Gemini 3.7 Flash
Red Neuronal
Gemini 3.7 Flash es un modelo multimodal de Google para código, escenarios de agentes y razonamiento de varios pasos.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Cómo funciona Gemini 3.7 Flash?
Gemini 3.7 Flash es un modelo multimodal de Google diseñado para escenarios de agentes rápidos, trabajo con código y razonamiento complejo de varios pasos. Acepta no solo texto, sino también otros tipos de datos, destacando por su capacidad de respuesta y ejecución estable de largas cadenas de pasos donde el resultado de cada etapa influye en la siguiente. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras: recargas el saldo con una tarjeta rusa en rublos y pagas por uso (tokens), no por suscripción. Junto a él, en la misma ventana, hay más de 250 modelos entre los que puedes cambiar directamente en el chat, y una API unificada compatible con OpenAI permite conectar Gemini 3.7 Flash a tu servicio y cambiar de modelo más tarde sin reescribir la integración. La correspondencia está cifrada y las empresas disponen de contratos, facturas, gestión electrónica de documentos y un panel de administración con límites. Es útil si escribes y refactorizas código, analizas errores en proyectos ajenos, creas un agente que ejecuta cadenas de pasos, desglosas tareas de ingeniería o procesas flujos de solicitudes repetitivas donde la velocidad es clave.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.7 Flash
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
gemini-3.7-flash es un modelo de Google con un contexto de 1 048 576 tokens. Es adecuado para trabajar con código: escritura, refactorización y depuración, así como para analizar documentos extensos, analítica y tareas STEM. Acepta no solo texto, sino también imágenes y documentos.
Hasta 65 536 tokens en una sola respuesta: suficiente para un artículo largo, un análisis técnico detallado o un archivo de código grande completo. Si el material es más extenso, divide la tarea en partes: la ventana de contexto de 1 048 576 tokens permite mantener todo el proyecto en un solo chat.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado: el modelo puede construir primero una cadena de pasos y luego dar el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y tareas donde es necesario desglosar la condición en partes y verificarse a sí mismo.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON; es útil para crear agentes que interactúan con tus servicios. En BotHub, esto funciona a través de una API unificada compatible con OpenAI, por lo que puedes cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos sí, incluyendo procesamiento nativo de documentos, por lo que puedes enviar un escaneo, PDF o esquema y obtener un análisis. No tenemos información sobre audio y video, así que verifica el formato necesario con tu tarea.
No tenemos notas específicas sobre idiomas, por lo que es mejor probar el modelo con tus propios textos; además, los más de 250 modelos están disponibles en una ventana para comparar. La interfaz de BotHub está en ruso, se aceptan tarjetas rusas y no se necesita VPN.