Gemini 3 Flash Preview 震撼发布：Pro 级性能，Flash 级速度

import openai

# 配置 API易 端点
client = openai.OpenAI(
    api_key="your-apiyi-api-key",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

# 使用自动推理模式
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",  # 自动判断是否需要推理
    messages=[
        {"role": "user", "content": "帮我优化这段 Python 代码的性能：\n\ndef fibonacci(n):\n    if n <= 1:\n        return n\n    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)"}
    ],
    temperature=1.0,
)

print(response.choices[0].message.content)

# 使用强制推理模式（显示完整思考过程）
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-flash-preview-thinking",  # 强制推理
    messages=[
        {"role": "user", "content": "设计一个高并发的分布式缓存系统架构，需要支持每秒 100 万次读写操作"}
    ],
    temperature=1.0,
)

# 输出会包含 <thinking> 标签，显示推理过程
print(response.choices[0].message.content)

# 使用快速响应模式（不推理，速度最快）
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-flash-preview-nothinking",  # 默认不推理
    messages=[
        {"role": "user", "content": "将这段话翻译成英文：人工智能正在改变世界"}
    ],
    temperature=1.0,
)

print(response.choices[0].message.content)

# 多模态：分析图像内容
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "这张图片中有什么？请详细描述。"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/image.jpg"  # 或 base64 编码
                    }
                }
            ]
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)