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Gemini 3 Blitz

Gemini 3 Flash Preview ist Googles schnelle multimodale LLM-API für Agenten, Codierung und Dokumentation mit professioneller Steuerung.

Gratis-Tokens im Wert von 1 $ für neue Mitglieder

Text to Speech

Javascript

Python

                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'google/gemini-3-flash-preview',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();

                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3-flash-preview",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")

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Gemini 3 Blitz

Spitzenintelligenz in Blitzgeschwindigkeit

Gemini 3 Flash API

Die leistungsstarke, multimodale Engine wurde für agentenbasierte Arbeitsabläufe, Dokumentenintelligenz und Reaktionszeiten im Subsekundenbereich entwickelt.

Modellübersicht

Wie in der ursprünglichen „Gemini 3 Flash API Übersicht“ beschrieben, ist diese (Vorschau-)Version darauf ausgelegt, Folgendes zu liefern: Pionierfähigkeit ohne die übliche Latenzgebühr.

Google DeepMind hat Gemini 3 Flash optimiert, um als Rückgrat für produktive Anwendungen mit hohem Datenaufkommen zu dienen, bei denen Kosten pro Token und Ausführungsgeschwindigkeit ebenso wichtig sind wie die Qualität der Ergebnisse. Die Einführung erfolgt derzeit auf den verschiedenen Plattformen. Gemini API (AI Studio), Vertex AIund Googles breiterem Entwickler-Ökosystem.

Grundphilosophie:

„Entwickelt, um sich wie ein Profi-Modell zu verhalten, aber abgestimmt auf die Reaktionsfähigkeit, die für agentenbasierte Echtzeitschleifen erforderlich ist.“

Technischer Kern

Architektur Multimodales LLM
Kontextfenster 1.000.000 Token
Wissensgrenze Januar 2025
Ausgangsgeschwindigkeit ~218 Token/Sek.
Schlussfolgerung Begründung

Leistungsbenchmarks

Quantifizierung des Sprungs in der Effizienz der Flash-Klasse.

⚡

Durchsatzgeschwindigkeit

Unabhängige Tests bestätigen ~218 Ausgabetoken pro SekundeDadurch ist es schnell genug für dialogbasierte Backends mit „Instant-Feel“-Funktionalität und komplexe Agentenschleifen.

📈

Genauigkeitsgewinn

Berichten zufolge relative Verbesserung von ca. 15 % in der Genauigkeit bei Extraktionsaufgaben (Handschrift, Finanzprüfungen, Rechtsverträge) im Vergleich zu Gemini 2.5 Flash.

🧠

Argumentationsnuancen

Im Gegensatz zu früheren „schnellen“ Modellen, die an Detailtiefe einbüßen, liefert Gemini 3 Flash differenziertere Antworten bei geringerer Latenz und vereint so Raffinesse mit Geschwindigkeit.

Neue Funktionen und technische Verbesserungen

1M-Token-Kontextfenster

Gemini 3 Flash definiert die Möglichkeiten von „kleinen“ Modellen neu, indem es eine massive Eingabekontext mit 1 Million TokenDies ermöglicht es Entwicklern, ganze Codebasen, mehrstündige Videodateien oder umfangreiche juristische Textsammlungen in eine einzige Eingabeaufforderung einzuspeisen.

64K-Ausgabe: Ermöglicht die Generierung langer Texte, komplexe Datentransformationen und anhaltende Dialogzustände.

Multimodaler Werkzeugaufruf

Das Modell unterstützt erweiterte Funktionsaufrufe, die Folgendes verstehen: Bilder, Audio und Video innerhalb des Werkzeug-Reaktions-Ablaufs. Dadurch entsteht eine „multimodale Agenten“-Funktionalität, bei der die KI ein Problem „erkennen“ und in Echtzeit eine spezifische API-Aktion auslösen kann.

Native Verarbeitung von PDFs und strukturierten Dokumenten.
Persistentes Zustandsmanagement für komplexe Agenten-Workflows.
Optimiert für die Extraktion von Gedankenketten.

API-Preisstruktur

Inputkosten

0,55 $ / 1 Million Token

Produktionskosten

3,32 € / 1 Million Token

*Im Preis enthalten sind „Denk“-Token für die Nutzung von logischen Algorithmen in der Gemini API.

Vergleich mit Frontier-Modellen

Modellvergleich	Kerndifferenzierung	Optimaler Anwendungsfall
vs Gemini 3 Pro	Flash optimiert für Kosten und Latenz; Pro konzentriert sich auf SOTA-ArgumentationDie	Support-Bots vs. wissenschaftliche Forschung.
vs Gemini 2.5 Flash	Gemini 3 Flash bietet eine ~15% Genauigkeitssteigerung und tiefere Nuancen.	Dokumentenextraktion & Backends mit hoher QPS-Rate.
vs GPT-5.2	GPT-5.2 führt ein Codekorrektheit und -optimierung; Blitzvorführungen EingabekontextgrößeDie	Strategische Analyse vs. massive Kapitalbeschaffung.

Wichtigster praktischer Unterschied: Während GPT-5.2 ist ein Flaggschiffprodukt, das auf logisches Denken setzt und für die mehrstufige Optimierung der „endgültigen Antwort“ ausgewählt wurde. Gemini 3 Blitz ist standardmäßig auf Geschwindigkeit optimiert. Der bedeutendste architektonische Unterschied liegt im Kontextverhalten: Flash ermöglicht die Verarbeitung massiver Datensätze (1 Million Token), während GPT-5.2 den Fokus auf die Generierung tief strukturierter, qualitativ hochwertiger Schlussfolgerungen legt.

🛡️ Leitplanken und Einschränkungen

Gemini 3 Flash gilt Richtlinienbasierte Sicherheitsfilterung Dies kann proaktiv Generierungen in eingeschränkten Kategorien blockieren. Entwickler sollten beachten, dass die Schutzmechanismen bei Sonderfällen möglicherweise strenger ausfallen. Darüber hinaus erhöhen hohe „Denk“-Einstellungen oder vollständige 1-Millionen-Token-Kontexte naturgemäß die Latenz und den Token-Verbrauch – Produktionsumgebungen sollten daher alternative UX-Strategien für potenzielle Ablehnungen oder Timeouts implementieren.

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