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Utilizável 24 horas após inscrição, até 5 execuções por dia e no máximo 2 créditos por execução. Outros métodos de login começam sem créditos. Suficiente para 27 execuções deste modelo.
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Sobre Gemini 3 Flash
ResumoA partir de 23 de setembro de 2026
Gemini 3 Flash é um modelo de Google DeepMind na categoria Multimodal. No Railwail, Gemini 3 Flash custa US$ 0,60 por 1M tokens de entrada e US$ 3,60 por 1M tokens de saída. A janela de contexto contém 1.048.576 tokens, e uma resposta pode ter até 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.
Fundo
Sobre Google DeepMind
Fundado em 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.
Parâmetros
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.
Licença: 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.
Testes de segurança: Evaluated under Google DeepMind's Frontier Safety Framework v2 with internal red teams and external evaluators.
Limitações conhecidas
Below Gemini 3.1 Pro on the hardest reasoning and long-context benchmarks
curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
"max_tokens": 1024
}'
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
base_url="https://railwail.com/api/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="gemini-3-flash",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
},
],
max_tokens=1024,
)
print(completion.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});
const completion = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3-flash",
messages: [
{
role: "user",
content: "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
max_tokens: 1024
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
// npm install railwail
import railwail from "railwail";
const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);
const res = await rw.chat("gemini-3-flash", [
{ role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });
console.log(res.choices[0].message.content);
Gemini 3 Flash é um modelo de Google DeepMind na categoria Multimodal. No Railwail você pode chamá-lo com uma chave de API através da API Railwail.
Quanto custa Gemini 3 Flash no Railwail?
No Railwail, Gemini 3 Flash custa US$ 0,60 por 1M tokens de entrada e US$ 3,60 por 1M tokens de saída. Você é cobrado pelo que cada solicitação realmente usa. O uso é pago com créditos pré-pagos; 1 crédito equivale a US$ 0,01.
Qual é a janela de contexto de Gemini 3 Flash?
A janela de contexto de Gemini 3 Flash contém 1.048.576 tokens. Uma resposta pode ter até 65.536 tokens.
Qual é a velocidade de Gemini 3 Flash?
Ainda não há execuções medidas suficientes de Gemini 3 Flash no Railwail para indicar um tempo de execução. Depende da entrada, das configurações e da carga no provedor.
Gemini 3 Flash é melhor que BLIP?
Depende da tarefa. Gemini 3 Flash (Google DeepMind) e BLIP (Salesforce) são ambos modelos na categoria Multimodal. A página de comparação mostra seus preços e especificações lado a lado.
Sim. Gemini 3 Flash aceita imagens como entrada além de texto.
Como uso Gemini 3 Flash através da API?
Crie uma chave de API Railwail e envie sua solicitação com o ID do modelo gemini-3-flash. Exemplos de código para curl, Python e JavaScript estão na seção API desta página.
