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Gemini 3.6 Flash

gemini-3.6-flash
モデルの種類 MediumHighLowTiered

Gemini 3.6 Flash は Google 次世代の高速思考モデルです。100 万トークンのコンテキスト、最大 64K の出力、画像入力に対応。標準(Medium)等級は思考バジェットのバランスがよく、日常のチャットやエージェントのワークフローに向いています。OpenAI API と完全互換で、model に gemini-3.6-flash を指定してください。

チャット思考100 万トークンOpenAI 互換

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モデル紹介:Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.6 Flash は Google の次世代の高速思考モデルです。Flash 等級のレイテンシとコストのまま明示的な思考(推論)のステップを加え、1,000,000 トークンのコンテキストと最大 64K トークンの出力を扱い、画像入力も受け付けます。NezhaGate では思考バジェットの異なる 4 つの等級を提供しています。標準の gemini-3.6-flash、より深い gemini-3.6-flash-high、もっとも速い gemini-3.6-flash-low、そしてリクエストごとにモデルが思考量を決める gemini-3.6-flash-tiered です。4 つともトークン単価は同じで、等級がどれだけ考えたかは出力トークン数として表れるだけです。OpenAI 互換のエンドポイントから提供しており、base_url を NezhaGate に向けて model を「gemini-3.6-flash」にすれば、いまお使いの OpenAI SDK のコードを再利用できます。課金は従量制で、失敗したリクエストには課金しません。

ユースケース

思考が要る日常のチャットとエージェント

標準等級は速度と推論のバランスが取れており、素早く答えつつ考える必要のあるサポートボット、アシスタント、エージェントのワークフローに合います。

100 万トークン規模の文書処理

100 万トークンのコンテキストなら、大きなリポジトリ、長い報告書、契約書の束を一度に読み込んで要約・検索・突き合わせができます。

テキストと画像が混ざる理解

画像入力に対応しているので、スクリーンショットへの質問、帳票やグラフの読み取りなど、マルチモーダルな分析ができます。

難易度がばらつくワークロード

tiered 版はリクエストごとにモデル自身が思考バジェットを選び、簡単な質問には素早く、難しい質問にはじっくり答えます。難易度の幅が広い本番トラフィックに向いています。

選び方

既定では標準の gemini-3.6-flash を使ってください。多段階の推論には gemini-3.6-flash-high に切り替え、大量の分類・抽出・書き換えには gemini-3.6-flash-low を使うと、実際いちばん速くていちばん安く済みます。リクエストの難易度が読めず、モデルに任せたいときは gemini-3.6-flash-tiered を選んでください。4 つとも料金は同じなので、等級を変えることは model フィールドを変えることと同じです。より深い推論が必要になったら Gemini 3.1 Pro に上げてください。

よくある質問

Gemini 3.6 Flash の 4 つの等級は何が違いますか?
違うのは思考バジェットだけです。low はもっとも考えず、もっとも速く答えます。接尾辞なしの標準はその中間、high はもっとも考えるので多段階の推論に向き、tiered はリクエストごとにモデルが決めます。土台のモデル、コンテキスト長、マルチモーダル対応はすべて共通です。
4 つとも同じ料金なのはなぜですか?
違いはすでに利用量に表れているからです。思考トークンは出力トークンとして課金されるので、high 等級は自然と low 等級より多くの出力を消費します。その上にトークン単価の上乗せまでしてしまうと、同じものを二重に請求することになります。だから 4 つとも単価は同じで、実際の請求額はその等級が本当にどれだけ考えたかに従います。
コンテキスト長はどのくらいですか?
入力は約 1,000,000 トークン、出力は 1 回の呼び出しで最大 64K トークンです。4 つの等級で同じです。
画像入力とストリーミングには対応していますか?
どちらも対応しています。画像は OpenAI の image_url 形式で渡し、リクエストで stream=true にすればトークン単位で答えを受け取れます。
OpenAI SDK からはどう呼び出しますか?
base_url を NezhaGate に向け、NezhaGate の API キーを渡し、model を「gemini-3.6-flash」(または接尾辞付きの等級 ID)にしてください。ほかはいまお使いの OpenAI のコードと同じです。

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