Neu · Gestartet am 21. Juli 2026 · Gemini 3-Serie

Gemini 3.6 Flash – Kostenlos testen17 % weniger Ausgabetoken

Gemini 3.6 Flash ist Google DeepMinds Arbeitspferd unter den agentischen Modellen und wurde am 21. Juli 2026 veröffentlicht. Laut Artificial Analysis Index nutzt es 17 % weniger Ausgabe-Tokens als Gemini 3.5 Flash und bietet native Computernutzung, ein 1M-Token-Kontextfenster und niedrigere Ausgabepreise für Coding, Recherche und mehrstufige Arbeit. Starten Sie jetzt Ihre kostenlose Testversion auf Felo AI.

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Agentenökonomie

Bewerten Sie Kosten und Leistungsfähigkeit

83.0%

auf OSWorld-Verified

$7.50

pro 1 Mio. Ausgabetoken

Niedrigere Ausgabepreise und stärkere veröffentlichte Agenten-Benchmarks sind wichtig, wenn die Arbeit in großen Mengen ausgeführt wird.

83.0%

OSWorld-Verified

Benchmark zur Agenten-Computernutzung

$7.50

Ausgabepreis

7,50 $ / 1 Mio. Token, gegenüber 9,00 $

58.7%

SWE-Bench Pro

Agentenkodierung, Anstieg von 55,1 %

1M

Kontextfenster

Geben Sie Token pro Anfrage ein

Die Überschrift ist kein Maßstab. Es ist der Gesetzentwurf.

Die Agentenkosten werden sowohl von der Token-Preisgestaltung als auch davon beeinflusst, wie zuverlässig ein Modell mehrstufige Arbeiten abschließt. Gemini 3.6 Flash senkt die Ausgabepreise von 9,00 auf 7,50 US-Dollar pro Million Token und verbraucht laut Artificial Analysis Index 17 % weniger Ausgabetoken als Gemini 3.5 Flash.

17 % weniger Ausgabetoken

Google DeepMind berichtet, dass Gemini 3.6 Flash laut Artificial Analysis Index 17 % weniger Ausgabetokens verwendet als Gemini 3.5 Flash. Die tatsächlichen Einsparungen hängen von der Aufgabe und der Eingabeaufforderung ab.

Stärkere veröffentlichte Agentenergebnisse

Google DeepMind meldet Vorteile gegenüber Gemini 3.5 Flash bei DeepSWE, OSWorld-Verified und Long-Context-Retrieval. Dies sind nützliche Signale bei der Bewertung lang laufender Agentenaufgaben.

Gleicher Kontext, gleiche Modalitäten

Sie behalten das 1-M-Token-Eingabefenster und die native Text-, Bild-, Audio- und Videoeingabe bei, sodass große und gemischte Medienaufgaben in einem einzigen Modellworkflow verbleiben können.

Was sich in Gemini 3.6 Flash geändert hat

Entwickelt für die Wirtschaftlichkeit des Einsatzes von Agenten im großen Maßstab, mit offiziellen Ergebnissen, die eine gemeinsame Bewertung von Kosten und Leistungsfähigkeit erleichtern.

Preis und Leistung zusammen

Gemini 3.6 Flash senkt die Ausgabepreise von 9,00 US-Dollar bei Gemini 3.5 Flash auf 7,50 US-Dollar pro Million Token, während Google DeepMind laut Artificial Analysis Index eine um 17 % geringere Ausgabe-Token-Nutzung meldet. Die veröffentlichten Benchmark-Gewinne ermöglichen es Teams, Kosten und Leistungsfähigkeit gemeinsam zu bewerten, anstatt den Preis als einziges Effizienzsignal zu betrachten.

Computernutzung als natives Werkzeug

Die Steuerung eines Browsers oder Desktops ist jetzt ein integriertes clientseitiges Tool über die Gemini API und Gemini Enterprise – kein separates Modell oder zusätzliches Framework. Bei OSWorld-Verified erreicht die Agent-Computernutzung 83,0 %, gegenüber 78,4 % bei Gemini 3.5 Flash.

Stärkere Agentenkodierung

SWE-Bench Pro erreicht 58,7 % und DeepSWE v1.1 erreicht 49,0 %, verglichen mit 55,1 % und 37,0 % für Gemini 3.5 Flash im veröffentlichten Vergleich von Google. Verwenden Sie die Modellkarte, um die Eignung für Ihren eigenen Codierungsworkflow zu beurteilen.

Multimodaler 1M-Token-Kontext

Bringen Sie große Codebasen, lange Dokumente und gemischte Medien in einer Anfrage zusammen. Das 1-Millionen-Eingabefenster mit 64.000 Ausgabetokens erreichte im von Google veröffentlichten Vergleich 91,8 % auf GDM-MRCR v2 bei 128.000.

Leistungsbenchmarks

Gemini 3.6 Flash vs. Frontier

Offizielle Ergebnisse der Google DeepMind-Modellkarte. Gemini 3.6 Flash verbessert Gemini 3.5 Flash in jeder Zeile unten; Der Vergleich zeigt auch, wo größere Frontier-Modelle weiterhin die Nase vorn haben.

Benchmark

Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.5 Flash

Claude Sonnet 5

SWE-Bench Pro

58.7%

55.1%

63.2%

DeepSWE v1.1

49.0%

37.0%

54.0%

OSWorld-Verified

83.0%

78.4%

81.2%

CharXiv Reasoning (no tools)

85.2%

84.2%

77.0%

GDM-MRCR v2 (128K)

91.8%

77.3%

71.6%

Quelle: Gemini 3.6 Flash Model Card – Google DeepMind, Juli 2026.

Lesen Sie die offizielle Google DeepMind-Modellkarte

Technische Spezifikationen

Alles, was Sie benötigen, bevor Sie Gemini 3.6 Flash in Ihre Anwendung integrieren.

Kontextfenster

1.048.576 Token-Eingabe

65.536 ausgegebene Token

API-Preise

1,50 $ / 1 Mio. Eingabe-Token

7,50 $ / 1 Mio. Ausgabetoken

Ausgabekosten von 9,00 $ bei 3,5 Flash gesenkt

Wissensunterbrechung

März 2026

Begründung

Ein natives multimodales Argumentationsmodell, das für Codierung, Computernutzung und Aufgaben mit langem Kontext entwickelt wurde.

Tool-Nutzung und APIs

Funktionsaufruf, strukturierte Ausgabe und ein neues integriertes clientseitiges Computernutzungstool über die Gemini API und Gemini Enterprise.

Eingabemodalitäten

Text, Bilder, Audio und Video in; Text raus. Nativer Multimodal, keine Vorverarbeitung erforderlich.

Natives Multimodal – ein Modell, jeder Eingabetyp

Gemini 3.6 Flash liest Text, Bilder, Audio und Video nativ. Keine separaten Rohrleitungen, kein Zusammenfügen von Modellen.

Text & PDF

Analysiert lange Dokumente und strukturierte Daten in einem einzigen Durchgang und verarbeitet komplexe Tabellen und Code ohne Vorverarbeitung.

Bild & Diagramme

CharXiv Reasoning erreicht im von Google veröffentlichten Vergleich ohne Tools 85,2 % und zeigt starke grafische und visuelle Argumentation.

Videoanalyse

Analysieren Sie Videos zusammen mit Text und Bildern und stellen Sie dann fundierte Fragen oder fordern Sie prägnante Zusammenfassungen des bereitgestellten Materials an.

Audioeingang

Versteht Sprache, Umgebungsgeräusche und mehrsprachige Gespräche für Transkription, Übersetzung und sprachgesteuerte Agenten.

Wer verwendet Gemini 3.6 Flash?

Von einzelnen Entwicklern bis hin zu Unternehmensteams passt Gemini 3.6 Flash überall dort, wo leistungsfähige KI in großen Mengen ausgeführt wird.

Agentenkodierung

Die Modellkarte von Google meldet 58,7 % für SWE-Bench Pro und 49,0 % für DeepSWE v1.1. Bewerten Sie es anhand Ihrer eigenen Repositorys, Ihres Überprüfungsprozesses und Ihrer Codierungsagenten-Einrichtung.

Dokumenten- und Datenanalyse

Verwenden Sie das 1M-Token-Kontextfenster, um in einer einzigen Anfrage an langen Dokumenten, strukturierten Daten und Diagrammen zu arbeiten, wenn dieser Kontext wichtig ist.

Design- und Produkttools

Kombinieren Sie visuelle Eingaben und schriftliche Anweisungen, um strukturierte Informationen zu extrahieren, Alternativen zu entwerfen oder Material für die Überprüfung vorzubereiten.

Computernutzungsagenten

Mit der Nutzung des Computers als natives Tool und einer OSWorld-Verified-Quote von 83,0 % können Agenten Browser und Apps direkt steuern – durchgängig buchen, Formulare ausfüllen und in Benutzeroberflächen navigieren.

Langfristige Arbeitsabläufe

Vergleichen Sie bei mehrstufiger Arbeit die Modellqualität, Latenz und Token-Nutzung für repräsentative Aufgaben, bevor Sie ein Produktions-Setup auswählen.

Großvolumige Pipelines

Messen Sie bei Dokumenten- und Extraktionsworkflows mit hohem Volumen das tatsächliche Anforderungsvolumen und die Ausgabelänge, um die API-Kosten vor der Einführung abzuschätzen.

Zwei Möglichkeiten, Gemini 3.6 Flash auf Felo zu verwenden

Felo AI-Suche

Öffnen Sie Felo AI Search und wählen Sie das Modell Gemini 3.6 Flash aus. Stellen Sie Fragen, durchsuchen Sie das Web mit KI und erhalten Sie zitierte Antworten – unterstützt von Googles neuestem Arbeitsmodell.

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Vergleichen Sie die Antworten in der Felo-Suche

Öffnen Sie die Felo AI-Suche, wählen Sie Gemini 3.6 Flash aus, sofern verfügbar, und vergleichen Sie die Antworten anhand Ihrer eigenen Eingabeaufforderungen mit anderen unterstützten Modellen.

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Häufig gestellte Fragen

Ja. Felo AI bietet eine kostenlose Testversion von Gemini 3.6 Flash. Erstellen Sie ein Konto, um zu beginnen – keine Kreditkarte erforderlich.

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Das Arbeitstiermodell von Google DeepMind, veröffentlicht im Juli 2026. Öffnen Sie Felo AI und bewerten Sie seine Codierungs-, Computernutzungs- und Long-Context-Fähigkeiten an Ihrer eigenen Arbeit.

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