Обрабатывайте события SSE: Добавляйте choices[0].delta.content для потокового вывода и считайте data: [DONE] успешным завершением.
4. Отправляйте только поддерживаемые входные данные: В текущем клиенте текстовые модели игнорируют неподдерживаемые части с файлами и изображениями.