Google: Gemini 3.5 Flash
google/gemini-3.5-flash
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O catálogo da OpenRouter descreve google/gemini-3.5-flash como um modelo multimodal do Google que aceita texto, imagens, arquivos, áudio e vídeo e retorna texto. O catálogo informa uma janela de contexto muito ampla, suporte a ferramentas e saídas estruturadas, raciocínio obrigatório com níveis de esforço selecionáveis e resultados de avaliação em tarefas de agentes no design e na codificação. Sua descrição o posiciona para codificação eficiente e execução paralela de agentes, mas este pacote de fontes não inclui um cartão independente; a adequação deve ser validada na carga de trabalho pretendida.[1]
Pontos fortes
- O catálogo indica entradas multimodais de texto, imagem, arquivo, áudio e vídeo, com saída de texto.[1]
- O catálogo informa uma janela de contexto muito ampla e controles para ferramentas, saídas estruturadas e formato de resposta.[1]
- Publica resultados de arena para tarefas de agentes no design e um índice de codificação, fornecendo evidência medida além dos recursos declarados.[1]
Limitações
- Este pacote contém apenas dados do catálogo da OpenRouter e nenhum cartão independente, portanto as afirmações descritivas não têm corroboração independente.[1]
- O raciocínio está marcado como obrigatório, embora o nível de esforço possa ser ajustado.[1]
- As saídas são somente em texto, e os resultados disponíveis não demonstram desempenho em uma carga de produção específica.[1]
Onde usar
- Considere-o para assistentes multimodais ou compreensão de documentos, mídia e arquivos quando uma resposta em texto for suficiente.[1]
- Considere-o para fluxos de codificação ou agentes porque o catálogo enfatiza eficiência e execução paralela; valide-o com tarefas reais.[1]
- Considere-o para aplicações que exijam saídas estruturadas, chamadas de ferramentas ou uma janela de contexto ampla, sujeito a testes de integração.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Google: Gemini 3.5 FlashFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
Gemini 3.5 Flash is Google's high-efficiency multimodal model, bringing near-Pro level coding and reasoning at Flash-tier cost and speed. It is highly optimized for coding proficiency and parallel agentic execution...
Especificações
- ID do modelo
- google/gemini-3.5-flash
- ID canônico
- google/gemini-3.5-flash-20260519
- Criador
- Adicionado ao OpenRouter
- 19.05.2026
- Comprimento de contexto
- 1,048,576
- Modalidade
- text+image+file+audio+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video, file, audio
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1.5 / saída $9
- Corte de conhecimento
- 01.01.2025
- 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.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: high, medium, low, minimal · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | AA — próximos 20% da coorte | — |
| Agentes | BB — próximos 30% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: high, medium, low, minimal · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | entrada: file |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | entrada: audio |
| Vídeo | Sem medição | entrada: video |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 70.1 | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 26 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtaxa de vitória 55.3% · posição 13 | 1,128Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agentichtmlslidestaxa de vitória 45.8% · posição 6 | 1,162Elo | —Sem nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslidestaxa de vitória 57.5% · posição 3 | 1,244Elo | —Sem nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslides(html)taxa de vitória 45.7% · posição 6 | 1,162Elo | —Sem nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslides(python-pptx)taxa de vitória 57.8% · posição 2 | 1,242Elo | —Sem nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetaxa de vitória 57.3% · posição 21 | 1,174Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtaxa de vitória 31.5% · posição 24 | 949Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · codetovideotaxa de vitória 49% · posição 12 | 1,146Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktaxa de vitória 55.9% · posição 20 | 1,176Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtaxa de vitória 43% · posição 31 | 1,081Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestaxa de vitória 46.4% · posição 21 | 1,038Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstaxa de vitória 50% · posição 28 | 1,170Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftaxa de vitória 46.1% · posição 26 | 1,138Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pptxslidestaxa de vitória 57.7% · posição 2 | 1,244Elo | —Sem nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestaxa de vitória 57.4% · posição 6 | 1,247Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettaxa de vitória 48.9% · posição 20 | 1,127Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstaxa de vitória 51.7% · posição 26 | 1,183Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 55.5% · posição 41 | 1,227Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 58.8% · posição 17 | 1,249Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 54% · posição 38 | 1,257Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 53.5% · posição 39 | 1,238Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 52.4% · posição 34 | 1,254Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 58% · posição 18 | 1,246Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 54.6% · posição 35 | 1,266Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 53.8% · posição 35 | 1,261Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
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.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1,048,576 | $0.750 | $4.5 | — | — | — | |
| Google AI Studio | 1,048,576 | $0.750 | $4.5 | — | — | — |
| 1,048,576 | $1.5 | $9 | — | — | 100% | |
| Google AI Studio | 1,048,576 | $1.5 | $9 | — | — | 100% |
| 1,048,576 | $1.65 | $9.9 | — | — | — | |
| 1,048,576 | $2.7 | $16.2 | — | — | — | |
| Google AI Studio | 1,048,576 | $2.7 | $16.2 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026