Gemini 3.5 Flash API สำหรับถามตอบจากภาพ OCR การวิเคราะห์ภาพ และการให้เหตุผลหลายโมดัล การเข้าถึงที่เสถียรสำหรับแอป AI การผลิต ทดสอบผลลัพธ์ของโมเดล เปรียบเทียบคุณภาพภาพ แล้วขยายไอเดียที่ดีผ่านเวิร์กโฟลว์ API ภาพ วิดีโอ หรือมัลติโมดัลที่เสถียร.
โมเดล Gemini 3.5 Flash ที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่าง API
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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
})
});
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);
}
}
}
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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-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,
},
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)
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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-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
}'
ราคา Gemini 3.5 Flash Image to Text
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
README
Gemini 3.5 Flash Image-to-Text API ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (โมเดลเข้าใจภาพประสิทธิภาพสูงของ Google)
Gemini 3.5 Flash Image-to-Text API บน Flaq AI ให้การเข้าถึงโมเดล Google สำหรับเวิร์กโฟลว์ความเข้าใจภาพที่รวดเร็ว การวิเคราะห์รูปภาพ และการให้เหตุผลแบบมัลติโมดัล การผสานรวม Gemini API ที่มีประสิทธิภาพนี้ช่วยให้นักพัฒนาเปลี่ยนรูปภาพที่อัปโหลดเป็นคำอธิบาย รายละเอียดที่แยกออกมา คำตอบ และสรุปแบบมีโครงสร้างผ่านเส้นทางที่มีการจัดการอย่างเสถียร ออกแบบมาสำหรับทีมที่ต้องการความสามารถ image-to-text ที่ตอบสนองเร็วโดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะผู้ให้บริการ
คุณสมบัติหลักของ Gemini 3.5 Flash Image-to-Text API
- ความเข้าใจภาพที่รวดเร็ว: วิเคราะห์รูปภาพ สกรีนช็อต วัตถุ เลย์เอาต์ และรายละเอียดภาพด้วยพฤติกรรมโมเดล Gemini ที่ตอบสนองเร็ว
- คำตอบที่อิงจากรูปภาพ: ถามคำถามภาษาธรรมชาติเกี่ยวกับรูปภาพที่อัปโหลดและรับคำตอบข้อความที่ตรงประเด็น
- การเข้าถึง API ที่คุ้มค่า: สร้างเวิร์กโฟลว์วิเคราะห์ภาพปริมาณสูงผ่านเส้นทาง Gemini แบบมีการจัดการที่คุ้มค่า
- เอาต์พุตที่รับรู้บริบทการสนทนา: รองรับคำถามต่อเนื่องและการตรวจทานรูปภาพซ้ำด้วยบริบทที่ยืดหยุ่น
- การควบคุมที่เป็นมิตรต่อนักพัฒนา: กำหนดความยาวคำตอบ ระดับรายละเอียด และทิศทางงานผ่านการกำหนดค่าที่ใช้งานได้จริงบน Flaq AI
- การผสานรวมที่พร้อมใช้จริง: เพิ่มความสามารถ image-to-text ให้แอป เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์ภายในโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานโมเดล
วิธีใช้ Gemini 3.5 Flash Image-to-Text API สำหรับการวิเคราะห์ภาพบน Flaq AI
- อินพุต: เนื้อหารูปภาพที่อัปโหลดพร้อมคำสั่งภาษาธรรมชาติที่อธิบายงานวิเคราะห์ แยกข้อมูล หรือให้เหตุผล
- เอาต์พุต: คำอธิบายข้อความ รายละเอียดที่แยกออกมา การให้เหตุผลทางภาพ หรือสรุปแบบมีโครงสร้างจากรูปภาพที่อัปโหลด
- การกำหนดค่าเส้นทาง: ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์ทำความเข้าใจรูปภาพเฉพาะทางพร้อมการรองรับอินพุตรูปภาพเฉพาะเส้นทาง
- การกำหนดค่า: รองรับการควบคุมเอาต์พุตที่ใช้งานได้จริงสำหรับความยาวคำตอบ ระดับรายละเอียด และทิศทางงาน
- ความสามารถ: ความเข้าใจรูปภาพ การแยกข้อมูลแบบ OCR, visual QA, การตรวจทานสกรีนช็อต การตรวจสอบผลิตภัณฑ์ และการให้เหตุผลแบบมัลติโมดัลผ่านการผสานรวม Gemini API ที่คุ้มค่า
กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับการผสานรวม Gemini 3.5 Flash Image-to-Text API
- การตรวจทานสกรีนช็อตและ UI: แยกรายละเอียดสำคัญจากภาพอินเทอร์เฟซ แดชบอร์ด และสกรีนช็อตผลิตภัณฑ์
- การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์และแคตตาล็อก: สร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ ระบุคุณลักษณะ และสรุปความแตกต่างทางภาพ
- ความเข้าใจรูปภาพเอกสาร: อ่านเลย์เอาต์แบบภาพ ฟอร์ม ใบเสร็จ และวัสดุอ้างอิงที่เป็นรูปภาพ
- QA สินทรัพย์ครีเอทีฟ: ตรวจทานโฆษณา ภาพโซเชียล ม็อกอัป และไฟล์ออกแบบที่ส่งออกในรายละเอียดของเนื้อหา
- เวิร์กโฟลว์การเข้าถึง: สร้างคำอธิบายรูปภาพและสรุปภาพที่ทำให้สื่อเข้าใจและนำกลับมาใช้ได้ง่ายขึ้น
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมป์ รูปภาพที่อัปโหลด และเวิร์กโฟลว์ของแอปพลิเคชันเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยของ Google หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตว่ามีเนื้อหาที่ถูกจำกัดหรือไม่ ทำให้คำของ่ายขึ้น แล้วลองอีกครั้ง
Gemini 3.5 Flash Image-to-Text เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ
-
Gemini 3.5 Flash เทียบกับ GPT Image-to-Text
เส้นทาง GPT image-to-text ให้พฤติกรรมมัลติโมดัลแบบ OpenAI เนทีฟ Gemini 3.5 Flash ให้เส้นทางโมเดล Google ที่รวดเร็วสำหรับความเข้าใจภาพที่คุ้มค่าบน Flaq AI -
Gemini 3.5 Flash เทียบกับ Claude File Analysis
Claude file analysis แข็งแกร่งสำหรับการให้เหตุผลเอกสารและไฟล์แนบอย่างรอบคอบ Gemini 3.5 Flash Image-to-Text มุ่งเน้นความเข้าใจรูปภาพที่ตอบสนองเร็วและ visual QA -
Gemini 3.5 Flash เทียบกับ Grok Image-to-Text
Grok Image-to-Text ให้พฤติกรรมโมเดล xAI สำหรับการวิเคราะห์ภาพ Gemini 3.5 Flash ให้ทางเลือก Google พร้อมการเข้าถึง API แบบมีการจัดการที่มีประสิทธิภาพ -
Gemini 3.5 Flash เทียบกับ Qwen Vision Workflows
เวิร์กโฟลว์วิชันของ Qwen น่าสนใจสำหรับผู้ใช้โมเดล Alibaba Gemini 3.5 Flash เหมาะกับทีมที่ต้องการการผสานรวม Google image-to-text ที่รวดเร็ว -
Gemini 3.5 Flash เทียบกับ Llama Vision Models
โมเดลวิชัน Llama ให้ความยืดหยุ่นในการปรับใช้โมเดลเปิด Gemini 3.5 Flash ลดงานโฮสต์และให้เส้นทางแบบมีการจัดการที่เสถียรแก่นักพัฒนา