Google/gemini-3.5-flash-text-to-text

gemini-3.5-flash-text-to-text

Dùng thử miễn phí Gemini 3.5 Flash API cho viết LLM nhanh, hỗ trợ lập trình, suy luận và tóm tắt. Truy cập ổn định cho ứng dụng AI sản xuất có thể mở rộng. 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.

Text Chat

Mô hình Gemini 3.5 Flash liên quan

gemini-3.5-flash-text-to-texttext-to-text

gemini-3.5-flash-image-to-textimage-to-text

gemini-3.5-flash-file-analysisfile-analysis

Tài liệu

Ví dụ API

JavaScriptPythoncURL

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-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);
    }
  }
}

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-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)

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-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a concise summary of how transformer models work."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

Bắt đầu cuộc chat mới

Gửi tin nhắn để bắt đầu.

Giá Gemini 3.5 Flash Text to Text

Tham số	Giá	Giá gốc	Giảm giá

Token: input	$1.4250 mỗi 1 triệu token đầu vào	$1.5000 mỗi 1 triệu token đầu vào	95%
Token: output	$8.5500 mỗi 1 triệu token đầu ra	$9.0000 mỗi 1 triệu token đầu ra	95%

README

Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API nhanh và tiết kiệm (mô hình ngôn ngữ hiệu quả của Google)

Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API trên Flaq AI cung cấp quyền truy cập mô hình Google cho các quy trình ngôn ngữ nhanh, tiết kiệm và sẵn sàng cho môi trường sản xuất. Tích hợp Gemini API hiệu quả này giúp nhà phát triển xây dựng các tính năng chat, tóm tắt, viết, lập trình và tự động hóa với ngữ cảnh hội thoại linh hoạt cùng các điều khiển đầu ra thực tế. Nó được thiết kế cho các đội ngũ cần tạo văn bản phản hồi nhanh ở quy mô lớn mà không phải trực tiếp quản lý hạ tầng mô hình Google.

Tính năng chính của Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API

Tạo văn bản nhanh: Tạo phản hồi hữu ích nhanh chóng cho chat, hỗ trợ, nội dung và tự động hóa quy trình.
Truy cập API hiệu quả chi phí: Dùng tuyến Gemini giá hợp lý cho các ứng dụng text-to-text khối lượng lớn trên Flaq AI.
Tuân thủ chỉ dẫn đáng tin cậy: Chuyển chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên thành câu trả lời, tóm tắt, bản viết lại và đầu ra có cấu trúc, tập trung.
Đầu ra nhận biết hội thoại: Hỗ trợ câu hỏi tiếp nối và tinh chỉnh lặp lại với ngữ cảnh linh hoạt.
Điều khiển thân thiện với nhà phát triển: Định hướng độ dài phản hồi và hướng tác vụ thông qua cấu hình thực tế trên Flaq AI.
Tích hợp Google được quản lý: Thêm khả năng văn bản Gemini qua một tuyến API ổn định với hành vi đầu vào và đầu ra rõ ràng.

Cách dùng Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API để tạo văn bản trên Flaq AI

Đầu vào: Prompt ngôn ngữ tự nhiên, chỉ dẫn hệ thống, ngữ cảnh hội thoại và yêu cầu tác vụ có cấu trúc.
Đầu ra: Phản hồi văn bản rõ ràng được cung cấp qua tích hợp chat API ổn định trên Flaq AI.
Cấu hình tuyến: Được thiết kế cho quy trình văn bản hội thoại với ngữ cảnh linh hoạt và hỗ trợ theo dõi tiếp nối.
Cấu hình: Hỗ trợ các điều khiển đầu ra thực tế cho độ dài phản hồi và hướng tác vụ.
Khả năng: Tóm tắt, viết lại, hỗ trợ chat, trợ giúp lập trình, viết đa ngôn ngữ và tạo nội dung có cấu trúc thông qua tích hợp Gemini API giá hợp lý.

Trường hợp sử dụng tốt nhất cho tích hợp Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API

Tính năng chat khối lượng lớn: Vận hành trợ lý phản hồi nhanh cho ứng dụng, website và công cụ nội bộ.
Vận hành nội dung: Tạo tóm tắt, dàn ý, bản viết lại và nội dung bản địa hóa cho quy trình xuất bản.
Tự động hóa hỗ trợ: Soạn câu trả lời, phân loại yêu cầu và giúp người dùng tìm thông tin sản phẩm hoặc chính sách.
Năng suất nhà phát triển: Giải thích mã, soạn snippet và tóm tắt tài liệu kỹ thuật.
Tự động hóa quy trình: Thêm trí tuệ ngôn ngữ nhanh vào dashboard, cơ sở tri thức và hệ thống vận hành.

Lưu ý Vui lòng bảo đảm 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 Text-to-Text so với đối thủ: Phân tích so sánh

Gemini 3.5 Flash so với mô hình Gemini Pro
Các mô hình Gemini Pro thường được định vị cho suy luận đòi hỏi cao hơn và chất lượng cao cấp. Gemini 3.5 Flash ưu tiên tốc độ, chi phí hợp lý và thông lượng hiệu quả cho quy trình văn bản hằng ngày.
Gemini 3.5 Flash so với mô hình GPT
Các mô hình 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 mô hình Google nhanh để tạo văn bản được quản lý trên Flaq AI.
Gemini 3.5 Flash so với Claude Sonnet
Claude Sonnet mạnh về viết cẩn trọng và suy luận cân bằng. Gemini 3.5 Flash hấp dẫn cho tạo văn bản nhanh, hiệu quả chi phí và tích hợp mô hình Google.
Gemini 3.5 Flash so với Qwen Plus
Qwen Plus cung cấp quy trình ngôn ngữ Alibaba giá hợp lý. Gemini 3.5 Flash cung cấp một lựa chọn Google cho ứng dụng text-to-text phản hồi nhanh.
Gemini 3.5 Flash so với Llama
Các mô hình Llama mang lại cho đội ngũ quyền kiểm soát mô hình mở. Gemini 3.5 Flash loại bỏ độ phức tạp của lưu trữ và cung cấp quyền truy cập API được quản lý cho tính năng văn bản sản xuất.