Gemini 3.7 Flash Batch
Rede Neural
Gemini 3.7 Flash é um modelo multimodal do Google para tarefas de agentes, código e raciocínio de várias etapas via API no BotHub.
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
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 1K tokens)
Como funciona Gemini 3.7 Flash Batch?
Gemini 3.7 Flash é um modelo multimodal do Google projetado para cenários de agentes rápidos, trabalho com código e raciocínio complexo de várias etapas. O modelo é otimizado para tarefas onde a capacidade de resposta e a confiabilidade de longas cadeias de passos são importantes, aceitando mais do que apenas texto como entrada. A variante batch destina-se ao processamento em lote, quando é mais conveniente enviar solicitações como uma matriz em vez de uma por uma. Através do BotHub, você trabalha com o Gemini 3.7 Flash sem VPN ou cartões estrangeiros, pagando em rublos pelo uso real de tokens, sem assinatura. Uma API única compatível com OpenAI permite alternar entre modelos sem reescrever a integração, os dados são criptografados via AES-GCM e não são salvos, e as empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e um painel administrativo com limites. Para desenvolvedores, isso significa geração e refatoração de código, depuração e revisão; para analistas, cálculos de várias etapas e trabalho com documentos; para equipes de produto, montagem de cenários de agentes com longas sequências de passos; para pesquisadores, verificação rápida de hipóteses e comparação de respostas de diferentes modelos em uma única janela.Perguntas frequentes sobre Gemini 3.7 Flash Batch
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.
gemini-3.7-flash:batch é uma versão do modelo Google Gemini com o sufixo batch, projetada para processamento em lote de grandes volumes de solicitações. Ele trabalha com texto, imagens e documentos, suporta raciocínio, chamada de funções e saída JSON estruturada. Adequado para análise de documentos, extração de dados, análise de código e tarefas repetitivas em massa via BotHub.
Em uma única resposta, o gemini-3.7-flash:batch gera até 65.536 tokens — isso geralmente é suficiente para um capítulo de documento, relatório detalhado ou um grande fragmento de código. O contexto do modelo atinge 1.048.576 tokens, portanto, ele retém materiais de origem longos sem perdê-los durante o diálogo.
Sim, o raciocínio antes da resposta está marcado nos dados do modelo como uma capacidade confirmada. O gemini-3.7-flash:batch analisa a tarefa passo a passo, o que ajuda notavelmente em cálculos de várias etapas, deduções lógicas e análise de código. Faz sentido ativar esse modo onde o processo de solução é importante.
Sim, o gemini-3.7-flash:batch suporta chamada de funções e saída JSON estruturada. Isso significa que o modelo pode ser conectado a serviços externos e bancos de dados, e suas respostas podem ser aceitas imediatamente como campos prontos, sem análise manual de texto. Útil ao construir sistemas multimodais via API compatível com OpenAI do BotHub.
Além de texto, o modelo aceita imagens e documentos: você pode carregar uma digitalização, PDF ou planilha e pedir para analisar o conteúdo. Não há indicação sobre áudio e vídeo em nossos dados, portanto, não prometeremos suporte a eles — vale a pena verificar com seu próprio arquivo diretamente no BotHub.
Não há uma avaliação separada do desempenho com o idioma russo nos dados do modelo, portanto, não faremos conclusões específicas. O modelo é projetado para tarefas de texto e análise de documentos, então cenários em russo — resumo, edição, extração de dados — devem ser testados com seus próprios exemplos no BotHub antes da implementação.