Thanawat Wongchai

Posted on Jul 22 • Originally published at apidog.com

วิธีใช้ Gemini 3.6 Flash API

คุณเรียกใช้งาน Gemini 3.6 Flash ผ่าน Gemini API ของ Google ด้วย model ID คือ gemini-3.6-flash Google เปิดตัว Flash รุ่นปรับปรุงเมื่อวันที่ 21 กรกฎาคม 2026 และ 3.6 Flash คือรุ่นหลักสำหรับการทำงาน: มีค่าใช้จ่ายต่ำกว่า 3.5 Flash, รองรับ context window ขนาด 1M โทเค็น และรับอินพุตเป็นข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF ได้ คู่มือนี้จะแสดงขั้นตอนตั้งแต่รับ API key, เรียกใช้งานด้วย curl และ Python, ปรับพารามิเตอร์สำคัญ ไปจนถึงตั้งค่า regression test สำหรับตรวจสอบ API หลังนำขึ้นใช้งานจริง

ลองใช้ Apidog วันนี้

สิ่งที่ต้องเตรียมก่อนเริ่มต้น

เริ่มต้นได้โดยไม่ต้องตั้งค่าการเรียกเก็บเงินล่วงหน้า โดยเตรียมเพียง:

บัญชี Google สำหรับลงชื่อเข้าใช้และสร้าง API key
Gemini API key จาก Google AI Studio
เครื่องมือส่ง HTTP request เช่น curl, Python หรือ API client เช่น Apidog

ระดับฟรีใช้งานผ่าน AI Studio และมีการจำกัดอัตรา (rate limit) จึงเหมาะสำหรับทดสอบและสร้างต้นแบบโดยไม่ต้องใช้บัตรเครดิต

รับ Gemini API key

ไปที่ Google AI Studio แล้วลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชี Google ของคุณ

คลิก Get API key
คลิก Create API key
คัดลอก key และเก็บไว้ในที่ปลอดภัย

ปฏิบัติต่อ API key เหมือนรหัสผ่าน เพราะผู้ที่มี key สามารถเรียกใช้บริการผ่านบัญชีของคุณได้

อย่า hard-code key ในโค้ด หรือ commit ลง repository ให้ตั้งเป็น environment variable แทน:

export GEMINI_API_KEY="your_key_here"

Python SDK อย่างเป็นทางการสามารถอ่านตัวแปรนี้ได้โดยตรง ทำให้ไม่ต้องเก็บ secret ใน source code ดูรายละเอียดการตั้งค่าเพิ่มเติมได้จากเอกสาร Gemini API ของ Google

เรียก Gemini 3.6 Flash ครั้งแรกด้วย curl

Gemini REST API ใช้ POST ไปยังเมธอด generateContent ของโมเดล

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {"text": "Explain how APIs work"}
        ]
      }
    ]
  }'

จุดสำคัญของ request นี้:

ส่ง API key ผ่าน header x-goog-api-key
ระบุ request body เป็น JSON
contents เป็นอาร์เรย์ของข้อความหรือข้อมูลที่ส่งให้โมเดล
แต่ละ content มี parts ซึ่งใช้ผสมข้อความ รูปภาพ หรือไฟล์ใน request เดียวได้

เมื่อสำเร็จ ข้อความที่โมเดลสร้างจะอยู่ในฟิลด์:

candidates[0].content.parts[0].text

เก็บ path นี้ไว้ใช้ตรวจสอบผลลัพธ์ใน regression test ภายหลัง

เรียกใช้งานด้วย Python

ติดตั้ง Google Gen AI SDK ก่อน:

pip install google-genai

จากนั้นสร้างไฟล์ Python ดังนี้:

from google import genai

client = genai.Client()  # อ่าน GEMINI_API_KEY จาก environment

resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.6-flash",
    contents="Explain how APIs work",
)

print(resp.text)

SDK จะอ่าน GEMINI_API_KEY จาก environment โดยอัตโนมัติ ดังนั้น API key จะไม่ปรากฏในโค้ด และ resp.text คือข้อความตอบกลับจากโมเดล

พารามิเตอร์สำคัญที่ควรรู้

คำขอพื้นฐานใช้งานได้ทันที แต่พารามิเตอร์ต่อไปนี้ช่วยควบคุมผลลัพธ์ได้มากขึ้น

System instruction

ใช้กำหนดกฎหรือบทบาทของโมเดลตลอดบทสนทนา เช่น “ตอบเป็น JSON เท่านั้น” หรือ “ทำหน้าที่เป็น code reviewer ที่ตอบแบบกระชับ” แยกออกจาก prompt ของผู้ใช้ จึงไม่ต้องใส่คำสั่งเดิมซ้ำทุกข้อความ
Max output tokens

ใช้จำกัดความยาวของคำตอบ Gemini 3.6 Flash สร้าง output ได้สูงสุด 64k โทเค็น เพิ่มค่านี้สำหรับงานสร้างเนื้อหายาว และลดลงเมื่อต้องการควบคุมค่าใช้จ่ายหรือ latency
Multimodal inputs

โมเดลรับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF ได้ใน request เดียว โดยเพิ่มข้อมูลเป็นรายการใน parts ควบคู่กับข้อความ ผลลัพธ์เป็นข้อความ และ context window รองรับอินพุตได้สูงสุด 1M โทเค็น
Thinking and reasoning

สำหรับ prompt ที่ซับซ้อน โมเดลอาจให้เหตุผลก่อนตอบ ซึ่งช่วยงานแบบหลายขั้นตอน แต่ thinking tokens จะรวมอยู่ในค่า output ด้วย คุณจึงควรปรับระดับการให้เหตุผลให้สมดุลกับความเร็วและงบประมาณ

ตรวจสอบชื่อฟิลด์และพารามิเตอร์ล่าสุดจากเอกสาร Gemini API เสมอ แทนการเดาชื่อพารามิเตอร์เอง

ราคาและระดับฟรี

Gemini 3.6 Flash มีค่าใช้จ่าย:

$1.50 ต่อ 1M โทเค็นอินพุต
$7.50 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุต

ราคา output ลดลงจาก $9.00 ของ Gemini 3.5 Flash และ Gemini 3.6 Flash มีแนวโน้มใช้ output tokens น้อยลงประมาณ 17% สำหรับงานเดียวกัน

ข้อควรระวังคือราคา output รวม thinking tokens ด้วย ดังนั้น prompt ที่ต้องใช้การให้เหตุผลมากอาจมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าความยาวคำตอบที่เห็นบนหน้าจอ ดูตัวอย่างการคำนวณได้จากคู่มือราคา Gemini 3.6 Flash

ระดับฟรีผ่าน AI Studio เหมาะกับการเรียนรู้และสร้างต้นแบบ แต่มี rate limit ทั้งต่อนาทีและต่อวัน นอกจากนี้ Google อาจใช้ข้อมูลจากระดับฟรีเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ หากต้องการใช้งานจริง ให้เปิดใช้งานการเรียกเก็บเงิน โดยยังใช้ API key เดิมและโค้ดเดิมได้

อ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่วิธีใช้ Gemini 3.6 Flash ฟรี

ทดสอบและแก้ไขข้อบกพร่อง Gemini API ใน Apidog

การใช้ curl ช่วยยืนยันว่า request ทำงานได้หนึ่งครั้ง แต่ไม่สามารถแจ้งเตือนคุณได้เมื่อ:

response field เปลี่ยน
API key หมดอายุ
การ deploy ทำให้ request เสียหาย
API เริ่มตอบกลับไม่ตรงตามที่แอปคาดหวัง

Apidog ช่วยบันทึก request และทำ regression test ซ้ำได้ตามขั้นตอนต่อไปนี้

สร้าง request สร้าง POST request ใหม่ด้วย URL:

   https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent

จากนั้นวาง JSON body เดียวกับตัวอย่าง curl

เก็บ key ใน environment variable เพิ่มตัวแปรชื่อ GEMINI_API_KEY ใน Apidog environment แล้วกำหนดค่า header ดังนี้:

   x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}

วิธีนี้ช่วยป้องกันไม่ให้ secret ปรากฏใน request ที่แชร์ และสลับ key ระหว่าง dev, staging และ prod ได้โดยไม่แก้ request

เพิ่ม assertions ตรวจสอบว่า:

HTTP status เป็น 200
candidates[0].content.parts[0].text มีอยู่
ข้อความตอบกลับไม่ว่างเปล่า

Assertions เหล่านี้ช่วยยืนยันว่า API ตอบกลับข้อมูลที่แอปใช้งานได้จริง ไม่ใช่เพียงตอบกลับบางอย่าง

บันทึกและตั้งเวลา run เก็บ request ไว้ใน collection แล้วกำหนดเวลาให้ทำงานเป็น regression test จะเรียกตามเวลา หรือรันใน CI ก็ได้

ดาวน์โหลด Apidog เพื่อเริ่มสร้างและรันการทดสอบได้ภายในไม่กี่นาที Apidog ไม่ได้รันโมเดลแทนคุณ แต่ช่วยตรวจสอบว่า API ที่แอปพึ่งพายังตอบสนองตามสัญญาที่คาดหวัง

ข้อผิดพลาดและการแก้ไขที่พบบ่อย

401 Unauthorized: invalid key

สาเหตุที่เป็นไปได้:

API key ไม่ถูกต้อง
key ถูกยกเลิก
ไม่มี header x-goog-api-key
environment variable ไม่ถูกแทนค่า

ตรวจสอบว่า key จาก AI Studio ถูกส่งอย่างถูกต้อง และไม่มีช่องว่างเกินท้ายค่า โดยเฉพาะเมื่อใช้ {{GEMINI_API_KEY}}

429 Too Many Requests: rate limit

คุณอาจถึงขีดจำกัดคำขอต่อนาทีหรือต่อวันของระดับฟรี

แนวทางแก้ไข:

ลดอัตราการส่ง request
เพิ่ม retry พร้อม backoff
เปิดใช้งานการเรียกเก็บเงินเพื่อใช้ขีดจำกัดที่สูงขึ้น

ลูปทดสอบที่ยิง request ถี่มากเป็นสาเหตุที่พบบ่อยของข้อผิดพลาดนี้

404 Not Found: model not found

ตรวจสอบ model ID ให้ตรงตามนี้:

gemini-3.6-flash

อย่าสลับเป็น:

gemini-3.5-flash
gemini-flash-3.6

โมเดล Lite ของสายนี้คือ gemini-3.5-flash-lite ซึ่งเป็นโมเดลคนละตัวในสาย 3.5

คำถามที่พบบ่อย

model ID ที่แน่นอนสำหรับ Gemini 3.6 Flash คืออะไร?

ใช้ gemini-3.6-flash ทั้งใน SDK และ REST URL path ก่อน :generateContent

Gemini 3.6 Flash API ใช้งานฟรีหรือไม่?

มีระดับฟรีผ่าน AI Studio และมี rate limit เหมาะสำหรับเรียนรู้และสร้างต้นแบบ การใช้งานจริงต้องเปิดใช้งานการเรียกเก็บเงิน ดูรายละเอียดได้ที่วิธีใช้ Gemini 3.6 Flash ฟรี

ส่งอะไรไปยังโมเดลได้บ้าง?

ส่งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF ได้ โดยรองรับ context window สูงสุด 1M โทเค็น และผลลัพธ์เป็นข้อความ

ทำไมค่าใช้จ่ายสูงกว่าความยาวคำตอบที่เห็น?

ราคา output ที่ $7.50 ต่อ 1M โทเค็นรวม thinking tokens ของโมเดลด้วย Prompt ที่ใช้เหตุผลมากจึงอาจมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าคำตอบที่แสดง

ใช้เหมือน Gemini 3.5 Flash API หรือไม่?

รูปแบบการเรียกใช้งานเหมือนกัน หากคุณเคยใช้ Gemini 3.5 API คุณเพียงเปลี่ยน model ID เป็น gemini-3.6-flash โดย 3.6 Flash มีค่า output ต่ำกว่าและใช้ output tokens น้อยลงสำหรับงานเดียวกัน

ใช้ API key เดียวกันกับ curl, Python และ Apidog ได้หรือไม่?

ได้ API key เดียวจาก AI Studio ใช้ได้กับทุกเครื่องมือ ควรเก็บ key เป็น environment variable ในแต่ละเครื่องมือ แทนการ hard-code เพื่อให้เปลี่ยนหรือยกเลิก key ได้ง่าย

จะไปต่อจากนี้ที่ไหน

ตอนนี้คุณมี:

Gemini API key
ตัวอย่าง request ที่ใช้งานได้ด้วย curl
ตัวอย่าง Python SDK
แนวทางเลือกพารามิเตอร์
แนวทางตั้ง regression test สำหรับ endpoint

เริ่มจากระดับฟรี เก็บ API key ไว้ใน environment variable และอ้างอิงเอกสาร Gemini API อย่างเป็นทางการ เมื่อต้องใช้งานความสามารถเพิ่มเติม

เมื่อ Gemini API กลายเป็นส่วนสำคัญของแอป ให้ห่อหุ้ม request ด้วยการทดสอบในApidog เพื่อให้คุณตรวจพบการเปลี่ยนแปลงของ API ก่อนที่ผู้ใช้จะพบปัญหา

DEV Community