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Google: Gemini 3.5 Flash (batch)

google/gemini-3.5-flash:batch

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:batch
ID canônico: google/gemini-3.5-flash-20260519
Criador: google
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 $0.750 / saída $4.5
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)
Google	1,048,576	$0.750	$4.5	—	—	—

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.

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