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gemini-3.5-flash API 国内调用与价格(2026)

云雾API 运营团队 · 数据来自站内实时价目 · 更新于 2026-08-25
模型类型对话 · 工具 · 识图
计费方式按量(tokens)
官方基准(输入)$1.50/1M
本站最低参考(输入)$0.114/1M
相当于官方约 0.8 折
可选渠道档位12 档
站内累计调用194 万 次

参考价按当前渠道倍率折算、含服务费,实际以定价页实时显示为准;不同档位的渠道来源与稳定性不同,高稳定需求建议选官转档位(逆向与官转的区别)。数据更新于 2026-08-25。

在 Gemini 的 Flash 速度线里,gemini-3.5-flash 站在 3 系的中段:比首发的 gemini-3-flash-preview 晚一个版本号,又被更新的 gemini-3.7-flash 接续。Flash 在 Gemini 命名体系里一贯代表"快与省"——响应快、成本低,还保留识图和工具调用能力,定位是扛业务主流量的工作马。云雾API 站内它的累计调用量接近两百万次,配有 12 个渠道档位,多档渠道可选,详见下方价格表。

价格详情

价目输入 /1M tokens输出 /1M tokens相当于官方
官方基准价$1.50$9.00—
本站最低参考价$0.114$0.685约 0.8 折

该模型支持提示词缓存,缓存命中部分按输入价约 10% 计费,长系统提示词场景可显著降本。

同系列模型价格对比

模型本站最低参考(输入)相当于官方
gemini-2.5-pro$0.0951/1M约 0.8 折
gemini-2.5-flash$0.0228/1M约 0.8 折
gemini-2.5-flash-lite$0.0076/1M约 0.8 折
gemini-3-flash-preview$0.0381/1M约 0.8 折
gemini-3.1-pro-preview$0.152/1M约 0.8 折
gemini-3.7-flash$0.0571/1M约 0.8 折
gemini-3.1-flash-image-preview$0.0118/次约 0.7 折
veo3.1$0.592/次约 8.5 折

适用场景

接入代码(OpenAI 兼容)

任何 OpenAI SDK 只改 base_url 一行即可切换到中转接口,模型名填 gemini-3.5-flash:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的令牌",
    base_url="https://v2.cloudmist.cloud/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl、Node.js 及更多客户端写法见 base_url 配置详解。

选型与接入建议

同门三个 Flash 的分工:gemini-3-flash-preview 是 3 系首发预览,gemini-3.7-flash 是更靠后的迭代、站内调用量也更高——新项目建议直接从 3.7 起步,3.5 更适合已调通 prompt、不想折腾的存量业务。任务极简单、预算敏感,可退到 gemini-2.5-flash-lite;推理密度高的难题则升档到 gemini-3.1-pro-preview。接入方面,OpenAI 兼容 SDK 把 base_url 填 https://v2.cloudmist.cloud/v1,Cursor、NextChat、沉浸式翻译等客户端均可接入。

常见问题

国内如何调用 gemini-3.5-flash?

在本站注册并创建 API Key,OpenAI 兼容 SDK 把 base_url 改为 https://v2.cloudmist.cloud/v1(Claude Code 填 https://v2.cloudmist.cloud,不带 /v1),模型名填 gemini-3.5-flash 即可,国内网络直连,支持支付宝/微信人民币充值。

gemini-3.5-flash 通过中转站调用什么价格?

本站参考价输入 $0.114/1M tokens、输出 $0.685/1M tokens 起(约 0.8 折),提供 12 个渠道档位,价格与稳定性各有侧重,实际以站内定价页实时显示为准。

gemini-3.5-flash 与 gemini-3.7-flash 差在哪,该换吗?

按版本号规律,3.7 是 Flash 线更靠后的迭代,站内调用量也明显更高。两者接口完全一致,同一把 key 改个模型名就能 A/B 对比,建议拿自己的真实 prompt 各跑一轮,按效果和价格表择优;存量业务如果表现稳定,也不必急着迁。

它适合做 Agent 的执行模型吗?

适合。它支持工具调用,延迟低、成本可控,正好承接 Agent 流程里的高频执行动作——查接口、填参数、格式转换。规划和复杂决策环节交给 Pro 档,执行环节交给它,是比较常见的分层用法。

识图能力可以拿来做 OCR 类任务吗?

轻量场景可以:票据要素提取、截图问答、图文混排内容的粗解析都能胜任。但版面复杂、字体极小或手写体较多时准确率会下降,重要单据建议再用 Pro 档模型或专用 OCR 工具复核一遍。

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