gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash 擅长结合视频、音频、图片和文档进行推理,适合复杂视频分析、编程及企业工作流,并可配合搜索、代码执行和函数调用推进任务。
比较同一模型在不同供应商的价格与服务表现。
| 供应商 | 折扣 | 输入/M | 输出/M | 缓存读取/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | 省50% | $0.375 | $1.875 | $0.0375 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | 省30% | $0.525 | $2.625 | $0.0525 | ||
Gemini Cli Gemini cli 号池,适合 vibe coding学习等场景 | 省90% | $0.075 | $0.375 | $0.0075 |
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标准化评测得分。百分比越高越好,并展示排名百分位。
指标来源:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.7 Flash
当前基准快照不包含此模型。
缺失的模型或测量值不代表零分。
基准图表保留来源中的模型选择和思考设置。缺失的模型或测量值不代表零分,基准成本或速度也不是本站的服务承诺。
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。
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。”
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。/v1beta/models/gemini-3.7-flash:generateContent| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
替换 <YOUR_API_KEY> 替换为 API 密钥页面中的密钥。
所有请求必须携带 Authorization: Bearer <TOKEN> 请求头。Anthropic 格式的端点也接受 x-api-key 请求头。
在「API 密钥」页面生成 API 密钥,可以按模型、分组、IP、速率等维度精细化授权。
| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
| 供应商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Gemini Cli | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
| Google AI Studio | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
| Google Vertex | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
无限制
Gemini 3.7 Flash 擅长结合视频、音频、图片和文档进行推理,适合复杂视频分析、编程及企业工作流,并可配合搜索、代码执行和函数调用推进任务。
创建具有 gemini-3.7-flash 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。
费用取决于所选供应商分组和模型计费单位。注册前即可在本页查看当前输入、输出、单次请求或媒体价格。
模型目录配置的上下文窗口为 1048576 tokens。具体请求限制请查看所选接口。
模型目录配置的最大输出为 65536 tokens。请求设置可能指定更低的上限。
请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。
