Kvantora.ai
ВойтиНачать работу
К результатам поиска

Google

Gemini 3.6 Flash

Модель Google уровня GA Flash обеспечивает возможности кодинга и агентных задач, близкие к уровню Pro, с улучшенной эффективностью использования токенов по сравнению с Gemini 3.5 Flash. Оптимизирована для многошаговой оркестрации, рефакторинга полного стека кода, общего рассуждения и мультимодальных рабочих процессов.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запрашивать несколько вызовов инструментов. Приложение проверяет права и выполняет действия.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 1 048 576 токенов1 048 576 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Аудио на входеАудио на входеМодель принимает аудио. Это не подтверждает генерацию речи.
  • Видео на входеВидео на входеНаправление работы с видео подтверждено данными модели. Длительность, размер и формат определяются операцией.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
  • Входные файлыВходные файлыМодель принимает файлы. Поддерживаемые форматы и ограничения проверяйте перед отправкой.
Вход
189,90 ₽
Выход
949,50 ₽
Кэш
18,99 ₽
за 1 млн токенов
Доступность
92,9%
Подключить APIОткрыть в студии
API ID
google/gemini-3.6-flash

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
189,90 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
949,50 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
18,99 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Общедоступная Flash-модель Google для программирования и агентных задач. По описанию разработчика, приближается к возможностям Pro и эффективнее использует токены, чем Gemini 3.5 Flash. Предназначена для многошаговой оркестрации, рефакторинга приложений, рассуждений и мультимодальных задач.

Релиз

Характеристики

Доступность92,9%
  1. 7 октября: 82,5%
  2. 8 октября: 98,2%
  3. 9 октября: 98%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения, Видео, Аудио

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
1 048 576 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
65 536 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Входные файлы, Входные изображения, Входное аудио, Входное видео

Контрольные показатели

Artificial Analysis

38 показателей

Источник ↗

Агентная работа

  • AA-Briefcase949 Elo

    Агентная работа со знаниями

    Проверено

  • AA-Briefcase953 Elo

    Агентная работа со знаниями (Elo)

    Проверено

  • AutomationBench-AA53 %

    Автоматизация рабочих процессов со штрафом за нарушение ограничений

    Проверено

  • AutomationBench-AA53 %

    Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений

    Проверено

  • GDPval-AA v21 286 Elo

    Экономически значимые задачи (Elo)

    Проверено

  • GDPval-AA v21 265 Elo

    Экономически значимые рабочие задачи

    Проверено

  • Harvey LAB-AA85,1 %

    Доля пройденных критериев юридической агентной работы

    Проверено

  • Harvey LAB-AA85,1 %

    Юридическая агентная работа: доля выполненных критериев

    Проверено

Работа с документами

  • AA-LCR v1.180 %

    Рассуждение в длинном контексте, обновлённая проверка

    Проверено

  • GDP.pdf17,4 %

    Профессиональные PDF-документы: доля полностью верных ответов

    Проверено

  • MLCR-AA14,4 %

    Медицинские рассуждения в длинном контексте

    Проверено

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.180 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

    Проверено

  • GDP.pdf17,4 %

    Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок

    Проверено

Архивные методики

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)80 %

    Рассуждение в длинном контексте

    Проверено

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)38,2 %

    Экономически значимые рабочие задачи

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)92,8 %

    Научные вопросы уровня аспирантуры

    Проверено

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)80 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

    Проверено

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)39,3 %

    Задачи с экономической ценностью

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)92,8 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

    Проверено

Знания

  • AA-Omniscience · точность50 %

    Доля вопросов с правильным ответом

    Проверено

  • AA-Omniscience · точность50 %

    Доля правильных ответов

    Проверено

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)55,6 %

    Доля выдуманных ответов среди неверных

    Проверено

Знание

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)55,6 %

    Доля неверных ответов среди некорректных ответов

    Проверено

Другие показатели

  • Индекс агентных задач29 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам

    Проверено

  • Индекс агентных задач29 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам

    Проверено

  • Индекс программирования69,2 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по программированию

    Проверено

  • Индекс программирования69,2 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по программированию

    Проверено

  • Индекс интеллекта34 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

    Проверено

  • Индекс интеллекта34 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

    Проверено

Рассуждения

  • CritPt10,6 %

    Исследовательские задачи по физике

    Проверено

  • HLE40,8 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

  • HLE40,8 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

Рассуждение

  • CritPt10,6 %

    Рассуждения по физике исследовательского уровня

    Проверено

Документ: рассуждение

  • MLCR-AA14,4 %

    Медицинское рассуждение на длинном контексте

    Проверено

Программирование

  • SciCode53,4 %

    Программирование на Python для научных расчётов

    Проверено

  • SciCode53,4 %

    Программирование на Python для научных вычислений

    Проверено

  • Terminal-Bench v4.07,1 %

    Практические задачи программирования и работы в терминале

    Проверено

  • Terminal-Bench v4.07,1 %

    Практические задачи по программированию и работе в терминале

    Проверено

Design Arena

44 показателей

Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми

Источник ↗

Агентные системы

  • Разработка игр агентами · Elo1 180 Elo

    Проверено

  • Разработка игр агентами · Elo1 180 Elo

    Проверено

  • Разработка игр агентами · доля побед47,8 %

    Проверено

  • Разработка игр агентами · доля побед47,8 %

    Проверено

  • Полный цикл разработки · Elo1 180 Elo

    Проверено

  • Полный цикл разработки · Elo1 190 Elo

    Проверено

  • Полный цикл разработки · доля побед44,4 %

    Проверено

  • Полный цикл разработки · доля побед44,3 %

    Проверено

  • Мобильные приложения · Elo1 226 Elo

    Проверено

  • Мобильные приложения · Elo1 228 Elo

    Проверено

  • Мобильные приложения · доля побед50,8 %

    Проверено

  • Мобильные приложения · доля побед50,9 %

    Проверено

  • Нативные приложения · Elo1 214 Elo

    Проверено

  • Нативные приложения · Elo1 217 Elo

    Проверено

  • Нативные приложения · доля побед53,7 %

    Проверено

  • Нативные приложения · доля побед53,6 %

    Проверено

  • Веб-приложения · Elo1 193 Elo

    Проверено

  • Веб-приложения · Elo1 201 Elo

    Проверено

  • Веб-приложения · доля побед45,4 %

    Проверено

  • Веб-приложения · доля побед45,5 %

    Проверено

Модели

  • 3D · Elo1 300 Elo

    Проверено

  • 3D · Elo1 292 Elo

    Проверено

  • 3D · доля побед53,2 %

    Проверено

  • 3D · доля побед53,1 %

    Проверено

  • ASCII-графика · Elo1 295 Elo

    Проверено

  • ASCII-графика · Elo1 297 Elo

    Проверено

  • ASCII-графика · доля побед57,4 %

    Проверено

  • ASCII-графика · доля побед56,4 %

    Проверено

  • Визуализация данных · Elo1 308 Elo

    Проверено

  • Визуализация данных · Elo1 305 Elo

    Проверено

  • Визуализация данных · доля побед53,4 %

    Проверено

  • Визуализация данных · доля побед53,4 %

    Проверено

  • Разработка игр · Elo1 285 Elo

    Проверено

  • Разработка игр · Elo1 276 Elo

    Проверено

  • Разработка игр · доля побед51,2 %

    Проверено

  • Разработка игр · доля побед51,1 %

    Проверено

  • UI-компоненты · Elo1 318 Elo

    Проверено

  • UI-компоненты · Elo1 310 Elo

    Проверено

  • UI-компоненты · доля побед55 %

    Проверено

  • UI-компоненты · доля побед55,3 %

    Проверено

  • Сайты · Elo1 309 Elo

    Проверено

  • Сайты · Elo1 307 Elo

    Проверено

  • Сайты · доля побед55,5 %

    Проверено

  • Сайты · доля побед55,5 %

    Проверено

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "google/gemini-3.6-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ