Gemini 3.6 Flash
Google (Gemini)
Коротко
- Ціна за 1М токенів (вхід)
- $1.50
- Ціна за 1М токенів (вихід)
- $7.50
- Контекст
- 1 048 576 токенів
- Безкоштовний доступ
- так (деталі нижче)
Оновлюється щодня; дані станом на 9 серпня 2026 р.. Опубліковано 9 серпня 2026 р..
Ця модель орієнтована на розробників і технічних користувачів, які прагнуть інтегрувати мультимодальний ШІ у свої застосунки. Вона доречна для завдань, що потребують одночасного аналізу тексту та зображень, автоматизації процесів через виклик інструментів, а також для сценаріїв, де важливе прозоре покрокове міркування. Підхід вендора полягає в уніфікації можливостей у межах однієї моделі, що спрощує розробку, але потребує уважного налаштування запитів для отримання найкращих результатів.
Специфікація та ціни
| Вхід (за 1М токенів) | $1.50 |
|---|---|
| Вихід (за 1М токенів) | $7.50 |
| Кеш-читання (за 1М токенів) | $0.15 |
| Контекстне вікно | 1 048 576 токенів |
| Максимальний вихід | 65 536 токенів |
| Можливості | зображення, виклик інструментів, reasoning |
Ціни за даними LiteLLM community dataset (MIT), звірено 9 серпня 2026 р.. Офіційний прайс Google (Gemini).
Як спробувати безкоштовно
- У Google (Gemini) є безкоштовний чат — Gemini (безкоштовний план). Безкоштовний чат вендора може працювати на іншій моделі цієї ж лінійки — точну модель вендор не гарантує.
Часті запитання
Для чого найкраще підходить ця модель?+
Модель ефективна для створення асистентів, які працюють із візуальною інформацією, для автоматизації рутинних дій через виклик інструментів, а також для завдань, де потрібне пояснення логіки рішення. Вона добре справляється з аналізом зображень, відповідями на запитання за їх змістом і генерацією структурованих відповідей.
Як почати працювати з моделлю?+
Найпростіший спосіб — скористатися хмарним API від вендора. Вам потрібно створити обліковий запис, отримати ключ доступу та надіслати перший запит. У документації наведено приклади для різних мов програмування, зокрема Python та JavaScript. Також доступні інтерактивні середовища для тестування без написання коду.
Чим ця модель відрізняється від сусідніх моделей лінійки?+
Головна відмінність — збалансованість між швидкістю відповіді та глибиною аналізу. Вона швидша за старші моделі, але поступається їм у складності міркувань. Водночас вона підтримує ті ж ключові функції: роботу із зображеннями та виклик інструментів, що робить її гарним вибором для продакшн-рішень, де критична затримка.
Які обмеження варто враховувати?+
Модель може помилятися в аналізі дрібних деталей на зображеннях або в багатокрокових логічних ланцюжках. Вона не гарантує точність у вузькоспеціалізованих галузях без додаткового налаштування. Також важливо пам'ятати про конфіденційність даних: не передавайте чутливу інформацію в запитах, якщо це не передбачено вашою угодою з вендором.
Порівняйте з іншими
Хочете навчитися працювати з AI-моделями на практиці?
Наші курси — про реальну роботу з AI-агентами: від основ до впровадження в компанії.