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Acerca de Gemini 3 Flash
ResumenA fecha de 23 de septiembre de 2026
Gemini 3 Flash es un modelo de Google DeepMind en la categoría Multimodal. En Railwail, Gemini 3 Flash cuesta 0,60 US$ por 1M tokens de entrada y 3,60 US$ por 1M tokens de salida. La ventana de contexto contiene 1.048.576 tokens, y una respuesta puede tener hasta 65.536 tokens.
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.
Fondo
Acerca de Google DeepMind
Fundado en 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.
Parámetros
Undisclosed (sparse MoE, smaller and sparser than Gemini 3.1 Pro)
Contexto
1.048.576 tokens
Capacidades
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.
Licencia: 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.
Pruebas de seguridad: Evaluated under Google DeepMind's Frontier Safety Framework v2 with internal red teams and external evaluators.
Limitaciones conocidas
Below Gemini 3.1 Pro on the hardest reasoning and long-context benchmarks
curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
"max_tokens": 1024
}'
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
base_url="https://railwail.com/api/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="gemini-3-flash",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
},
],
max_tokens=1024,
)
print(completion.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});
const completion = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3-flash",
messages: [
{
role: "user",
content: "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
max_tokens: 1024
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
// npm install railwail
import railwail from "railwail";
const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);
const res = await rw.chat("gemini-3-flash", [
{ role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });
console.log(res.choices[0].message.content);
Gemini 3 Flash es un modelo de Google DeepMind en la categoría Multimodal. En Railwail puedes llamarlo con una clave API a través de la API de Railwail.
¿Cuánto cuesta Gemini 3 Flash en Railwail?
En Railwail, Gemini 3 Flash cuesta 0,60 US$ por 1M tokens de entrada y 3,60 US$ por 1M tokens de salida. Se te cobra por lo que cada solicitud realmente consume. El uso se paga con créditos prepagados; 1 crédito equivale a 0,01 US$.
¿Cuál es la ventana de contexto de Gemini 3 Flash?
La ventana de contexto de Gemini 3 Flash contiene 1.048.576 tokens. Una respuesta puede tener hasta 65.536 tokens.
¿Qué velocidad tiene Gemini 3 Flash?
Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de Gemini 3 Flash en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.
¿Es Gemini 3 Flash mejor que BLIP?
Depende de la tarea. Gemini 3 Flash (Google DeepMind) y BLIP (Salesforce) son ambos modelos en la categoría Multimodal. La página de comparación muestra sus precios y especificaciones lado a lado.
Sí. Gemini 3 Flash acepta imágenes como entrada además de texto.
¿Cómo uso Gemini 3 Flash a través de la API?
Crea una clave API de Railwail y envía tu solicitud con el ID de modelo gemini-3-flash. Los ejemplos de código para curl, Python y JavaScript están en la sección API de esta página.
