Gemini 3.7 Flash
Rede Neural
Gemini 3.7 Flash é um modelo multimodal do Google para código, cenários de agentes e raciocínio em várias etapas.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 65 536 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções, Batch API
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 1K tokens)
Como funciona Gemini 3.7 Flash?
Gemini 3.7 Flash é um modelo multimodal do Google projetado para cenários de agentes rápidos, trabalho com código e raciocínio complexo em várias etapas. Ele aceita não apenas texto, mas também outros tipos de dados, e seu ponto forte é a capacidade de resposta combinada com a execução estável de longas cadeias de passos, onde o resultado de cada etapa influencia a próxima. No BotHub, o modelo está acessível sem VPN ou cartões estrangeiros: você recarrega o saldo com cartões locais e paga pelo uso de tokens, sem assinaturas. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 outros modelos para alternar durante o diálogo, e uma API compatível com OpenAI permite conectar o Gemini 3.7 Flash ao seu serviço e trocar de modelo posteriormente sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas e as empresas têm acesso a contratos, faturas e painel administrativo com limites. Útil se você escreve e refatora código, analisa erros em projetos de terceiros, cria agentes que executam cadeias de passos, decompõe tarefas de engenharia ou processa fluxos de solicitações onde a velocidade é essencial.Perguntas frequentes sobre Gemini 3.7 Flash
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O gemini-3.7-flash é um modelo do Google com um contexto de 1.048.576 tokens. É adequado para trabalhar com código: escrita, refatoração e depuração, além de analisar documentos grandes, análises e tarefas STEM. Aceita não apenas texto, mas também imagens e documentos.
Até 65.536 tokens em uma resposta — o suficiente para um artigo longo, uma análise técnica detalhada ou um arquivo de código grande. Se o material for maior, divida a tarefa em partes: a janela de contexto de 1.048.576 tokens permite manter todo o projeto em um único diálogo.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado: o modelo pode primeiro construir uma cadeia de passos e depois fornecer o resultado. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, depuração de código e tarefas onde é necessário decompor a condição em partes e verificar a si mesmo.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON — é conveniente para criar agentes que acessam seus serviços. No BotHub, isso funciona através de uma API compatível com OpenAI, para que você possa trocar de modelo sem reescrever a integração.
Imagens e documentos, sim, incluindo processamento nativo de documentos, então você pode enviar uma digitalização, PDF ou esquema e obter uma análise. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados, então verifique o formato necessário em sua tarefa.
Não há notas específicas sobre idiomas em nossos dados, então é mais honesto testar o modelo com seus próprios textos — especialmente porque todos os mais de 250 modelos estão disponíveis na mesma janela para comparação. A interface do BotHub está em português, o pagamento é facilitado e não é necessária VPN.