Abgerechnet werden die tatsächlich verbrauchten Token, der Rest der Vormerkung wird erstattet.
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Über Gemini 3 Flash
Kurz gesagtStand: 23. September 2026
Gemini 3 Flash ist ein Modell von Google DeepMind aus der Kategorie Multimodal. Über Railwail kostet Gemini 3 Flash $ 0,60 je 1 Mio. Input-Token und $ 3,60 je 1 Mio. Output-Token. Das Kontextfenster umfasst 1 048 576 Token, eine Antwort bis zu 65 536 Token.
Announced April 22, 2026, Gemini 3 Flash brings Pro-grade reasoning to the Flash latency tier. 1M-token context, fully multimodal (text, image, audio, video), 65K max output. The default model in the Gemini app and AI Mode in Search. PhD-level reasoning on common benchmarks at a fraction of the cost of 3.1 Pro. Recommended for high-throughput agentic workflows, real-time multimodal chat, RAG and consumer applications.
Hintergrund
Über Google DeepMind
Gegründet 2010 · Mountain View, USA / London, UK
Google DeepMind is the merged AI research organisation formed in April 2023 by combining Google Brain with DeepMind. Demis Hassabis leads the unit as CEO. Flash variants have been Google's high-throughput tier since Gemini 1.5 Flash (May 2024), with Gemini 2.0 Flash (December 2024), 2.5 Flash (mid-2025) and Gemini 3 Flash (April 2026) representing the progression. DeepMind's seminal papers include 'Attention Is All You Need' (2017), AlphaGo (2016), AlphaFold (2018-2021, Nobel Prize 2024) and the Gemini Technical Report.
Gemini 3 Flash was announced April 22, 2026 as the default Flash-tier model and the new default model in the Gemini app and AI Mode in Search. It is a natively multimodal Sparse MoE Transformer engineered to combine Gemini 3 Pro's reasoning quality with Flash-grade latency, efficiency and cost. Pretraining used Google's TPU v6e infrastructure on a multi-trillion-token mixture of web text, code, books, image-text pairs, audio and video frames. Post-training combined supervised fine-tuning, RLHF, RL against verifiable rewards and distillation from larger Gemini 3.1 Pro teacher models. The architecture preserves Gemini's native multimodality across text, image, audio and video, the full tool-use API and Search grounding, while running at a fraction of Pro pricing. Gemini 3 Flash is the recommended default for high-throughput agentic workflows and consumer-facing multimodal chat.
Parameter
Undisclosed (sparse MoE, smaller and sparser than Gemini 3.1 Pro)
Kontext
1 048 576 Token
Funktionen
Pro-grade reasoning at Flash latency
1,048,576 token context window
Natively multimodal: text, image, audio and video
Search grounding and Code Execution built into the API
Function calling, JSON schema and parallel tool calls
Default model in the Gemini app and AI Mode in Search
PhD-level reasoning on common benchmarks
Available via Vertex AI, AI Studio, Gemini Enterprise, Antigravity and the Gemini app
Pretrained on a multi-trillion-token mixture of web text, code, books, scientific papers, image-text pairs, audio and video frames. Heavily distilled from larger Gemini 3.1 Pro teacher models. Post-training uses supervised fine-tuning, RLHF and RL against verifiable rewards. Knowledge cutoff in late 2025.
Lizenz: Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Free tier available in the Gemini app and AI Mode in Search.
Sicherheitstests: Evaluated under Google DeepMind's Frontier Safety Framework v2 with internal red teams and external evaluators.
Bekannte Einschränkungen
Below Gemini 3.1 Pro on the hardest reasoning and long-context benchmarks
curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
"max_tokens": 1024
}'
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
base_url="https://railwail.com/api/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="gemini-3-flash",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
},
],
max_tokens=1024,
)
print(completion.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});
const completion = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3-flash",
messages: [
{
role: "user",
content: "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
max_tokens: 1024
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
// npm install railwail
import railwail from "railwail";
const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);
const res = await rw.chat("gemini-3-flash", [
{ role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });
console.log(res.choices[0].message.content);
Gemini 3 Flash ist ein Modell von Google DeepMind aus der Kategorie Multimodal. Über Railwail lässt es sich mit einem API-Schlüssel über die Railwail-API aufrufen.
Was kostet Gemini 3 Flash bei Railwail?
Über Railwail kostet Gemini 3 Flash $ 0,60 je 1 Mio. Input-Token und $ 3,60 je 1 Mio. Output-Token. Abgerechnet wird, was jede Anfrage tatsächlich verbraucht. Bezahlt wird mit vorab gekauften Credits; 1 Credit entspricht $ 0,01.
Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 3 Flash?
Das Kontextfenster von Gemini 3 Flash umfasst 1 048 576 Token. Eine Antwort kann bis zu 65 536 Token lang sein.
Wie schnell ist Gemini 3 Flash?
Für Gemini 3 Flash gibt es bei Railwail noch zu wenige gemessene Läufe, um eine Laufzeit anzugeben. Sie hängt von der Eingabe, den Einstellungen und der Auslastung beim Anbieter ab.
Ist Gemini 3 Flash besser als BLIP?
Das hängt von der Aufgabe ab. Gemini 3 Flash (Google DeepMind) und BLIP (Salesforce) sind beide Modelle aus der Kategorie Multimodal. Die Vergleichsseite zeigt Preise und Spezifikationen nebeneinander.
Ja. Gemini 3 Flash nimmt neben Text auch Bilder als Eingabe an.
Wie nutze ich Gemini 3 Flash über die API?
Erstelle einen Railwail-API-Schlüssel und sende deine Anfrage mit der Modell-ID gemini-3-flash. Codebeispiele für curl, Python und JavaScript stehen im Abschnitt API auf dieser Seite.
