Gemini 3.5 Flash
- 入力の単価
- —
- 100 万トークンあたり(USD)
- 出力の単価
- —
- 100 万トークンあたり(USD)
- effort の段階
- 未取得
- ベンチマーク結果
- 7件
- 7 種類のベンチマーク
モデルの情報
- API のモデル ID
- gemini-3.5-flash
- 公開日
- 2026-05-19
- effort
- 未取得
- effort の根拠
- 未取得: Gemini API のモデルページ(aistudio.google.com/docs/models/gemini-3.5-flash)は Thinking を Supported とするだけで段階の一覧が無く、thinking のドキュメントの表にも無い(廃止済み・API は gemini-3.6-flash に自動転送)。
- Claude Code
- 選べない
- Codex
- 選べない
- 提供状況の補足
- Claude Code の公式のモデル一覧(code.claude.com/docs/en/model-config の alias 表、2026-11-13 取得。原文: "Use a model alias to select model settings without remembering exact version numbers" の表は fable・sonnet・opus・haiku など Anthropic のモデルだけ)と、Codex の公式のモデル一覧(learn.chatgpt.com/docs/models、2026-11-13 取得。原文: "Recommended models" は GPT-6 系だけ)に無いので、両方 false(カスタムプロバイダやゲートウェイ経由の接続は公式の選択肢に数えない)。
- 提供状況の出典
- https://code.claude.com/docs/en/model-config
単価(100 万トークンあたり・USD)
単価は effort では変わりません。effort で変わるのは消費トークン数です。
| 入力 | — |
|---|---|
| 出力 | — |
| キャッシュ読み出し | — |
| キャッシュ書き込み | — |
廃止済み(API は gemini-3.6-flash に転送)。未取得。
ベンチマーク結果
| ベンチマーク | effort | スコア | 出典のコスト(指標) | 計測・報告 | 出典 | 条件・取得方法 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1記載なし | 記載なし | 76.2% | — | Gemini 3.5 Flash model card公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値。Google の model card の表。methodology PDF(deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-5-flash): All of the results are all run with the Gemini API ... with default sampling settings unless indicated otherwise。3.5 Flash と 3 Flash は自社計算・Terminus 2 ハーネス(3.1 Pro はリーダーボードの値なので採らない)。thinking level の記載なし表から転記出典の該当箇所Coding | Terminal-bench 2.1 Agentic terminal coding | Terminus-2 harness | 76.2%所在 Gemini 3.5 Flash model card の Evaluation 表、Terminal-bench 2.1 行・Gemini 3.5 Flash 列。自社計算の根拠は methodology PDF の Coding / Terminal-Bench 2.1 | |
| CharXiv Reasoning記載なし | 記載なし | 84.2% | — | Gemini 3.5 Flash model card公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値。Google の model card の表。methodology PDF(deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-5-flash): All of the results are all run with the Gemini API ... with default sampling settings unless indicated otherwise。Gemini は自社計算・ツールなし。thinking level の記載なし表から転記出典の該当箇所Multimodal | CharXiv Reasoning Information synthesis from complex charts | No tools | 84.2%所在 Gemini 3.5 Flash model card の Evaluation 表、CharXiv Reasoning(No tools) 行・Gemini 3.5 Flash 列。自社計算の根拠は methodology PDF の Image / CharXiv Reasoning | |
| SWE-Bench Pro記載なし | 記載なし | 55.1% | — | Gemini 3.5 Flash model card公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値。Google の model card の表。methodology PDF(deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-5-flash): All of the results are all run with the Gemini API ... with default sampling settings unless indicated otherwise。Gemini は自社計算・5 回平均・社内版の Antigravity ハーネス・単一試行。thinking level の記載なし表から転記出典の該当箇所SWE-Bench Pro (Public) Diverse agentic coding tasks | Single attempt | 55.1%所在 Gemini 3.5 Flash model card の Evaluation 表、SWE-Bench Pro (Public) 行・Gemini 3.5 Flash 列。自社計算の根拠は methodology PDF の Coding / SWE-Bench Pro | |
| OSWorld-Verified記載なし | 記載なし | 78.4% | — | Gemini 3.5 Flash model card公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値。Google の model card の表。methodology PDF(deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-5-flash): All of the results are all run with the Gemini API ... with default sampling settings unless indicated otherwise。Gemini は自社計算・5 回平均(各 1 試行)・最大 100 ステップ。thinking level の記載なし表から転記出典の該当箇所UI Control | OSWorld-Verified Agentic computer use | 78.4%所在 Gemini 3.5 Flash model card の Evaluation 表、OSWorld-Verified 行・Gemini 3.5 Flash 列。自社計算の根拠は methodology PDF の UI Control / OSWorld-Verified | |
| MMMU-Pro記載なし | 記載なし | 83.6% | — | Gemini 3.5 Flash model card公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値。Google の model card の表。methodology PDF(deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-5-flash): All of the results are all run with the Gemini API ... with default sampling settings unless indicated otherwise。Gemini は自社計算・Standard(10 択)と Vision の平均・ツールなし。thinking level の記載なし表から転記出典の該当箇所MMMU-Pro Multimodal understanding and reasoning | No tools | 83.6%所在 Gemini 3.5 Flash model card の Evaluation 表、MMMU-Pro(No tools) 行・Gemini 3.5 Flash 列。自社計算の根拠は methodology PDF の Image / MMMU-Pro | |
| MRCR v2(8-needle・128k)記載なし | 記載なし | 77.3% | — | Gemini 3.5 Flash model card公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値。Google の model card の表。methodology PDF(deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-5-flash): All of the results are all run with the Gemini API ... with default sampling settings unless indicated otherwise。全モデル自社計算・128k までの累積スコア。thinking level の記載なし表から転記出典の該当箇所Long context | MRCR v2 (8-needle) Long context performance | 128k (average) | 77.3%所在 Gemini 3.5 Flash model card の Evaluation 表、MRCR v2 (8-needle) 128k (average) 行・Gemini 3.5 Flash 列。自社計算の根拠は methodology PDF の Long Context / MRCR v2 | |
| MRCR v2(8-needle・1M)記載なし | 記載なし | 26.6% | — | Gemini 3.5 Flash model card公式・2026-11-13 取得 | ベンダー発表値。Google の model card の表。methodology PDF(deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-5-flash): All of the results are all run with the Gemini API ... with default sampling settings unless indicated otherwise。全モデル自社計算・1M の pointwise 値。thinking level の記載なし表から転記出典の該当箇所1M (pointwise) | 26.6%所在 Gemini 3.5 Flash model card の Evaluation 表、MRCR v2 (8-needle) 1M (pointwise) 行・Gemini 3.5 Flash 列。自社計算の根拠は methodology PDF の Long Context / MRCR v2 |