That's NeuralCatálogo de modelos

google

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

google/gemini-3-flash-preview:batch

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

De acordo com o catálogo da OpenRouter, google/gemini-3-flash-preview:batch é um modelo preliminar do Google listado para uso em lote. Ele aceita texto, imagens, arquivos, áudio e vídeo, e gera texto. O catálogo o descreve como um modelo de raciocínio rápido e de bom valor para fluxos de trabalho com agentes, conversas multiturno e assistência de codificação; essas são alegações de posicionamento não verificadas aqui. São listados níveis opcionais de esforço de raciocínio, ferramentas, saídas estruturadas e uma janela de contexto muito ampla. Apenas dados de catálogo foram fornecidos; confirme o comportamento nas suas cargas de trabalho.[1]

Pontos fortes

  • Entradas multimodais podem gerar texto a partir de texto, imagem, arquivo, áudio e vídeo.[1]
  • O raciocínio opcional é configurável em vários níveis de esforço, com médio como padrão listado.[1]
  • O catálogo lista ferramentas, saídas estruturadas e uma janela de contexto muito ampla.[1]

Limitações

  • Apenas dados do catálogo da OpenRouter foram fornecidos; não havia um cartão independente do modelo neste pacote.[1]
  • A evidência medida limita-se a categorias selecionadas de uma arena de design; não foi fornecida avaliação ampla nem de produção.[1]
  • A execução em lote, os limites de saída e o corte de conhecimento não são especificados; valide cargas representativas antes da adoção.[1]

Onde usar

  • Avalie para protótipos de agentes ou assistência de codificação que precisem de ferramentas e raciocínio configurável.[1]
  • Considere para análise multimodal de documentos, mídia ou arquivos quando apenas saída em texto for necessária.[1]
  • Se o processamento em lote for necessário, faça um piloto pequeno para confirmar requisitos de fila e latência.[1]

Fontes

  1. [1] OpenRouter catalog · Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

Gemini 3 Flash Preview is a high speed, high value thinking model designed for agentic workflows, multi turn chat, and coding assistance. It delivers near Pro level reasoning and tool...

Especificações

ID do modelo
google/gemini-3-flash-preview:batch
ID canônico
google/gemini-3-flash-preview-20251217
Criador
google
Adicionado ao OpenRouter
17.12.2025
Comprimento de contexto
1,048,576
Modalidade
text+image+file+audio+video->text
Modalidades de entrada
text, image, file, audio, video
Modalidades de saída
text
Preço por token
USD por 1M de tokens: entrada $0.250 / saída $1.5
Corte de conhecimento
—
Data de expiração
—

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

TarefaNotaCapacidade declarada pela fonte
Qualidade geralSem mediçãoraciocínio: opcional · padrão medium · esforços: high, medium, low, minimal, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
ProgramaçãoSem medição—
AgentesSem mediçãoparâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools
EscritaSem mediçãosaída: text
RaciocínioSem mediçãoraciocínio: opcional · padrão medium · esforços: high, medium, low, minimal, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análise de documentosSem mediçãoentrada: file
VisãoSem mediçãoentrada: image
Geração de imagensSem medição—
ÁudioSem mediçãoentrada: audio
VídeoSem mediçãoentrada: video
EmbeddingsSem medição—

Avaliações

FonteBenchmarkValorNotaDados obtidos
Design Arenaagents · agenticslidestaxa de vitória 39.3% · posição 81,073Elo—Sem nota13.11.2026
Design Arenaagents · agenticslides(python-pptx)taxa de vitória 39.3% · posição 81,075Elo—Sem nota13.11.2026
Design Arenaagents · androidnativetaxa de vitória 47.7% · posição 411,034EloCC — abaixo da faixa B13.11.2026
Design Arenaagents · fullstacktaxa de vitória 47.4% · posição 351,041EloCC — abaixo da faixa B13.11.2026
Design Arenaagents · godotgamedevtaxa de vitória 50.6% · posição 171,161EloBB — próximos 30% da coorte13.11.2026
Design Arenaagents · mobileappstaxa de vitória 46.6% · posição 441,084EloCC — abaixo da faixa B13.11.2026
Design Arenaagents · python-pptxslidestaxa de vitória 38.3% · posição 301,036EloCC — abaixo da faixa B13.11.2026
Design Arenaagents · webappstaxa de vitória 48.5% · posição 391,092EloCC — abaixo da faixa B13.11.2026
Design Arenamodels · 3dtaxa de vitória 62.7% · posição 631,166EloBB — próximos 30% da coorte13.11.2026
Design Arenamodels · codecategoriestaxa de vitória 57.6% · posição 681,180EloBB — próximos 30% da coorte13.11.2026
Design Arenamodels · gamedevtaxa de vitória 58.3% · posição 741,157EloBB — próximos 30% da coorte13.11.2026
Design Arenamodels · websitetaxa de vitória 57% · posição 681,189EloBB — próximos 30% da coorte13.11.2026
Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

  • S — S — top 10% da coorte
  • A — A — próximos 20% da coorte
  • B — B — próximos 30% da coorte
  • C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

ProvedorComprimento de contextoPreço entrada /1MPreço saída /1MLatência p50 (30m, s)Taxa p50 (30m, tok/s)Disponibilidade (30m)
Google1,048,576$0.250$1.5———

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.