Gemini 3.7 Flash
gemini-3.7-flashSo sánh giá API gemini-3.7-flash, điểm cuối được hỗ trợ, khả năng và tùy chọn truy cập trên Modelsell.
- Giá từ
- Đầu vào / Đầu ra · 1M
- Ngữ cảnh
- 1M
- Cửa sổ nhập tối đa
- Đầu ra tối đa
- 65.5K
- Số token tối đa mỗi phản hồi
- Phương thức
- →
- Mốc dữ liệu
- Mar 2026
- Phát hành
- Aug 2026
Giá theo nhà cung cấp
So sánh giá và hiệu suất dịch vụ của mô hình này giữa các nhà cung cấp.
| Nhà cung cấp | Chiết khấu | Đầu vào/M | Đầu ra/M | Đọc bộ nhớ đệm/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | -50% | $0.375 | $1.875 | $0.0375 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | -30% | $0.525 | $2.625 | $0.0525 | ||
Gemini Cli Gemini cli 号池，适合 vibe coding学习等场景 | -90% | $0.075 | $0.375 | $0.0075 |
Cuộn ngang để so sánh tất cả giá và chỉ số hiệu suất.
Khả năng / Phương thức hỗ trợ
Nhà cung cấp & quyền riêng tư
SentencePiece (Gemini)Hiệu suất
Đánh giá chuẩn
Điểm từ các đánh giá tiêu chuẩn. Tỷ lệ phần trăm cao hơn tốt hơn và hiển thị phân vị xếp hạng.
Nguồn số liệu:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.7 Flash
Mô hình này không có trong ảnh chụp đánh giá hiện tại.
Thiếu mô hình hoặc số đo không có nghĩa là điểm bằng không.
Biểu đồ giữ nguyên lựa chọn mô hình và cài đặt suy luận từ nguồn. Thiếu mô hình hoặc số đo không có nghĩa là điểm bằng không; chi phí hay tốc độ đánh giá không phải cam kết dịch vụ của trang.
Giới thiệu Gemini 3.7 Flash
看懂过程，再推进工作
Gemini 3.7 Flash 是 Google 的多模态推理模型，能接收文字、图片、音频、视频和 PDF，并输出文本结果。它适合处理包含过程信息的材料，例如产品演示、培训录像、会议记录和复杂操作录屏，把“发生了什么”进一步整理为“接下来应该做什么”。
视频分析是它的重要应用方向。可以要求模型沿着某个目标追踪事件：演示中哪一步引入了错误，用户在哪些环节停顿，讲解内容与画面是否一致。把视频和操作手册一并提供，还可以让它逐条比对实际流程与书面要求，列出差异及对应片段。结果需要便于复查时，应要求记录时间位置和画面依据。
它也能处理编程与企业流程任务。结合代码、需求文档和工具返回的信息，可以拆解实现步骤、定位问题或整理交付物。官方能力包括搜索辅助、代码执行、函数调用和结构化输出；在应用开放这些工具后，模型可以依据搜索结果、计算结果或业务接口反馈继续推理。
思考强度可按任务选择低、中、高。简单整理可以减少思考投入，跨视频与文档的复杂对照则适合增加推理空间。它输出的是文本分析，不直接生成音频或图片。对于细小文字、快速变化的画面和含糊的音频，补充清晰片段与背景说明，会更有利于得到可靠结论。
Tình huống sử dụng và prompt
视频与手册对照
上传演示视频和操作手册，说明要检查的流程。
提示词示例： “请检查这段设备演示是否符合附件中的操作顺序。按手册步骤列出视频中的对应时间位置、实际动作和差异。画面无法确认的步骤标为待复查，最后生成一份供培训人员使用的修改清单。”
常见问题
- 视频很长，怎样避免只得到概述？指定事件清单和时间粒度，先建立片段索引，再深入分析有疑问的部分。
- 能一边分析一边算数据吗？应用启用代码执行后，可以让模型用计算结果支持判断，并保留输入数据与计算说明。
minimal思考设置报错怎么办？该模型支持低、中、高思考强度，选择其中一种。
Truy cập API
Tài liệu API
Mẫu mã
/v1beta/models/gemini-3.7-flash:generateContent| Tham số | Loại | Mặc định / khoảng | Mô tả |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Nhiệt độ lấy mẫu; càng thấp càng ổn định |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Tổng xác suất cho nucleus sampling |
max_tokens | integer | >= 1 | Số token tối đa trong phản hồi |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Phạt việc lặp các token phổ biến |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Khuyến khích chủ đề mới |
stop | array | — | Tối đa 4 chuỗi để dừng sinh |
seed | integer | — | Hạt giống lấy mẫu xác định (cố gắng tốt nhất) |
n | integer | = 1>= 1 | Số lượng phản hồi cần sinh |
stream | boolean | = false | Truyền token qua Server-Sent Events |
response_format | object | — | Bắt buộc xuất JSON hoặc theo schema |
tools | array | — | Khai báo công cụ / hàm mà model có thể gọi |
tool_choice | string | autononerequired | Chính sách chọn công cụ hoặc tên cụ thể |
logprobs | boolean | = false | Trả về log probabilities cho từng token |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Số log probabilities hàng đầu trên mỗi token |
logit_bias | object | — | Bảng logit bias theo token |
user | string | — | Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng |
Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng API key từ trang Tokens của bạn.
Xác thực
Mọi yêu cầu phải có header Authorization: Bearer <TOKEN> . Các endpoint định dạng Anthropic chấp nhận header x-api-key .
Tạo token tại trang Tokens; bạn có thể giới hạn theo model, nhóm, IP và rate-limit.
Tham số hỗ trợ
| Tham số | Loại | Mặc định / khoảng | Mô tả |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Nhiệt độ lấy mẫu; càng thấp càng ổn định |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Tổng xác suất cho nucleus sampling |
max_tokens | integer | >= 1 | Số token tối đa trong phản hồi |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Phạt việc lặp các token phổ biến |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Khuyến khích chủ đề mới |
stop | array | — | Tối đa 4 chuỗi để dừng sinh |
seed | integer | — | Hạt giống lấy mẫu xác định (cố gắng tốt nhất) |
n | integer | = 1>= 1 | Số lượng phản hồi cần sinh |
stream | boolean | = false | Truyền token qua Server-Sent Events |
response_format | object | — | Bắt buộc xuất JSON hoặc theo schema |
tools | array | — | Khai báo công cụ / hàm mà model có thể gọi |
tool_choice | string | autononerequired | Chính sách chọn công cụ hoặc tên cụ thể |
logprobs | boolean | = false | Trả về log probabilities cho từng token |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Số log probabilities hàng đầu trên mỗi token |
logit_bias | object | — | Bảng logit bias theo token |
user | string | — | Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng |
Giới hạn tốc độ
| Nhà cung cấp | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Gemini Cli | Không giới hạn | Không giới hạn | Không giới hạn |
| Google AI Studio | Không giới hạn | Không giới hạn | Không giới hạn |
| Google Vertex | Không giới hạn | Không giới hạn | Không giới hạn |
Không giới hạn
Câu hỏi thường gặp về gemini-3.7-flash
gemini-3.7-flash là gì?
So sánh giá API gemini-3.7-flash, điểm cuối được hỗ trợ, khả năng và tùy chọn truy cập trên Modelsell.
Làm thế nào để gọi gemini-3.7-flash?
Tạo khóa API có quyền truy cập gemini-3.7-flash, sau đó dùng đúng ID mô hình và endpoint được hỗ trợ trong phần truy cập API. Các trường yêu cầu phụ thuộc endpoint đã chọn.
gemini-3.7-flash được tính phí như thế nào?
Giá phụ thuộc vào nhóm nhà cung cấp và đơn vị tính phí của mô hình. Giá đầu vào, đầu ra, mỗi yêu cầu hoặc nội dung đa phương tiện hiện tại được hiển thị trên trang này trước khi đăng ký.
Cửa sổ ngữ cảnh của gemini-3.7-flash lớn bao nhiêu?
Danh mục ghi cửa sổ ngữ cảnh là 1048576 token. Xem endpoint đã chọn để biết giới hạn yêu cầu.
Đầu ra tối đa của gemini-3.7-flash là bao nhiêu?
Danh mục ghi đầu ra tối đa là 65536 token. Cài đặt yêu cầu có thể đặt giới hạn thấp hơn.
Làm thế nào để đánh giá gemini-3.7-flash cho dự án của tôi?
Tham khảo hướng dẫn về tình huống sử dụng và prompt trên trang này, sau đó đánh giá mô hình bằng đầu vào tiêu biểu từ dự án của bạn.