Google/gemini-3.6-flash-file-analysis

gemini-3.6-flash-file-analysis

Попробуйте Gemini 3.6 Flash API для анализа файлов, проверки документов, извлечения данных, резюме и мультимодальных рассуждений через стабильный Google API от Flaq AI.

File Analysis

Связанные модели Gemini 3.6 Flash

gemini-3.6-flash-text-to-texttext-to-text

gemini-3.6-flash-image-to-textimage-to-text

gemini-3.6-flash-file-analysisfile-analysis

Документация

Примеры API

JavaScriptPythoncURL

Пример отправки

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
  })
});

if (!response.ok) {
  const errorBody = await response.json().catch(() => null);
  throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}

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(/\r?\n\r?\n/);
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split(/\r?\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);
    }
  }
}

Пример отправки

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)

Пример отправки

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
  }'

Начать новый чат

Отправьте сообщение, чтобы начать.

Цены на Gemini 3.6 Flash File Analysis

Параметры	Цена	Исходная цена	Скидка

Токен: input	$0.7125 за 1 млн входных токенов	$0.7500 за 1 млн входных токенов	95%
Токен: output	$3.5625 за 1 млн выходных токенов	$3.7500 за 1 млн выходных токенов	95%

README

Быстрый и эффективный API Gemini 3.6 Flash File Analysis

API Gemini 3.6 Flash File Analysis переносит мультимодальное понимание Gemini в маршрут Flaq AI, предназначенный для вопросов по файлам. Он помогает приложениям объединять письменные инструкции с загруженными исходными материалами и при необходимости с визуальным материалом, чтобы создавать понятные текстовые ответы для процессов анализа, извлечения, обобщения и проверки. Интеграция поддерживает ограниченный шаблон запросов с несколькими файлами, позволяя командам сохранять порядок в задачах с документами, не перегружая универсальный чат.

Основные возможности API Gemini 3.6 Flash File Analysis

Анализ на основе файлов: Задавайте вопросы по загруженным исходным материалам и получайте текст, который обобщает, объясняет, систематизирует или извлекает наиболее важные сведения.
Поддержка мультимодального контекста: Объединяйте содержимое файлов с письменными инструкциями и при необходимости с дополнительным изображением, чтобы предоставить модели более ясный аналитический контекст.
Эффективные процессы с длинным контекстом: Используйте семейство моделей Gemini Flash для насыщенных документами задач, которым помогают контекстные рассуждения и краткий вывод.
Ограниченные запросы с несколькими файлами: Сохраняйте связанные исходные материалы вместе в поддерживаемом Flaq AI процессе ввода файлов, вместо того чтобы разбивать аналитическую задачу на множество отдельных промптов.
Структурированное управление беседой: Добавляйте системные инструкции и последующие сообщения пользователя для определения формата вывода, аудитории, тона и критериев проверки.
Текстовый вывод для дальнейшего использования: Получайте понятный анализ, который можно передавать во внутренние панели, очереди проверки, поисковые системы и этапы утверждения человеком.

Как использовать API Gemini 3.6 Flash File Analysis во Flaq AI

Ввод: Поддерживаемые файлы с инструкцией на естественном языке и дополнительное изображение, если оно помогает объяснить исходный материал.
Вывод: Текстовые сводки, результаты, извлечённые сведения, сравнения и черновики анализа на основе предоставленного контекста запроса.
Объём запроса: Используйте настроенное ограничение числа файлов, чтобы каждый запрос был сосредоточен на связном наборе исходных материалов.
Возможности: Анализ документов, ответы на вопросы на основе файлов, обобщение, извлечение информации и процессы с ассистентом по проверке.

Лучшие сценарии интеграции API Gemini 3.6 Flash File Analysis

Проверка документов: Обобщайте внутренние отчёты, предложения, спецификации и исследовательские материалы до того, как проверяющий примет решение.
Подготовка базы знаний: Извлекайте ключевые факты, создавайте структурированные заметки и предварительные ответы из загруженных деловых материалов.
Поддержка операционной работы и соответствия требованиям: Помогайте командам находить важные фрагменты и готовить проверяемые контрольные списки, не заменяя обязательную экспертную оценку.
Синтез исследований: Сравнивайте предоставленные исходные файлы, систематизируйте результаты по темам и создавайте ориентированные на доказательства сводки для аналитиков.
Автоматизация процессов: Направляйте запросы на основе файлов через API, который создаёт краткий текстовый вывод для систем заявок, проверки и внутренних инструментов.

Примечание Flaq AI предоставляет ограниченный процесс анализа файлов, а не сервис неограниченной обработки архивов. Сверяйте основанные на источниках ответы с оригинальными материалами и применяйте надлежащие правила конфиденциальности, хранения и доступа к загруженным файлам.

API Gemini 3.6 Flash File Analysis и конкуренты: сравнительный анализ

Gemini 3.6 Flash File Analysis и Gemini 3.5 Flash File Analysis
Gemini 3.5 Flash по-прежнему подходит для стандартных процессов с файлами и текстом. Gemini 3.6 Flash — более новое поколение для команд, которым нужны эффективные рассуждения и улучшенная поддержка сложных мультимодальных задач.
Gemini 3.6 Flash File Analysis и Gemini 3.7 Flash File Analysis
Gemini 3.7 Flash — более новая версия Flash для более сложных процессов. Gemini 3.6 Flash предлагает сбалансированную альтернативу, когда приложению нужен специализированный, эффективный маршрут анализа на основе файлов.
Gemini 3.6 Flash File Analysis и GPT 5.6 Terra File Analysis
Модели GPT 5.6 Terra для анализа файлов — универсальный вариант для приложений, ориентированных на документы. Gemini 3.6 Flash предоставляет командам маршрут на базе Gemini для оценки возможностей синтеза источников, извлечения данных и помощи в проверке.
Gemini 3.6 Flash File Analysis и Claude Document Analysis
Модели Claude часто рассматриваются для подробного анализа документов. Gemini 3.6 Flash предоставляет ещё один мультимодальный вариант для процессов, которым нужен понятный текстовый вывод из ограниченного набора загруженных файлов.
Gemini 3.6 Flash File Analysis и Gemini 3.6 Flash Image-to-Text
Image-to-Text предназначен для одного визуального источника и целевого вопроса. File Analysis лучше подходит для работы с документами, требующей нескольких связанных входных материалов и более полного ответа, основанного на источниках.