Il provider sta eliminando gradualmente questo modello.
01
Playground
Prova Gemini 3 Flash
Chat
0,60Â USD/1M in
Questa esecuzione
al massimo 0,0037 USD · 0,37 crediti riservati
Fatturato in base ai token effettivamente utilizzati; la parte inutilizzata della prenotazione viene rimborsata.
Nuovo qui?
10 crediti gratuiti (0,10Â USD) quando ti iscrivi con Google
Utilizzabile 24 ore dopo l'iscrizione, fino a 5 esecuzioni al giorno e al massimo 2 crediti per esecuzione. Altri metodi di accesso iniziano senza crediti. Sufficiente per 27 esecuzioni di questo modello.
02
Informazioni su Gemini 3 Flash
RiassuntoA partire da 23 settembre 2026
Gemini 3 Flash è un modello di Google DeepMind nella categoria Multimodale. Su Railwail, Gemini 3 Flash costa 0,60 USD per 1M token di input e 3,60 USD per 1M token di output. La finestra di contesto contiene 1.048.576 token e una risposta può essere lunga fino a 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.
Sfondo
Informazioni su Google DeepMind
Fondato 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.
Parametri
Undisclosed (sparse MoE, smaller and sparser than Gemini 3.1 Pro)
Contesto
1.048.576 token
CapacitÃ
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.
Licenza: 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.
Test di sicurezza: Evaluated under Google DeepMind's Frontier Safety Framework v2 with internal red teams and external evaluators.
Limitazioni note
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 è un modello di Google DeepMind nella categoria Multimodale. Su Railwail puoi richiamarlo con una chiave API tramite l'API Railwail.
Quanto costa Gemini 3 Flash su Railwail?
Su Railwail, Gemini 3 Flash costa 0,60 USD per 1M token di input e 3,60 USD per 1M token di output. Ti viene addebitato ciò che ogni richiesta utilizza effettivamente. L'utilizzo viene pagato con crediti prepagati; 1 credito equivale a 0,01 USD.
Qual è la finestra di contesto di Gemini 3 Flash?
La finestra di contesto di Gemini 3 Flash contiene 1.048.576 token. Una risposta può essere lunga fino a 65.536 token.
Quanto è veloce Gemini 3 Flash?
Non ci sono ancora abbastanza esecuzioni misurate di Gemini 3 Flash su Railwail per indicare un tempo di esecuzione. Dipende dall'input, dalle impostazioni e dal carico presso il provider.
Gemini 3 Flash è migliore di BLIP?
Dipende dall'attività . Gemini 3 Flash (Google DeepMind) e BLIP (Salesforce) sono entrambi modelli nella categoria Multimodale. La pagina di confronto mostra i loro prezzi e le specifiche affiancati.
Sì. Gemini 3 Flash accetta immagini come input oltre al testo.
Come uso Gemini 3 Flash tramite l'API?
Crea una chiave API Railwail e invia la tua richiesta con l'ID modello gemini-3-flash. Gli esempi di codice per curl, Python e JavaScript sono nella sezione API di questa pagina.
