Gemini 3.7 Flash Batch
Réseau Neuronal
Gemini 3.7 Flash est un modèle multimodal de Google pour les tâches d'agents, le code et le raisonnement via l'API BotHub.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 65 536 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
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 Batch?
Gemini 3.7 Flash est un modèle multimodal de Google conçu pour les scénarios d'agents rapides, le code et le raisonnement complexe en plusieurs étapes. Le modèle est optimisé pour les tâches nécessitant réactivité et fiabilité dans de longues chaînes d'étapes, acceptant divers types d'entrées. La version batch est destinée au traitement par lots, permettant d'envoyer des requêtes sous forme de tableau. Via BotHub, accédez à Gemini 3.7 Flash sans VPN ni carte étrangère, en payant en roubles à l'usage, sans abonnement. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les données sont chiffrées via AES-GCM et ne sont pas conservées. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Pour les développeurs : génération et refactorisation de code, débogage et revue. Pour les analystes : calculs complexes et analyse de documents. Pour les équipes produit : création de scénarios d'agents. Pour les chercheurs : vérification rapide d'hypothèses et comparaison de modèles.Questions fréquentes sur Gemini 3.7 Flash Batch
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:batch est une version du modèle Google Gemini avec le suffixe batch, conçue pour le traitement par lots de grands volumes de requêtes. Il traite le texte, les images et les documents, prend en charge le raisonnement, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Idéal pour l'analyse de documents, l'extraction de données, l'analyse de code et les tâches répétitives via BotHub.
En une seule réponse, gemini-3.7-flash:batch génère jusqu'à 65 536 jetons, ce qui suffit généralement pour un chapitre de document, un rapport détaillé ou un grand fragment de code. Le contexte du modèle atteint 1 048 576 jetons, lui permettant de conserver de longs documents sources sans les perdre au fil de la conversation.
Oui, le raisonnement avant réponse est une fonctionnalité confirmée. gemini-3.7-flash:batch décompose la tâche étape par étape, ce qui aide considérablement pour les calculs complexes, la logique et l'analyse de code. Ce mode est utile lorsque le processus de résolution est important.
Oui, gemini-3.7-flash:batch prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Cela signifie que le modèle peut être connecté à des services externes et des bases de données, et ses réponses peuvent être reçues directement sous forme de champs prêts à l'emploi, sans analyse textuelle manuelle. Pratique pour construire des systèmes multimodaux via l'API compatible OpenAI de BotHub.
En plus du texte, le modèle accepte des images et des documents : vous pouvez télécharger un scan, un PDF ou un tableau et demander d'en analyser le contenu. Nous n'avons pas d'indication concernant l'audio et la vidéo, nous ne pouvons donc pas garantir leur prise en charge — il est préférable de tester avec votre propre fichier directement dans BotHub.
Il n'y a pas d'évaluation spécifique des performances en russe dans les données du modèle, nous ne tirerons donc pas de conclusions définitives. Le modèle est conçu pour des tâches textuelles et l'analyse de documents, il est donc judicieux de tester les scénarios en russe (résumé, correction, extraction de données) avec vos propres exemples dans BotHub avant toute implémentation.