Gemini 3.5 Flash — Especificações
Compiled by Mustafa Ihsan from the vendor’s published documentation · Last updated
| Desenvolvedor | |
|---|---|
| Tipo | LLM (multimodal) |
| Modalidade | Texto, imagem, áudio, vídeo → Texto |
| Parâmetros | Não divulgado |
| Janela de contexto | 1 milhão |
| Saída máxima | 65 mil |
| Licença | Proprietário |
| Pesos abertos | Não |
| Lançado | 2026 |
| Preço da entrada | $1.50 /1M |
| Preço da saída | $9.00 /1M |
| Provedores de API | Google AI Studio, Vertex AI |
What is Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash is Google’s fast multimodal model, and an unusual case of a cheaper tier
beating the more expensive one on the benchmarks most people care about: it outperforms
Gemini 3.1 Pro on coding and agentic tasks while running roughly 4× faster and about 25%
cheaper, with the same 1M-token context. Pricing is $1.50 in / $9 out per million tokens.
When the faster, cheaper model also scores higher, the “Pro” tier stops being the default
and becomes a specialist choice. For coding assistants, agent loops and anything where a user
is waiting on a response, 3.5 Flash is the better pick on every axis at once — a rare thing
in model selection, where speed, cost and quality usually trade against each other. Reserve
3.1 Pro for workloads that specifically need its multimodal depth. The one caveat is the same
one that applies across the Gemini line: check the long-context billing terms for your tier
before building a feature that routinely sends very large prompts, because the headline rate
is not always the rate you pay above 200K tokens.
Gemini 3.5 Flash pricing: API cost per 1M tokens
| Entrada (por 1 milhão de tokens) | $1.50 |
|---|---|
| Saída (por 1 milhão de tokens) | $9.00 |
| Razão saída/entrada | 6× |
| Misturada (4:1 entrada:saída) | $3.00 por 1 milhão de tokens |
What Gemini 3.5 Flash costs per month
Gasto mensal real com uma proporção de entrada para saída de 4:1 — a razão efetivamente gerada por cargas de trabalho típicas de chat ou RAG.
| Carga de trabalho | Tokens/mês | Custo por mês |
|---|---|---|
| Projeto paralelo | 1 milhão de tokens de entrada / 0,25 milhão de tokens de saída | $3.75 |
| Equipe pequena | 20 milhões de tokens de entrada / 5 milhões de tokens de saída | $75 |
| Produção | 200 milhões de tokens de entrada / 50 milhões de tokens de saída | $750 |
Calcule seus próprios números na Calculadora de custos de API de IA.
Cheaper alternatives to Gemini 3.5 Flash
| Modelo | Custo médio ponderado por US$ 1 milhão | Você economiza |
|---|---|---|
| GLM 5.2 aberta | $2.00 | 33% mais barato |
| DeepSeek V4-Pro aberta | $0.522 | 83% cheaper |
| Kimi K2.7 Code aberta | $0.980 | 67% mais barato |
Perguntas frequentes
How much does Gemini 3.5 Flash cost per 1M tokens?
Gemini 3.5 Flash costs $1.50 per 1M input tokens and $9.00 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $3.00 per 1M tokens.
How much does Gemini 3.5 Flash cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $75 on Gemini 3.5 Flash. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $3.75.
What is a cheaper alternative to Gemini 3.5 Flash?
GLM 5.2 is the strongest cheaper option in our database at $2.00 per 1M blended — about 33% less than Gemini 3.5 Flash. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Gemini 3.5 Flash locally?
No. Gemini 3.5 Flash is a closed, API-only model — the weights are not released, so it cannot be self-hosted.
Why does Gemini 3.5 Flash charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Gemini 3.5 Flash charges 6× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Veja todos os modelos Gemini com preços comparados lado a lado: Preços da API Gemini.
Os preços correspondem às tarifas listadas oficialmente para a API principal do modelo e são revisados conforme os provedores os atualizam. Descontos por volume, processamento em lote ou entradas em cache não estão incluídos. Compare todos os modelos lado a lado na Banco de dados de modelos de IA ou o Ranking de LLMs.