免费体验 Gemini 3.5 Flash API,用于快速大模型写作、代码协助、推理和摘要。为可扩展生产 AI 应用提供稳定访问。适合专业团队在 AI 工作流中处理应用集成、协作交付、场景验证、内容复核、资料整理、业务分析、多步骤任务、产品探索和日常团队迭代,持续构建、测试、验证、优化并改进 AI 功能体验。稳定接入 GPT、Claude 等 LLM API,用于 AI Agent、聊天机器人、研究、代码、自动化和智能应用。
Gemini 3.5 Flash 相关模型
API 示例
提交示例
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);
}
}
}
提交示例
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)
提交示例
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
}'
Gemini 3.5 Flash Text to Text 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
README
快速且经济实惠的 Gemini 3.5 Flash 文本生成文本 API(Google 高效语言模型)
Flaq AI 上的 Gemini 3.5 Flash 文本生成文本 API 为快速、经济实惠且生产就绪的语言工作流提供 Google 模型访问能力。这一高效的 Gemini API 集成可帮助开发者构建聊天、摘要、写作、编码和自动化功能,并支持灵活的对话上下文与实用的输出控制。它专为需要大规模响应式文本生成、但不想直接管理 Google 模型基础设施的团队而设计。
Gemini 3.5 Flash 文本生成文本 API 的核心功能
- 快速文本生成: 为聊天、支持、内容和工作流自动化快速生成有用回复。
- 经济高效的 API 访问: 在 Flaq AI 上为高容量文本生成文本应用使用经济实惠的 Gemini 路由。
- 可靠的指令遵循: 将自然语言指令转化为聚焦的回答、摘要、改写和结构化输出。
- 对话感知输出: 通过灵活上下文支持追问和迭代式优化。
- 开发者友好的控制: 通过 Flaq AI 上的实用配置引导回复长度和任务方向。
- 托管式 Google 集成: 通过稳定的 API 路由添加 Gemini 文本能力,并具备清晰的输入与输出行为。
如何在 Flaq AI 上使用 Gemini 3.5 Flash 文本生成文本 API 进行文本生成
- 输入: 自然语言提示、系统指令、对话上下文和结构化任务要求。
- 输出: 通过 Flaq AI 上稳定的聊天 API 集成交付清晰的文本回复。
- 路由配置: 专为带有灵活上下文和追问支持的对话式文本工作流而设计。
- 配置: 支持用于回复长度和任务方向的实用输出控制。
- 能力: 通过经济实惠的 Gemini API 集成实现摘要、改写、聊天辅助、编码帮助、多语言写作和结构化内容生成。
Gemini 3.5 Flash 文本生成文本 API 集成的最佳使用场景
- 高容量聊天功能: 为应用、网站和内部工具提供响应迅速的助手能力。
- 内容运营: 为发布工作流生成摘要、大纲、改写内容和本地化文案。
- 支持自动化: 起草答案、分类请求,并帮助用户浏览产品或政策信息。
- 开发者生产力: 解释代码、起草代码片段,并总结技术资料。
- 工作流自动化: 为仪表盘、知识库和运营系统添加快速语言智能。
注意 请确保提示和应用工作流符合 Google 的安全指南。如果发生错误,请检查输入是否包含受限内容,简化请求后重试。
Gemini 3.5 Flash 文本生成文本与竞品对比分析
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Gemini 3.5 Flash vs. Gemini Pro Models
Gemini Pro models 通常定位于更高要求的推理和高级质量。Gemini 3.5 Flash 优先面向日常文本工作流提供速度、经济性和高效吞吐。 -
Gemini 3.5 Flash vs. GPT Models
GPT models 提供 OpenAI 原生行为和广泛的生态熟悉度。Gemini 3.5 Flash 为团队提供一条快速的 Google 模型路由,用于 Flaq AI 上的托管文本生成。 -
Gemini 3.5 Flash vs. Claude Sonnet
Claude Sonnet 擅长细致写作和平衡推理。Gemini 3.5 Flash 对快速、经济高效的文本生成和 Google 模型集成很有吸引力。 -
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen Plus
Qwen Plus 提供经济实惠的 Alibaba 语言工作流。Gemini 3.5 Flash 为响应式文本生成文本应用提供 Google 替代方案。 -
Gemini 3.5 Flash vs. Llama
Llama models 为团队提供开放模型控制。Gemini 3.5 Flash 消除托管复杂性,并为生产文本功能提供托管式 API 访问。