Gemini 3.5 Flash
Coding Index to zbiorczy indeks Artificial Analysis, złożony z kilku benchmarków agentowego kodowania. Najlepiej czytać go razem z rozbiciem na poszczególne testy. Metodologia Artificial Analysis.
Zastanawiasz się, jak Gemini 3.5 Flash wypada na tle innych modeli?
Porównaj za darmo →Do czego najlepszy
Gemini 3.5 Flash od Google notuje Coding Index 70.1 oraz Intelligence Index 50.2 (Artificial Analysis). Kontekst 1M tokenów pozwala wrzucić do modelu całe, duże repozytorium naraz. Rodowód modelu i jego mocne strony opisujemy niżej, w sekcji „Historia modelu”.
Ceny w USD
Wejście: $1.5 / 1M tokenów. Wyjście: $9 / 1M tokenów. Tyle płacisz przez oficjalne API — bez przeliczania na złotówki po kursie, który i tak zmienia się co dzień. Chcesz oszacować miesięczny rachunek pod swój projekt? Skorzystaj z kalkulatora kosztów API albo wróć do pełnej porównywarki.
Historia modelu
Gemini 3.5 Flash to szybki i tani wariant rodziny Gemini 3.5 od Google DeepMind, wydany 19 maja 2026 jako uzupełnienie flagowego Gemini 3.1 Pro. Flash od pierwszej generacji celuje w zastosowania, gdzie liczy się przede wszystkim prędkość i koszt, a nie maksymalna głębia rozumowania — i w wariancie high, mierzonym przez Artificial Analysis, notuje zaskakująco wysoki indeks kodowania 70,1, blisko wyników dużo droższych modeli, przy indeksie inteligencji 50,2. Prędkość to najwyższy wynik w naszym zestawieniu, ponad 210 tokenów na sekundę, co robi realną różnicę w pętli agenta wysyłającej wiele krótkich zapytań pod rząd. Ceny wynoszą 1,5 i 9 dolarów za milion tokenów, a okno kontekstu sięga miliona tokenów, tak jak w większym Pro. Gemini 3.5 Flash sprawdza się najlepiej tam, gdzie trzeba szybko iterować: podpowiedzi w edytorze, proste zadania agentowe i masowe przetwarzanie kodu, gdzie liczy się cena i opóźnienie bardziej niż ostatni procent jakości.
Indeksy kodowania i inteligencji: Artificial Analysis. Dane pobrane .