Gemini 3.7 Flash Batch
Red Neuronal
Gemini 3.7 Flash es un modelo multimodal de Google para tareas de agentes, código y razonamiento de varios pasos vía API en BotHub.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 65 536 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
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 Batch?
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. El modelo está optimizado para tareas donde la capacidad de respuesta y la fiabilidad de largas cadenas de pasos son importantes, y acepta más que solo texto como entrada. La variante batch está diseñada para el procesamiento por lotes, cuando es más conveniente enviar solicitudes como una matriz en lugar de una por una. A través de BotHub, trabajas con Gemini 3.7 Flash desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, pagando en rublos por tokens, sin suscripción. Una API única compatible con OpenAI permite cambiar entre modelos sin reescribir la integración, los datos se cifran mediante AES-GCM y no se guardan, y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Para los desarrolladores, esto significa generación y refactorización de código, depuración y revisión; para los analistas, cálculos de varios pasos y trabajo con documentos; para los equipos de producto, creación de escenarios de agentes con largas secuencias de pasos; para los investigadores, verificación rápida de hipótesis y comparación de respuestas de diferentes modelos en una sola ventana.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.7 Flash Batch
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:batch es una versión del modelo Google Gemini con el sufijo batch, diseñada para el procesamiento por lotes de grandes volúmenes de solicitudes. Funciona con texto, imágenes y documentos, admite razonamiento, llamada a funciones y salida JSON estructurada. Es adecuada para el análisis de documentos, extracción de datos, análisis de código y tareas masivas repetitivas a través de BotHub.
En una sola respuesta, gemini-3.7-flash:batch genera hasta 65 536 tokens; esto suele ser suficiente para un capítulo de un documento, un informe detallado o un fragmento grande de código. El contexto del modelo alcanza los 1 048 576 tokens, por lo que retiene materiales fuente largos sin perderlos durante el diálogo.
Sí, el razonamiento antes de responder está marcado en los datos del modelo como una capacidad confirmada. gemini-3.7-flash:batch desglosa la tarea paso a paso, lo que ayuda notablemente en cálculos de varios pasos, razonamientos lógicos y análisis de código. Tiene sentido activar este modo donde el proceso de resolución es importante.
Sí, gemini-3.7-flash:batch admite la llamada a funciones y la salida JSON estructurada. Esto significa que el modelo puede conectarse a servicios externos y bases de datos, y sus respuestas pueden aceptarse directamente como campos listos para usar, sin análisis manual de texto. Es útil al construir sistemas multimodales a través de la API compatible con OpenAI de BotHub.
Además de texto, el modelo acepta imágenes y documentos: puedes cargar un escaneo, PDF o tabla y pedir que analice el contenido. No hay mención de audio o video en nuestros datos, por lo que no prometeremos su compatibilidad; vale la pena verificarlo con tu propio archivo directamente en BotHub.
No hay una evaluación separada del rendimiento en ruso en los datos del modelo, por lo que no haremos conclusiones concretas. El modelo está diseñado para tareas de texto y análisis de documentos, por lo que es razonable probar escenarios en ruso (resumen, edición, extracción de datos) con tus propios ejemplos en BotHub antes de la implementación.