Gemini 3.5 Flash 完整介绍：定价、性能、接入教程与选型建议

前言

2026 年 5 月 19 日，Google 在 I/O 2026 大会上正式发布 Gemini 3.5 Flash，这是 Gemini 3.5 系列的首款模型，API 随发布同步开放。本文整理官方定价、性能基准、适用场景及完整接入教程，供开发者参考。

目录

1. Gemini 3.5 Flash 核心规格
2. 性能基准数据
3. 价格对比：与主流模型横向比较
4. 核心特性详解
5. 完整接入教程
6. 动态思考与成本控制
7. 适用场景选型建议
8. 注意事项

一、Gemini 3.5 Flash 核心规格

二、性能基准数据

Google 官方公布的评测结果（部分基准）：

官方表示，Gemini 3.5 Flash 在 coding 和 agentic 基准上的表现超过了 Gemini 3.1 Pro，同时输出速度约为同级 frontier 模型的 4 倍。

三、价格对比：与主流模型横向比较

以下为 2026 年 5 月主流模型定价，均以每百万 tokens 美元计：

价格分析：

• Gemini 3.5 Flash 比上一代 3 Flash 贵了 3 倍，定位已从"轻量快速"升为"高性能 Agent"
• 比 Gemini 3.1 Pro 便宜约 25%，但官方称 agent/coding 能力已超过 3.1 Pro
• 比 Claude Sonnet 4.6 输出便宜 $6/M，适合输出 token 量大的场景

定价参考各厂商官网 2026 年 5 月数据，以最新公告为准。

四、核心特性详解

4.1 动态思考（Dynamic Thinking）

Gemini 3.5 Flash 将动态思考设为默认开启，与需要手动切换推理模式的前代模型不同。

工作机制：

• 模型自动评估问题复杂度
• 复杂问题分配更多计算预算（thinking token）
• 简单问题直接生成输出，不增加额外延迟

注意：thinking token 按输出价格计费，高复杂度请求的实际消耗会高于max_tokens设置值。

4.2 Agent 优化

Gemini 3.5 Flash 在以下方面针对 Agent 场景做了专项优化：

• 工具调用稳定性：MCP Atlas 83.6%，大规模多工具调用场景表现突出
• 代码执行能力：支持原生代码执行工具（Code Execution）
• 多步规划：在内部测试中可独立完成从零构建完整系统的任务

4.3 超长上下文

1M token 上下文窗口，支持处理：

• 书籍级别文档（约 75 万字）
• 大型代码库
• 长对话历史
• 超长 PDF/研究报告

配合 $0.15/M 的缓存定价（原价 10%），长文档重复查询场景成本可大幅降低。

五、完整接入教程

5.1 安装依赖

pipinstallopenai httpx python-dotenv

5.2 获取 API Key

Gemini 3.5 Flash API 在国内无法直连，推荐通过 OpenAI 兼容的海外 API 聚合平台接入。以 dataeyes.ai 海外站为例：

1. 访问 dataeyes.ai 注册账号
2. 控制台创建 API Key
3. 选择 Gemini 系列充值

5.3 Python 调用示例

importosfromopenaiimportOpenAIimporthttpxfromdotenvimportload_dotenv load_dotenv()client=OpenAI(api_key=os.environ["DATAEYES_API_KEY"],base_url="https://cloud.dataeyes.ai/v1",http_client=httpx.Client(timeout=httpx.Timeout(connect=15.0,read=120.0,write=30.0)))response=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash",messages=[{"role":"system","content":"你是一个专业的代码助手"},{"role":"user","content":"解释 Python 的 GIL 机制，并说明什么场景下多线程是有效的"}],max_tokens=2048)print(response.choices[0].message.content)

5.4 切换其他模型

只修改model参数：

# Gemini 系列"gemini-3.5-flash"# 今日发布，Agent/coding 优先"gemini-3.1-pro"# 上一代旗舰# Claude 系列"claude-opus-4-7"# 最强推理"claude-sonnet-4-6"# 生产主力"claude-haiku-4-5"# 轻量高并发# GPT 系列"gpt-5"# 工具调用生态"gpt-5.5"# 旗舰能力

5.5 流式输出

stream=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash",messages=[{"role":"user","content":prompt}],stream=True,max_tokens=2048)forchunkinstream:ifchunk.choices[0].delta.content:print(chunk.choices[0].delta.content,end="",flush=True)print()

六、动态思考与成本控制

6.1 thinking_budget 参数

response=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash",messages=[{"role":"user","content":prompt}],max_tokens=2048,extra_body={"thinking":{"thinking_budget":512# 建议值见下表}})

6.2 Prompt Caching

固定 system prompt 或长文档前缀建议开启缓存：

response=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash",messages=[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":FIXED_DOCUMENT,# 固定的长文档"cache_control":{"type":"ephemeral"}# 标记缓存},{"type":"text","text":user_question}]}],max_tokens=1024)# 缓存命中后，文档部分仅收 $0.15/M（原价 10%）

七、适用场景选型建议

八、注意事项

8.1 thinking token 计费

动态思考默认开启，复杂问题的 thinking token 按输出价格（$9.00/M）计费。建议：

• 简单任务设thinking_budget=0
• 生产环境监控reasoning_tokens用量
• 设置合理的max_tokens总上限

8.2 知识截止日期

模型知识截止 2026 年 1 月，2026 年 1 月后的事件需通过工具调用（如搜索）补充。

8.3 Gemini 3.5 Pro 预告

Gemini 3.5 Pro 已延期至 2026 年 6 月发布。如果当前场景对更高能力有需求，可等 Pro 版本评估后再决定。

8.4 API Key 安全

不要硬编码 API Key，使用环境变量或 secrets manager 管理。

总结

Gemini 3.5 Flash 是 Google 针对 Agent 和 Coding 场景推出的高性能模型。$1.50/$9.00 的定价在同级别模型中有竞争力，1M 上下文和动态思考是差异化特性。适合 Agent 工作流、代码生成和超长文档处理场景，国内开发者可通过 OpenAI 兼容的 API 聚合平台接入。