Rozliczane są rzeczywiście użyte tokeny; niewykorzystana część rezerwacji jest zwracana.
Nowy tutaj?
10 darmowych kredytów (0,10 USD) po zarejestrowaniu się przez Google
Dostępne 24 godzin po rejestracji, do 5 uruchomień dziennie i maksymalnie 2 kredytów na uruchomienie. Inne metody logowania uruchamiają się bez kredytów. Wystarczy na 27 uruchomień tego modelu.
02
O Gemini 3 Flash
Krótko mówiącStan na 23 września 2026
Gemini 3 Flash to model opracowany przez Google DeepMind w kategorii Multimodalne. W serwisie Railwail Gemini 3 Flash kosztuje 0,60 USD za 1M tokenów wejściowych i 3,60 USD za 1M tokenów wyjściowych. Okno kontekstu zawiera 1 048 576 tokenów, a jedna odpowiedź może mieć do 65 536 tokenów.
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.
Tło
O Google DeepMind
Założona 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.
Parametry
Undisclosed (sparse MoE, smaller and sparser than Gemini 3.1 Pro)
Kontekst
1 048 576 tokenów
Możliwości
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.
Licencja: 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.
Testy bezpieczeństwa: Evaluated under Google DeepMind's Frontier Safety Framework v2 with internal red teams and external evaluators.
Znane ograniczenia
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 to model opracowany przez Google DeepMind w kategorii Multimodalne. W serwisie Railwail możesz go wywołać za pomocą klucza API poprzez API Railwail.
Ile kosztuje Gemini 3 Flash w serwisie Railwail?
W serwisie Railwail Gemini 3 Flash kosztuje 0,60 USD za 1M tokenów wejściowych i 3,60 USD za 1M tokenów wyjściowych. Opłata jest pobierana za to, co faktycznie zużywa każde żądanie. Użycie jest opłacane z przedpłaconych kredytów; 1 kredyt równa się 0,01 USD.
Jakie jest okno kontekstu Gemini 3 Flash?
Okno kontekstu Gemini 3 Flash zawiera 1 048 576 tokenów. Jedna odpowiedź może mieć do 65 536 tokenów.
Jak szybki jest Gemini 3 Flash?
Dla Gemini 3 Flash jest jeszcze zbyt mało zmierzonych przebiegów w serwisie Railwail, aby podać czas przebiegu. Zależy to od wejścia, ustawień i obciążenia u dostawcy.
Czy Gemini 3 Flash jest lepszy niż BLIP?
To zależy od zadania. Gemini 3 Flash (Google DeepMind) i BLIP (Salesforce) to oba modele z kategorii Multimodalne. Strona porównania pokazuje ich ceny i specyfikacje obok siebie.
Tak. Gemini 3 Flash akceptuje obrazy jako wejście oprócz tekstu.
Jak używać Gemini 3 Flash przez API?
Utwórz klucz API Railwail i wyślij swoje żądanie z ID modelu gemini-3-flash. Przykłady kodu dla curl, Python i JavaScript znajdują się w sekcji API na tej stronie.
