Dùng thử miễn phí Gemini 3.5 Flash API cho phân tích tệp, tóm tắt tài liệu, trích xuất và suy luận đa phương thức. Truy cập ổn định cho đội ngũ sản xuất. Dùng API GPT, Claude và các LLM ổn định cho AI agent, chatbot, nghiên cứu, lập trình, tự động hóa và ứng dụng thông minh.
Mô hình Gemini 3.5 Flash liên quan
Ví dụ API
Ví dụ gửi yêu cầu
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
})
});
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);
}
}
}
Ví dụ gửi yêu cầu
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-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)
Ví dụ gửi yêu cầu
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-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
}'
Giá Gemini 3.5 Flash File Analysis
| Tham số | Giá | Giá gốc | Giảm giá |
|---|
README
Gemini 3.5 Flash File Analysis API nhanh và tiết kiệm (mô hình hiểu tài liệu hiệu quả của Google)
Gemini 3.5 Flash File Analysis API trên Flaq AI cung cấp quyền truy cập mô hình Google cho các quy trình hiểu tài liệu nhanh, đánh giá tệp và phân tích đa phương thức. Tích hợp Gemini API hiệu quả này giúp nhà phát triển phân tích tệp, hình ảnh và chỉ dẫn văn bản đã tải lên thông qua một tuyến được quản lý ổn định. Nó được xây dựng cho các đội ngũ cần phân tích tệp giá hợp lý ở quy mô lớn mà không phải lắp ghép hạ tầng xử lý riêng của nhà cung cấp.
Tính năng chính của Gemini 3.5 Flash File Analysis API
- Hiểu tệp nhanh: Phân tích tệp, hình ảnh và chỉ dẫn văn bản đã tải lên để tạo tóm tắt, câu trả lời và thông tin chuyên sâu có cấu trúc hữu ích.
- Truy cập API hiệu quả chi phí: Xây dựng quy trình tài liệu và tệp đính kèm khối lượng lớn qua tuyến Gemini giá hợp lý trên Flaq AI.
- Hỗ trợ đầu vào hình ảnh và tệp: Xử lý đầu vào dạng hình ảnh và dạng tài liệu cho các tác vụ phân tích, trích xuất và đánh giá thực tế.
- Đầu ra nhận biết hội thoại: Đặt câu hỏi tiếp nối về tài liệu đã tải lên trong khi giữ ngữ cảnh hữu ích.
- Điều khiển thân thiện với nhà phát triển: Định hướng độ dài phản hồi, mức chi tiết và hướng tác vụ thông qua cấu hình thực tế.
- Hỗ trợ quy trình sản xuất: Thêm hiểu tài liệu vào ứng dụng, công cụ nội bộ và hệ thống tri thức mà không phải quản lý hạ tầng mô hình.
Cách dùng Gemini 3.5 Flash File Analysis API để hiểu tài liệu trên Flaq AI
- Đầu vào: Tệp đã tải lên, hình ảnh, chỉ dẫn văn bản tùy chọn và ngữ cảnh hội thoại.
- Đầu ra: Tóm tắt, chi tiết được trích xuất, câu trả lời, so sánh và phân tích có cấu trúc được cung cấp qua tích hợp chat API ổn định.
- Cấu hình tuyến: Được thiết kế cho quy trình phân tích tệp với hỗ trợ tài liệu, hình ảnh và câu hỏi tiếp nối.
- Cấu hình: Hỗ trợ các điều khiển đầu ra thực tế cho độ dài phản hồi, mức chi tiết và hướng tác vụ.
- Khả năng: Đánh giá tài liệu, tóm tắt tệp, phân tích ảnh chụp màn hình, trích xuất có cấu trúc, hỗ trợ cơ sở tri thức và suy luận đa phương thức thông qua tích hợp Gemini API giá hợp lý.
Trường hợp sử dụng tốt nhất cho tích hợp Gemini 3.5 Flash File Analysis API
- Tóm tắt tài liệu: Biến báo cáo, bản tóm lược và tài liệu nội bộ thành tóm tắt ngắn gọn và mục hành động.
- Đánh giá tệp đính kèm: Phân tích ảnh chụp màn hình, biểu mẫu, biên lai và tệp tham khảo đã tải lên cho quy trình hỗ trợ hoặc vận hành.
- Trích xuất tri thức: Chuyển tài liệu dài thành FAQ, bảng, ghi chú và đầu ra có cấu trúc.
- Hỗ trợ nghiên cứu: So sánh tài liệu, trích xuất chủ đề và tổng hợp tài liệu nguồn cho đội ngũ.
- Công cụ nội bộ: Thêm phân tích tệp giá hợp lý vào dashboard, công cụ quản trị và quy trình tri thức.
Lưu ý Vui lòng bảo đảm tệp đã tải lên, prompt và quy trình ứng dụng tuân thủ hướng dẫn an toàn của Google. Nếu xảy ra lỗi, hãy kiểm tra đầu vào để phát hiện nội dung bị hạn chế, đơn giản hóa yêu cầu rồi thử lại.
Gemini 3.5 Flash File Analysis so với đối thủ: Phân tích so sánh
-
Gemini 3.5 Flash so với Claude File Analysis
Claude file analysis mạnh về suy luận tài liệu cẩn trọng. Gemini 3.5 Flash File Analysis ưu tiên tốc độ, chi phí hợp lý và tích hợp mô hình Google cho quy trình có thể mở rộng. -
Gemini 3.5 Flash so với GPT File Analysis
Các tuyến phân tích tệp GPT cung cấp hành vi gốc OpenAI và sự quen thuộc của hệ sinh thái rộng. Gemini 3.5 Flash mang đến cho đội ngũ một tuyến Google hiệu quả để hiểu tệp được quản lý. -
Gemini 3.5 Flash so với Qwen File Workflows
Quy trình Qwen cung cấp lựa chọn mô hình Alibaba cho tác vụ ngôn ngữ. Gemini 3.5 Flash File Analysis tập trung vào hiểu tệp và hình ảnh do Google hỗ trợ với chi phí hợp lý. -
Gemini 3.5 Flash so với Grok Vision Workflows
Quy trình thị giác Grok cung cấp hành vi mô hình xAI. Gemini 3.5 Flash cung cấp phân tích tệp Google được quản lý nhanh thông qua Flaq AI. -
Gemini 3.5 Flash so với Llama with Document Pipelines
Llama với công cụ tài liệu mang lại quyền kiểm soát hạ tầng. Gemini 3.5 Flash loại bỏ độ phức tạp của lưu trữ và pipeline cho đội ngũ muốn API được quản lý.