Gemini 3.5 Flashとはどんなモデル？Flashの中でどこに立つのか
2026年5月19日、発表と同時に触れる状態で出た
室谷代表取締役Gemini 3.5 Flash、2026年5月19日に出てるんですよ。Google I/O 2026の当日で、発表と提供開始がほぼ同時だったのが大きいところで・・・
テキトー教師DotAI 認定講師そこは大きいですね。初めて触る人がまず戸惑うのが「どれが今の最新なのか」というところなので、発表当日にそのまま試せるのは助かります。
室谷代表取締役モデルIDは gemini-3.5-flash。API から叩く人はこの文字列をそのまま使う形になります。
テキトー教師DotAI 認定講師「発表はされたけど、いつから使えるの？」で止まる人が多いので、そこが同じ日なのは体験として素直ですね。
Flashティアの速度とコストでPro級の知能を狙う、という立ち位置
室谷代表取締役Flashって、これまでは「安くて速い枠」という理解だったんですよ。今回の発表はその枠で Pro 級の知能を狙う、と言っているのがポイントで。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと「速いモデルは雑」という前提で見てる人が多いんですよ。そこを崩しに来た格好ですね。
室谷代表取締役出力トークンの生成速度が他社フロンティアモデルの4倍、と発表でも触れられていて。速度が4倍になると、同じ仕事を回すのに必要な時間が変わるんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師速さって地味に見えて、実際は待ち時間の積み上げなんですよ。ここは数字より体感で効いてきますね。
Gemini 3.5世代の第一弾がFlashから出たことの意味
室谷代表取締役普通は最上位モデルから出すものなんですけど、今回はFlashが先。日常的に大量に呼ばれるモデルから置き換えに来た、という風に見えるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。最初に触る人はまず量をこなすモデルから入るので、そこで体験が良ければそのまま定着します。
ファミリー全体の並びはGemini 3.5の全モデルを2026年10月時点で整理｜Flashは今も使えるのかで追うと分かりやすいです。
ファミリー全体の並びはGemini 3.5の全モデルを2026年10月時点で整理｜Flashは今も使えるのかで追うと分かりやすいです。
室谷代表取締役経営目線だと、エージェントを並走させると呼び出し回数そのものがコストになるので、速くて安い枠の質が上がるのは構造に直接効くんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。そのあたりは次の性能と料金の話とセットで見たくなりますね。
性能はどれくらい？Gemini 3.1 Proとの差を数字で見る
3.1 Proを上回ったのは、どのベンチマークか
室谷代表取締役数字の話から行きましょうか。3.5 Flash、発表時にGoogleが出したベンチマークだと、Terminal-Bench 2.1が76.2%、GDPval-AAが1,656 Elo、MCP Atlasが83.6%なんですよ。
この3つは3.1 Proを上回っている、と明記されてます。
この3つは3.1 Proを上回っている、と明記されてます。
テキトー教師DotAI 認定講師前の章で「Flashティアの速度とコストでPro級」という話が出ましたけど、実際にProを超えてる項目があるんですね。初めて触る人は「Flash=下位モデル」のイメージを持ちやすいので、そこは驚くところだと思います。
室谷代表取締役そうなんですよね。ターミナル操作とエージェント的なツール呼び出し、それから経済価値寄りのタスク。
要するに手を動かす系で強い。逆に言うと、その3本で勝ってるから全部勝ってる、という読み方はしないほうがいい。
要するに手を動かす系で強い。逆に言うと、その3本で勝ってるから全部勝ってる、という読み方はしないほうがいい。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。ベンチマークって測っている範囲が狭いので、そこだけ見て業務を丸ごと置き換える判断は危ないですね。
CharXivの84.2%は「比較」ではなく「成績」
Gemini 3.5 Flashのベンチマーク成績とGemini 3.1 Proとの関係
3.1 Proを上回った項目
- Terminal-Bench 2.1：76.2%
- GDPval-AA：1,656 Elo
- MCP Atlas：83.6%
- ターミナル操作・エージェント的ツール呼び出し・経済価値寄りタスクで強い
比較が明記されていない項目
- CharXiv Reasoning：84.2%（マルチモーダル理解）
- 成績自体は優秀だが3.1 Proとの比較は公式に記載なし
- 図表・資料の読み取りは個別に試すべき
室谷代表取締役もう一個、マルチモーダル理解のCharXiv Reasoningが84.2%という数字も出てるんですけど、これ、3.1 Proと比べてどうかまでは公式には書かれていないんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、混ぜて読む人が多いところで。84.2%という成績自体は優秀なんですが、「上回った」とは別の話なので、図表や資料の読み取りを期待するなら個別に試したほうがいいです。
室谷代表取締役経営目線で言うと、PoCの設計でここを混ぜると事故るんですよ。比較されている項目と、されていない項目を分けて、自社のタスクで測り直す。
これが一番安い検証なんですよね。
これが一番安い検証なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚でも同じですね。「数字がいいから入れる」じゃなくて、自分の書類を読ませてみる。
それが早いです。
それが早いです。
速度4倍と、第三者インデックスでの評価
室谷代表取締役速度の話も入れておくと、出力トークンの生成速度は他社のフロンティアモデルの4倍、と発表されてます。ここは地味に効くところで。
テキトー教師DotAI 認定講師体感で大きいのは、長い出力を待つ時間ですよね。エージェントを並走させると、遅いモデルは待ち時間がそのまま積み上がります。
室谷代表取締役そう、並列で回すと待ち時間が掛け算になる。時給で考えると、4倍速いモデルは「安いか高いか」の前に、回数を増やせるかどうかの話になるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、第三者機関のArtificial Analysisのインデックスで最上位の「リーダー」部門に位置付けられた、というのも発表に入ってました。外から見ても上位、という整理になりますね。
コンテキストウィンドウと入出力の上限、何を読ませられる？
入力は約104万トークン、出力は65,536トークンまで
室谷代表取締役スペックの話をすると、まず入力が1,048,576トークン、つまり約104万トークンまで入るんですよね。出力は65,536トークン。
この非対称さが実務だと効いてきます。
この非対称さが実務だと効いてきます。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「104万って結局どれくらいなの」という素朴な疑問なんですよ。分厚い資料を丸ごと放り込める量、という体感が近いと思います。
室谷代表取締役資料を分割して渡す手間が消えると、人件費の計算が変わってくるんですよ。今まで複数人で読み込んでいたものを1回のリクエストにまとめられるので、時給で換算すると差が出ます。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。ただ出力側は65,536トークンなので、入れた量と同じだけ返ってくるわけではないんですよね。
そこを取り違えると期待値がずれます。
そこを取り違えると期待値がずれます。
テキスト・画像・動画・音声・PDFを読めるが、出力はテキストのみ
室谷代表取締役入力できるのはテキスト、画像、動画、音声、PDFの5種類。で、出てくるのはテキストだけなんですよ。
ここ、初見だと拍子抜けする人が多いはずです。
ここ、初見だと拍子抜けする人が多いはずです。
テキトー教師DotAI 認定講師ここはハマりどころで、動画を渡せば動画で返ってくると思い込む人がいるんですよ。読み取るのはできるけど、生成する側は別のモデルの仕事なんですね。
室谷代表取締役音声生成と画像生成、それからLive APIは非対応という線引きになってます。何でもできる万能モデルとして売られているわけではないので、工程を分けて設計する前提で見たほうがいい。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。入力の多様さで資料の下ごしらえが楽になって、出力はテキストとして後段に渡す。
その分担で考えると筋が通りますね。
その分担で考えると筋が通りますね。
知識の区切りは2025年1月、最新情報は検索グラウンディングで補う
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが、モデルが持っている知識の鮮度なんですよ。カットオフが2025年1月なので、それ以降の出来事は素では知らないということになります。
室谷代表取締役そこを補うのがSearch Groundingで、検索結果を引っ張ってきて回答に混ぜる仕組みです。最新情報を扱う案件だと、ここを有効にするかどうかで信頼度が変わってきますね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんですよね。ただし検索に頼る以上、参照先の質は別で見ないといけない。
数字を扱うときは出典まで確認する癖が要ります。
数字を扱うときは出典まで確認する癖が要ります。
思考の深さは4段階、既定はmedium
室谷代表取締役もう一つ、thinking_levelというパラメータがあって、minimal、low、medium、highの4段階から選ぶ形になってます。
テキトー教師DotAI 認定講師Gemini 3 Flash Previewだと既定がhighだったのが、3.5 Flashではmediumに変わってるんですよ。何も指定しないと真ん中で動く、と覚えておくと混乱しにくいです。
室谷代表取締役深く考えさせるほど時間もトークンも使うので、全部highにすればいいという話でもないんですよね。業務ごとにどこまで考えさせるかを決めておくのが、コスト的には現実的です。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。ざっと下書きをさせるなら軽く、判断が絡むなら重く、という使い分けが現場感覚に近いと思います。
どんな機能・ツールに対応している？エージェント用途の実力
検索と地図に接地したまま答えられる
室谷代表取締役Gemini 3.5 Flash、ツール周りが一番の売りなんですよね。Google検索によるグラウンディングとGoogle Mapsによるグラウンディングの両方が使えるので、知識カットオフが2025年1月でも最新情報に寄せられる。
テキトー教師DotAI 認定講師そこが最初の戸惑いどころで。モデル自体が古い知識しか持っていないと知らないまま「最新の店舗情報は？」と聞いて、地図のグラウンディングをオンにして初めて正解が出る、みたいなことが起きます。
室谷代表取締役地図に接地できるの、地味に強いんですよ。店舗や拠点を持つ事業だと、住所や営業時間をプロンプトに埋め込む必要がなくなる。
あれを毎回手で書く運用、時給で換算すると完全に無駄なので。
あれを毎回手で書く運用、時給で換算すると完全に無駄なので。
テキトー教師DotAI 認定講師検索だけじゃなくて地図、というのが腑に落ちます。住所を覚えさせる作業から解放されるのは現場でかいですね。
ツールは組み合わせて呼べる
テキトー教師DotAI 認定講師で、現場でよく聞くのが「ツールって1個ずつしか使えないんですか」という質問なんですよ。File Search、コード実行、URL Context、Function Callingは複合での利用に対応しています。
室谷代表取締役ここがエージェント用途の実力なんですよね。社内文書をFile Searchで引いて、URL Contextで参照ページを読んで、コード実行で計算して、Function Callingで社内システムを叩く。
その一連をモデル側で回せる。
その一連をモデル側で回せる。
テキトー教師DotAI 認定講師逆に言うと、ツールを渡す側の設計が雑だとそのまま事故になります。何をいつ呼ばせるかの指示が要るんですよ。
室谷代表取締役そうなんですよね。モデルを替える話じゃなくて、業務フローのどこを任せるかの話になる。
だから社内稟議も「モデル比較」じゃなくて「どの工程を削るか」で書いた方が通ります。
だから社内稟議も「モデル比較」じゃなくて「どの工程を削るか」で書いた方が通ります。
重い処理と課金をどう抑えるか
室谷代表取締役それからComputer Use、Batch API、コンテキストキャッシュの暗黙的・明示的な両対応。地味ですが、運用コストに直結する部分です。
テキトー教師DotAI 認定講師キャッシュは初めて触る人が見落としやすいんですよ。長い資料を毎回丸ごと投げているだけで、同じ入力に何度も料金が乗っていく。
室谷代表取締役まさにそこ。ROIで見ると、キャッシュを効かせるだけで同一タスクの原価が変わる。
Batch APIは即時性が要らない処理を寄せる先として素直に効きます。
Batch APIは即時性が要らない処理を寄せる先として素直に効きます。
テキトー教師DotAI 認定講師まずは「毎回同じ長文を投げていないか」を疑うのが第一歩ですね。
できないことは先に把握しておく
Gemini 3.5 Flash のツール対応状況
| 機能・ツール | 対応状況 | 補足 |
|---|---|---|
| Google検索グラウンディング | ○ | 知識カットオフ2025年1月でも最新情報に寄せられる |
| Google Mapsグラウンディング | ○ | 住所や営業時間をプロンプトに埋め込む必要なし |
| File Search | ○ | 複合利用に対応 |
| コード実行 | ○ | 複合利用に対応 |
| URL Context | ○ | 複合利用に対応 |
| Function Calling | ○ | 複合利用に対応 |
| Computer Use | ○ | 運用コストに直結 |
| Batch API | ○ | 即時性が要らない処理を寄せる先 |
| コンテキストキャッシュ(暗黙的・明示的) | ○ | 同一タスクの原価が変わる |
| 音声生成 | × | 非対応 |
| 画像生成 | × | 非対応 |
| Live API | × | 非対応 |
| 入力(テキスト・画像・動画・音声・PDF) | ○ | 読みは広い |
| 出力 | △ | テキストのみ(書きは狭い) |
テキトー教師DotAI 認定講師一方で、音声生成・画像生成・Live APIには非対応です。ここを期待して設計を始めると後で詰みます。
室谷代表取締役入力はテキスト・画像・動画・音声・PDFまで読めるのに、出力はテキストのみ。この非対称を理解していないと、「音声で返して」みたいな要件が後から降ってきて手戻りするんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師読みは広い、書きは狭い、と覚えると現場でも伝えやすいです。
室谷代表取締役境界を先に押さえておくのが、導入で一番安い保険なんですよ。
どこで使える？アプリ・検索のAIモード・API・企業向けの違い
一般ユーザーの入口はアプリと検索のAIモード
室谷代表取締役まず整理しておきたいのが、同じ3.5 Flashでも入り口が大きく3つに分かれてるんですよね。一般ユーザーならGeminiアプリ、それからGoogle検索の「AIモード」です。
日本を含む各国で標準モデルとして組み込まれてます。
日本を含む各国で標準モデルとして組み込まれてます。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、現場でよく聞くのが「アプリと検索って別物なんですか」という質問なんですよ。中身は同じモデルで入口が違うだけなんですけど、体感はけっこう変わるんですよね。
室谷代表取締役検索のAIモードは、使ってる意識すらない人が多い。プロダクトに溶け込んでるモデルの強さってそういうところに出ますよね。
使われてることに気づかれないのが一番強い形なんですよ。
使われてることに気づかれないのが一番強い形なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人は「APIがないと使えないのか」と誤解してたりするので、そこは先に腹落ちさせたいところですね。
開発者はAI Studio・Antigravity・Android Studioから
室谷代表取締役開発者側はどこから入るのが素直なんですか。
テキトー教師DotAI 認定講師Google AI Studio、Google Antigravity、Android StudioのGemini APIですね。手早く試すならAI Studio、エージェントを組むならAntigravity、アプリに組み込むならAndroid Studioという住み分けなんですよ。
モデルIDはgemini-3.5-flashです。
モデルIDはgemini-3.5-flashです。
室谷代表取締役ただ、発表当時と今でAI Studioの選択肢は変わってきてるので、そこは公式のモデルページで最新を確認した方がいいですね。そのあたりの話はまた別で深掘りするとして。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。入口の名前だけ頭に入れておけば、公式ドキュメントで迷わないと思います。
企業はGemini EnterpriseとAgent Platformという別レイヤー
室谷代表取締役企業向けはGemini EnterpriseとAgent Platform。MYUUU の現場でも、検証はAI Studioで終わらせて本番はEnterprise、みたいな流れが増えてるんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師その二段構えが分かってないと、試したのに本番に上げられない、で詰まる人が多いんですよ。権限や監査の話がそもそも別レイヤーなので。
室谷代表取締役これはコストの話にも直結します。個人なら無料の範囲で済む検証に、企業だと契約形態と統制のコストが乗ってくる。
ROI で見ると、どの入口を選ぶかで初期費用が変わるんですよ。
ROI で見ると、どの入口を選ぶかで初期費用が変わるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師入口の選び方が、そのまま予算の組み方になるわけですね。
Gemini Sparkはまだ限定展開
室谷代表取締役あと、個人向けAIエージェントのGemini Sparkにも3.5 Flashが採用されてるんですが、これは発表時点でTrusted Tester限定。米国のGoogle AI Ultraユーザー向けにベータを予定してる、という段階なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師名前だけ先に聞こえてくるやつで、「もう使えるんですか」と聞かれるんですけど、まだ一般開放ではないんですよね。
室谷代表取締役出し方の順番としては、アプリとAPIが先、エージェント系は限定検証から。事業側から見ると、リスクを絞りながら広げてるように見えます。
実際にどんな企業が使っている？導入事例と安全性の考え方
発表時に名前が挙がった企業、業種がバラバラなんですよね
室谷代表取締役Shopify、Macquarie Bank、Salesforce、Ramp、Xero、Databricks。発表時にこの6社の名前が出てるんですけど、EC、銀行、CRM、フィンテック、会計、データ基盤と業種がきれいに散ってるのが面白くて。
テキトー教師DotAI 認定講師用途もそれぞれ違いますよね。Shopifyは複数のサブエージェントを並列で走らせて加盟店の成長予測、Macquarie Bankは100ページ超の書類を読ませて顧客オンボーディングを速くする実証実験でした。
室谷代表取締役100ページ超の書類読解って、人件費に直結するんですよ。1件あたりの確認作業が短くなるなら、件数を多く抱えてる会社ほど効き方が違ってくる。
Rampの請求書OCRも同じ構造で、地味だけど確実にコストが減る領域なんですよね。
Rampの請求書OCRも同じ構造で、地味だけど確実にコストが減る領域なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、請求書のOCRってハマる人が多いんですよ。フォーマットが取引先ごとにバラバラで、文字だけ抜いてもうまく並ばないんですよね。
マルチモーダルで画像ごと読ませる意味がそこにあるんだと思います。
マルチモーダルで画像ごと読ませる意味がそこにあるんだと思います。
Salesforce、Xero、Databricksは何を任せているのか
室谷代表取締役SalesforceはAgentforceへの統合、Xeroはサプライヤー特定と米国税務の1099フォーム作成の自律管理、Databricksはデータ診断と修正提案。どれも完全自動ではなくて、人間が最後に確認する前提で組まれてるのが共通点なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは大きいですよね。提案まで出して、判断は人が持つ。
最初からそう設計してある会社は、運用が始まってからの事故が少ない印象です。
最初からそう設計してある会社は、運用が始まってからの事故が少ない印象です。
室谷代表取締役経営目線で言うと、業務をどこまで機械に渡すかは権限設計の話なんですよ。承認フローを先に決めておかないと、後から監査で詰む。
ツール選定より先にそこを決めるべきだと思ってて。
ツール選定より先にそこを決めるべきだと思ってて。
テキトー教師DotAI 認定講師導入の順番の問題ですね。動かしてからルールを考えると、だいたい現場が止まりますから。
安全性は枠組みと検証手段の両輪
室谷代表取締役安全性の話も発表に入っていて。Gemini 3.5はGoogleのFrontier Safety Frameworkに準拠、サイバーセキュリティとCBRN関連の対策を強化したと。
ただ対策を強めるほど、安全な質問まで断る過剰拒否が増えがちなんですけど、そこは誤拒否を減らす方向にも振ってるらしいんですよね。
ただ対策を強めるほど、安全な質問まで断る過剰拒否が増えがちなんですけど、そこは誤拒否を減らす方向にも振ってるらしいんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのが「断られて業務にならない」という声なので、その調整はありがたいです。あわせて内部推論を検証する解釈可能性ツールも使っている、という話でした。
室谷代表取締役枠組みと検証手段の両輪、と。モデルを業務に入れるとき、なぜその出力になったかを説明できないと社内稟議が通らないんですよ。
ここは導入可否を分けるポイントだと思います。
ここは導入可否を分けるポイントだと思います。
Gemini 3.5 Flash Cyberという選択肢、何が違うのか
サイバーセキュリティ専用の派生が出ていた
室谷代表取締役3.5 Flashの話をしていると、派生の存在を外せないんですよね。2026年7月22日に発表された「Gemini 3.5 Flash Cyber」という、セキュリティに振り切った軽量モデルが別ラインで存在します。
テキトー教師DotAI 認定講師名前だけ見ると「3.5 Flashの上位版かな」と受け取られがちなんですが、そこはちょっと違っていて、ベースは3.5 Flashのまま用途をセキュリティに絞った派生なんですよ。
室谷代表取締役しかも単体でチャットする類のものではないんです。Googleの脆弱性発見・修正エージェント「CodeMender」に組み込まれる形で提供される。
モデル単体というより、エージェントの頭脳として使う前提なんですよね。
モデル単体というより、エージェントの頭脳として使う前提なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、最初に戸惑うところだと思います。「モデル名が付いてるから呼び出せるんでしょ」と思ったら、入り口がエージェント側だった、というパターンですね。
ChromeのV8で見つかった55件という数字
脆弱性発見数の比較（Chrome本番コミットスキャン・V8）
Gemini 3.5 Flash Cyber
- 未知の脆弱性を55件発見
- うち10件は他モデルが揃って見逃した重大な問題
Gemini 3.5 Flash
- 同じ検証で47件
室谷代表取締役で、どれくらい効くのかという話なんですが、Chromeの本番コミットをスキャンするパイプラインで検証していて、V8 JavaScriptエンジンから未知の脆弱性を55件見つけたと。発表資料にそう書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師比較対象がまた分かりやすくて、従来の3.5 Flashが47件、Claude Opus 4.6が36件だったそうです。その中で55件というのは、数だけ押し上げたわけじゃないんだなと感じます。
室谷代表取締役さらに55件のうち10件は、他の2モデルが両方見逃した重大な案件だったという。ここが実務的に重いんですよ。
セキュリティは拾えたか拾えなかったかの二値で、見逃しが一番痛いので。GoogleのCloud Vulnerability Researchチームが、このモデルで2時間ほどで公開APIのリモートコード実行脆弱性を見つけた例も紹介されています。
セキュリティは拾えたか拾えなかったかの二値で、見逃しが一番痛いので。GoogleのCloud Vulnerability Researchチームが、このモデルで2時間ほどで公開APIのリモートコード実行脆弱性を見つけた例も紹介されています。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、精度が1点上がる話より「漏れなかった」の方が信頼につながるんですよ。10件の取りこぼしが消える方が、運用としては効いてきます。
なぜ一般公開されていないのか
室谷代表取締役ただ、このCyberは誰でも触れるわけじゃないんです。デュアルユース、つまり攻撃にも防御にも転用できる性質があるので、まず政府機関と一部のTrusted Testerに限定したパイロット展開という扱いなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは筋が通っていて、脆弱性を見つける能力はそのまま悪用できてしまいますから。高性能なものほど出し方を慎重にせざるを得ないんだと思います。
室谷代表取締役経営目線で言うと、こういうモデルは「自社で検証体制ごと持つか、ベンダーの限定提供に乗るか」の判断になるんですよ。自前で回すには人も工数も要るので、普通の企業はしばらく様子見が現実的な線かなと。
テキトー教師DotAI 認定講師まずは一般向けの3.5 Flashでエージェントの動きに慣れておいて、Cyberの提供範囲が広がったタイミングで改めて考える、という順番が自然ですね。
2026年11月時点、Gemini 3.5 Flashはもう選べない？移行先と料金
AI Studioでは選択できず、APIリクエストはGemini 3.6 Flashへ自動転送される
室谷代表取締役まず今の状況をはっきりさせると、公式のモデルページに「deprecated」と明記されてるんですよ。Gemini 3.5 FlashはAI Studioで選択できなくなっていて、APIリクエストは自動的にGemini 3.6 Flashへ転送される、と。
新規で3.5 Flashを選ぶ理由はもうほぼないんですよね。
新規で3.5 Flashを選ぶ理由はもうほぼないんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師「まだ3.5 Flashのままで大丈夫ですか」と聞かれることが多いんですけど、実際はもう呼び先が3.6になっている状態なんですよ。指定しているつもりで、指定できていない。
室谷代表取締役そこが地味に怖くて。モデルIDは同じまま中身だけ変わるわけで、挙動が変わったときに原因を探すのが一番しんどい。
経営目線で言うと、障害対応の工数って一番高いコストなんですよ。
経営目線で言うと、障害対応の工数って一番高いコストなんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師動いてるから放置、が一番危ないと。たしかに。
料金はどう変わった？3.5 Flash・3.6 Flash・3.5 Flash-Liteの比較
室谷代表取締役数字を並べておきますか。100万トークンあたりの単価です。
| モデル | 入力 | 出力 |
|---|---|---|
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $9.00 |
| Gemini 3.6 Flash | $1.50 | $7.50 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | $0.30 | $2.50 |
テキトー教師DotAI 認定講師出力が$9.00から$7.50に下がって、入力は据え置きなんですね。
室谷代表取締役出力トークンってエージェント運用だと膨らみがちなので、そこが下がるのは効くんですよ。ROIで見ると出力単価がそのまま返ってくるので、長い出力を返す使い方ほど差が出ます。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。安くなったから移行する、ではなくて、移行したら安くなってた、くらいの順番が自然かもしれませんね。
用途別の移行先はGemini 3.8 Flash、3.6 Flash、Flash-Liteのどれか
室谷代表取締役公式の「Choosing the right Flash model」の整理が分かりやすくて。最新・最高性能ならGemini 3.8 Flash、3.5 Flashの直接の後継としてトークン使用量と出力料金を抑えたのがGemini 3.6 Flash、低コストで高速にさばくならGemini 3.5 Flash-LiteかGemini 3.1 Flash-Lite、という振り分けなんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師迷ったら3.6 Flashでいいと思うんですけど、大量の書類を機械的に処理するみたいな用途はLite側に寄せたほうが収まりますよね。
室谷代表取締役全部を最新に寄せると単価が上がるので、処理の重要度で分けるのが現実的です。廃止・移行の考え方は別モデルでも同じなので、Gemini 2.5 Flashはまだ使える？無料の範囲と2026年12月の移行先も並べて読むと整理しやすいと思います。
開発者が直すべきポイント：モデルID、thinking_level、サンプリングパラメータ、空のモデルターン
Gemini 3.5 Flash廃止に伴う開発者の移行手順
- 01モデルIDを変更gemini-3.6-flash（または最新のgemini-3.8-flash）に変更する
- 02thinking_budgetを置き換え数値指定をやめ、thinking_level（minimal / low / medium / high）に置き換える
- 03サンプリングパラメータを見直すtemperature / top_p / top_kは3.6世代以降で非推奨、将来は400エラー
- 04空のモデルターンを確認リクエスト末尾が空のモデルターンになっていないか確認する（400エラーになる）
- モデルIDを gemini-3.6-flash（または最新の gemini-3.8-flash）に変更する
- thinking_budget の数値指定をやめ、thinking_level（minimal / low / medium / high）に置き換える
- temperature / top_p / top_k の指定を見直す（3.6世代以降は非推奨、将来は400エラー）
- リクエストの末尾が空のモデルターンになっていないか確認する（400エラーになる）
室谷代表取締役この4つ、工数自体はそんなにかからないんですよ。ただ、サンプリングパラメータを「消す」という発想が出てこなくて、とりあえず残してあるコードが多いんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのがまさにそこなんですよ。temperatureを前提に調整したプロンプトが、外すと別物になるので。
室谷代表取締役だから移行のついでに出力を評価し直すのが正解で。放置すると「なんか品質が変わった」で終わってしまう。
テキトー教師DotAI 認定講師空のモデルターンのほうはエラーで気づけるので、まだ救いがありますね。
よくある質問
Q1. 日本語の文章作成や翻訳でもちゃんと使える？
テキトー教師DotAI 認定講師「日本語だとどうなんですか」というのは、初めて触る人がだいたい気にするところなんですよ。翻訳調にならずに読めるか、敬語の粒度が自分の感覚と合うか。
ここは説明を読むより、自分の原稿を数百字そのまま投げてみるのが一番早いです。
ここは説明を読むより、自分の原稿を数百字そのまま投げてみるのが一番早いです。
室谷代表取締役そうなんですよね。スペック表やベンチマークの数字は他人の平均値であって、自分の用途の答えではないので。
業務で使う文章を1本通した方が判断が早いと思います。
業務で使う文章を1本通した方が判断が早いと思います。
Q2. ChatGPTやClaudeとどう使い分ければいい？
室谷代表取締役現場だと「結局どれが一番賢いの」と聞かれるんですけど、答えは用途で分かれると思うんですよ。長い資料を読ませたいのか、コードを書かせたいのか、日常の下書きなのかで、刺さるモデルは変わります。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。1本に絞ろうとすると、たぶん後で困るんですよね。
同じプロンプトを2つ3つ並べて投げてみるのが、一番ストレスが少ない気がします。
同じプロンプトを2つ3つ並べて投げてみるのが、一番ストレスが少ない気がします。
室谷代表取締役併用前提で組んでおくと、料金改定やモデル入れ替えのときも慌てなくて済みます。
Q3. モデル名がどんどん変わるので、古い情報を掴んでないか不安です
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人がはまりやすいのがまさにそこなんですよ。名前が変わると、検索で上に出てくる記事がもう前提ごと古い、ということが起きます。
室谷代表取締役公式のドキュメントと、自分の手元で動かした結果。この2つ以外は二次情報だと思ってます。
料金も上限も、公式を見るのが結局一番速いんですよね。
料金も上限も、公式を見るのが結局一番速いんですよね。
Q4. まず無料で触ってみたい。個人が試す最短ルートは？
室谷代表取締役一番ハードルの低い入口からでいいと思います。無料で使える範囲はプランや時期で変わるので、そこは公式の案内を見るのが確実です。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、最初からAPIキーを発行するより、アプリ側で1週間くらい遊んだ方が後で伸びます。制限に当たる感覚が先に分かるんですよ。
Q5. 本番プロダクトに組み込む前に、何を決めておくべき？
室谷代表取締役MYUUU の現場だと、モデルを差し替えられる形で作っておくのが先ですね。プロンプトもコードに埋めずに外へ出しておくと、乗り換えのコストが全然違ってきます。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、失敗したときの落ち方を決めておくと楽になります。速く回るモデルほど、雑な答えがそのまま流れていくので。
室谷代表取締役その設計を後回しにした分は、時給で換算すると後から効いてくるんですよね。
まとめ
室谷代表取締役記事を通して見えたのは、Flash を「全部これ1本」で構えるより、役割を分けて持つ方が現実的だということでした。速く回す用途と、じっくり考えさせる用途は別物なので。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。初めて触る人は、一番大きいモデルから入って重くなりがちなんですよ。
まず軽い方で組み立てて、足りないところだけ上げる方が収まりがいいです。
まず軽い方で組み立てて、足りないところだけ上げる方が収まりがいいです。
室谷代表取締役あと、モデルはこれからも入れ替わります。乗り換え前提で作っておけば、今回の判断が外れても損が小さい。
ROI で見るならそこなんですよね。
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テキトー教師DotAI 認定講師まずは手元の作業を1つ決めて、それをそのまま投げてみるのがいいと思います。比べる材料は、その1本で十分そろいます。
