Gemini 3.1 Pro
Google DeepMind- Input / 1 Mio.
- $2
- Output / 1 Mio.
- $12
- Kontextfenster
- 1 Mio. Tokens
- Veröffentlichung
- Februar 2026
Reasoning
AA Intelligence Index
55Punkte
Median aller Modelle: 52
API-Preis In / Out
$1,50 / $9
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,15
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output: 65.536 Tokens
Gemini 3.5 Flash im Überblick
Gemini 3.5 Flash wurde als erstes Modell der Gemini-3.5-Familie von Google DeepMind am 19.05.2026 vorgestellt. Gemini 3.5 Flash erreicht beinahe die Reasoning- und Coding-Kapazitäten von der großen Gemini 3.1 Pro Version, ist dabei aber deutlich günstiger und schneller. Das Modell wurde für das Coding und den Einsatz als KI-Agent ausgelegt und überzeugt v.a. durch das gute Preis- / Leistungsverhältnis.
Was du abwägen solltest
- Schwächer bei reiner Long-Context-Retrieval & Reasoning. Long-Context-Retrieval Benchmarks wie MRCR v2 zeigen die Schwächen des kleineren Modells auf. Mit 1 Mio. Kontextfenster erreicht Gemini 3.5 Flash nur 26,6%, bei 128k Kontextfenster 77,3% (vs. 84,9% bei Gemini 3.1 Pro). Auch bei reinen Reasoning-Benchmarks wie GPQA Diamond und Humanity's Last Exam (40,2%) führt weiterhin Gemini 3.1 Pro.
- Preisanstieg im Vergleich zu Gemini 3.0 Flash. Mit $1.50/$9.00 rund 3x teurer als Gemini 3 Flash (Preview). Ähnliche Preissteigerungen konnten auch bei OpenAI und Anthropic beobachtet werden, allerdings nicht in dieser Höhe.
- Viele Tokens zum Lösen von Aufgaben notwendig. Gemini 3.5 Flash benötigt vergleichsweise viele Output-Tokens (ca. 73 Mio. im AA Intelligence-Index-Benchmark vs. ~35 Mio. Durchschnitt), was letztendlich zu höheren Gesamtkosten bei komplexeren Aufgaben führt.
- Proprietäres KI-Modell ohne Open Weights. Wie andere Modelle aus der Gemini-Reihe auch, hat Google DeepMind keine Weights für 3.5-Flash veröffentlicht. Schade, da das Modell sicherlich für Fine-Tuning interessant gewesen wäre. Als Alternativen kann man auf Gemma 4 (kleineres Modell) oder Minimax-M3 zurückgreifen.
Gemini 3.5 Flash Benchmarks
55Punkte
Der Artificial Analysis Intelligence Index ist ein Meta-Benchmark, der keine eigenen Fragen enthält, sondern die Ergebnisse von zehn unabhängigen Benchmarks aggregiert: GDPval-AA (220 Aufgaben), tau2-Bench Telecom (114 Aufgaben), Terminal-Bench Hard (44 Aufgaben), SciCode (338 Teilprobleme), AA-LCR (100 Fragen), AA-Omniscience (6.000 Fragen), IFBench (294 Aufgaben), Humanity's Last Exam (2.158 Fragen), GPQA Diamond (198 Fragen) und CritPt (70 Aufgaben).
Mehr zum BenchmarkArtificial Analysis Intelligence IndexMedian aller Modelle: 52
Claude Fable 5.1Platz 1, Anthropic- Claude Fable 5Platz 2, Anthropic
- Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind
- Gemini 3.5 FlashGoogle DeepMind
GPT 5.6 TerraOpenAI
Muse Spark 1.2Meta AI
Grok 4.5SpaceXAI
Gemini 3.5 Flash API-Preise
Input
$1,50/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,15/ 1 Mio. Tokens
Output
$9/ 1 Mio. Tokens
Geschätzte Tokenkosten
$0,24 je Anfrage (100 Anfragen)
- Input inkl. Cache$15,00
- Output$9,00
Schätzung in USD auf Basis der Preise von Google DeepMind, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.
Cache-Schreiben und Rechenweg
Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $1,50 + Input aus Cache × $0,15 + Output × $9) / 1.000.000
Gemini 3.5 Flash Modelldaten
- Kontextfenster
- 1.048.576 Tokens
- Maximaler Output
- 65.536 Tokens
- Eingabe
- Text, Bilder, Audio, Video, PDF
- Ausgabe
- Text
- Anbieter
- Google DeepMind
- Veröffentlicht
- 19. Mai 2026
- Wissensstand
- 1. Januar 2026
- Architektur
- Multimodaler Transformer
- Tokenizer
- Proprietärer Gemini Tokenizer
- Modellgewichte
- Geschlossen
Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.
Standardfähigkeiten & Schnittstellen
- Reasoning
- Tool-Nutzung
- Bildverständnis
- Strukturierte Ausgaben
- Websuche
- Quellenangaben
Daten aktualisiert am 29. September 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de
Gemini 3.5 Flash API-Provider
Input / 1 Mio. Tokens$1,50Output / 1 Mio. Tokens$9Cache-Lesen / 1 Mio.$0,15Kontextfenster1,05 Mio.TokensMaximaler Output65,5kTokens- Vercel AI GatewayInput / 1 Mio. Tokens$1,50Output / 1 Mio. Tokens$9Cache-Lesen / 1 Mio.$0,15Kontextfenster1,05 Mio.TokensMaximaler Output65,5kTokens
Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.
Häufige Fragen zu Gemini 3.5 Flash
Ist Gemini 3.5 Flash Open Source?
Nein, Gemini 3.5 Flash ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von Google DeepMind.
Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video, PDF als Eingabe und erzeugt Text.
Was kostet Gemini 3.5 Flash über die API?
Über die API von Google DeepMind kostet Gemini 3.5 Flash $1,50 je 1 Mio. Input-Tokens und $9 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.
Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash verarbeitet bis zu 1.048.576 Tokens (1,05 Mio.) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 65.536 Tokens.
Wie aktuell ist das Wissen von Gemini 3.5 Flash?
Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von Gemini 3.5 Flash reicht bis 1. Januar 2026. Über die Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.
Wann wurde Gemini 3.5 Flash veröffentlicht?
Google DeepMind hat Gemini 3.5 Flash am 19. Mai 2026 veröffentlicht.
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