Gemini 3.5 Flash-Lite
Google DeepMind- Input / 1 Mio.
- $0,30
- Output / 1 Mio.
- $2,50
- Kontextfenster
- 1 Mio. Tokens
- Veröffentlichung
- Juli 2026
Reasoning
Gemini 3 Flash
Gemini 3 Flash ist ein multimodales Reasoning-Modell von Google DeepMind. Es eignet sich für Agentic Coding, Tool-Calls und die Analyse von PDFs.
AA Intelligence Index
26Punkte
Median aller Modelle: 26
API-Preis In / Out
$0,50 / $3
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,05
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output: 65.536 Tokens
Gemini 3 Flash im Überblick
Stand Oktober 2026 steht Gemini 3 Flash im Artificial Analysis Intelligence Index mit 26 Punkten auf Platz 62 von 132 Modellen.
Pro-Reasoning zu niedrigem Preis
Gemini 3 Flash kostet $0,50 pro 1 Mio. Input-Tokens und $3,00 pro 1 Mio. Output-Tokens. Zum Start im Dezember 2025 kam es im Artificial Analysis Intelligence Index auf 71 Punkte, nur 2 weniger als Gemini 3 Pro Preview, und war laut Artificial Analysis halb so teuer. Auf SWE-bench Verified meldet Google 78 %, Vals AI misst in eigenem Setup 75,0 %.
- Agentic Coding
- Tool-Calls
- PDF-Analyse
- Bild- und Videoanalyse
- Lange Dokumente
- Interaktive Apps
Redaktionelle Einordnung auf Basis der Modellbeschreibung und der unten verlinkten Messungen.
Was du abwägen solltest
- Hoher Token-Verbrauch. Für den Intelligence Index brauchte das Modell laut Artificial Analysis rund 160 Mio. Output-Tokens, mehr als doppelt so viele wie Gemini 2.5 Flash (Sep). Der günstige Tokenpreis relativiert sich dadurch teilweise.
- Hohe Halluzinationsrate. In AA-Omniscience erzielte das Modell zum Start die höchste Wissensgenauigkeit aller getesteten Modelle, aber eine Halluzinationsrate von 91 %. Es antwortet also oft falsch, statt Nichtwissen einzuräumen.
- Weiter Preview, nur Text-Output. Google führt das Modell in der API weiterhin als Preview (gemini-3-flash-preview). Es ist proprietär und gibt ausschließlich Text aus, Bilder oder Audio erzeugt es nicht.
- Neuere Flash-Versionen. Gemini 3.5 Flash erreicht laut Google auf Terminal-Bench 2.1 76,2 % gegenüber 58,0 % bei Gemini 3 Flash. Für reine Coding-Agenten lohnt sich der Blick auf die Nachfolger.
Gemini 3 Flash Benchmarks
26Punkte
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: 26
Claude Opus 5.5Platz 1, Anthropic- Claude Sonnet 5.5Platz 2, Anthropic
- Gemini 3.6 FlashGoogle DeepMind
- Gemini 3 FlashGoogle DeepMind
Grok 4.3SpaceXAI
Qwen3.7 PlusAlibaba
GPT-5.4 miniOpenAI- Gemini 3.5 Flash-LiteGoogle DeepMind
Daten: Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)Artificial Analysis
Gemini 3 Flash API-Preise
Input
$0,50/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,05/ 1 Mio. Tokens
Output
$3/ 1 Mio. Tokens
Geschätzte Tokenkosten
$0,08 je Anfrage (100 Anfragen)
- Input inkl. Cache$5,00
- Output$3,00
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
Das Schreiben in den Cache kostet $0,083333 je 1 Mio. Tokens und ist in der Schätzung nicht enthalten.
Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $0,50 + Input aus Cache × $0,05 + Output × $3) / 1.000.000
Gemini 3 Flash Modelldaten
- Kontextfenster
- 1.048.576 Tokens
- Maximaler Output
- 65.536 Tokens
- Eingabe
- Text, Bilder, PDF, Audio, Video
- Ausgabe
- Text
- Anbieter
- Google DeepMind
- Veröffentlicht
- 17. Dezember 2025
- Wissensstand
- Januar 2025
- 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
- Bildverständnis
- Tool-Nutzung
- Websuche
- Prompt-Caching
- Strukturierte Ausgaben
Daten aktualisiert am 18. Oktober 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de
Gemini 3 Flash API-Provider
- Input / 1 Mio. Tokens$0,50Output / 1 Mio. Tokens$3Cache-Lesen / 1 Mio.$0,05Kontextfenster1,05 Mio.TokensMaximaler Output65,5kTokens
Input / 1 Mio. Tokens$0,50Output / 1 Mio. Tokens$3Cache-Lesen / 1 Mio.$0,05Kontextfenster1,05 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 Flash
Was kostet Gemini 3 Flash?
$0,50 pro 1 Mio. Input-Tokens und $3,00 pro 1 Mio. Output-Tokens. Audio-Input kostet laut Google $1,00 pro 1 Mio. Tokens.
Wie groß ist das Kontextfenster?
Das Kontextfenster liegt bei 1 Mio. Tokens (genau 1.048.576 laut Google). Die maximale Ausgabe beträgt 65.536 Tokens.
Ist Gemini 3 Flash Open Source?
Nein. Das Modell ist proprietär und nur per API, in der Gemini-App und auf Google-Plattformen nutzbar. Open Weights gibt es nicht.
Welche Eingaben verarbeitet das Modell?
Text, Bilder, PDFs, Audio und Video. Die Ausgabe besteht nur aus Text.
Was unterscheidet es von Gemini 2.5 Pro?
Laut Google schlägt es Gemini 2.5 Pro in vielen Benchmarks, ist dreimal so schnell und braucht im typischen Einsatz im Schnitt 30 % weniger Tokens. Die Geschwindigkeitsangabe stützt sich auf Messungen von Artificial Analysis.
Seit wann ist es verfügbar?
Seit dem 17. Dezember 2025 als Preview, unter anderem in der Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI und der Gemini-App. Dort ersetzte es Gemini 2.5 Flash als Standardmodell.
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