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。
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | Discount | 輸入/M | 輸出/M | 緩存讀取/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 |
左右滑動表格,查看完整價格與效能。
標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。
指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.7 Flash
目前基準快照不包含此模型。
缺少模型或測量值不代表零分。
基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
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| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Gemini Cli | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Google AI Studio | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Google Vertex | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
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。
Create an API key with access to gemini-3.7-flash, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
The model catalog lists a context window of 1048576 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
The model catalog lists a maximum output of 65536 tokens. Your request settings may set a lower limit.
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.
