Gemini 3.7 Flash
Réseau Neuronal
Gemini 3.7 Flash est un modèle multimodal de Google pour le code, les scénarios d'agents et le raisonnement en plusieurs étapes.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
Comment ça marche Gemini 3.7 Flash?
Gemini 3.7 Flash est un modèle multimodal de Google conçu pour les scénarios d'agents rapides, le travail sur le code et le raisonnement complexe en plusieurs étapes. Il accepte non seulement du texte, mais aussi d'autres types de données. Sa force réside dans sa réactivité combinée à une exécution stable de longues chaînes d'étapes, où le résultat de chaque phase influence la suivante. Sur BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère : vous rechargez votre solde avec une carte russe en roubles et payez à l'usage pour les jetons, sans abonnement. Plus de 250 autres modèles sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de basculer entre eux directement dans la conversation. Une API unique compatible OpenAI permet de connecter Gemini 3.7 Flash à votre service et de changer de modèle ultérieurement sans réécrire l'intégration. Les conversations sont chiffrées, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour écrire et refactoriser du code, déboguer des projets, créer des agents autonomes, décomposer des tâches d'ingénierie ou traiter des flux de requêtes répétitives où la vitesse est cruciale.Questions fréquentes sur Gemini 3.7 Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
gemini-3.7-flash est un modèle Google avec un contexte de 1 048 576 jetons. Il est adapté au travail sur le code : écriture, refactorisation et débogage, ainsi qu'à l'analyse de documents volumineux, aux données analytiques et aux tâches STEM. Il accepte en entrée non seulement du texte, mais aussi des images et des documents.
Jusqu'à 65 536 jetons par réponse, ce qui suffit pour un long article, une analyse technique détaillée ou un gros fichier de code complet. Si le contenu est plus volumineux, divisez la tâche : la fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons permet de garder tout le projet dans une seule conversation.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé : le modèle peut d'abord construire une chaîne d'étapes, puis fournir le résultat. Cela aide considérablement en mathématiques, en logique, pour le débogage de code et les tâches nécessitant de décomposer une condition et de se vérifier.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. Il est pratique pour créer des agents qui interagissent avec vos services. Sur BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI, vous permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents, oui, y compris le traitement natif des documents ; vous pouvez donc envoyer un scan, un PDF ou un schéma pour obtenir une analyse. Nous n'avons pas d'informations sur l'audio et la vidéo, veuillez donc tester le format souhaité avec votre tâche.
Il n'y a pas de notes spécifiques sur les langues dans nos données, il est donc plus honnête de tester le modèle avec vos propres textes, d'autant plus que plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre pour comparaison. L'interface BotHub est en russe, le paiement se fait par cartes russes et aucun VPN n'est nécessaire.