Gemini 3.7 Flash ist Googles schnelles Chat-Modell für alltägliches Coding, agentische Tool-Nutzung und mehrstufige Aufgaben, über eine OpenAI-kompatible API. Es liest bis zu 1.048.576 Token, antwortet mit bis zu 65.536 und bietet drei Reasoning-Stufen.
Playground
Diese Beispiele wurden eigens für diesen Endpunkt geschrieben. Ersetzen Sie Prompt und Beispiel-URLs durch eigene erreichbare Eingaben und prüfen Sie vor dem Absenden den aktuellen Preis und die Verfügbarkeit des Modells.
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $0.675 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.0675 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $3.375 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 65,536
$0.675/3.38pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
patch-review Der Alltagsaufruf beim Programmieren: feste System-Nachricht, ein Diff, Stufe auf low. So sieht die Mehrheit der Anfragen an diesem Endpunkt aus.
- 2000
- low
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $0.675 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.0675 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $3.375 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 65,536
$0.675/3.38pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
agent-step Ein Schritt einer Werkzeugschleife. Das Modell antwortet entweder oder liefert tool_calls; Ihre Laufzeit führt den Aufruf aus und hängt eine tool-Nachricht an, bevor die nächste Anfrage rausgeht.
- 2000
- auto
- medium
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $0.675 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.0675 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $3.375 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 65,536
$0.675/3.38pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
structured-extract JSON-Ausgabe. response_format formt die Antwort; Parsen und Prüfen bleiben bei Ihnen.
- 3000
Dieses Beispiel beginnt bei Eingabe $0.675 / Ausgabe $3.375 je 1 Mio. Token. Der Playground aktualisiert die Schätzung, sobald Sie die Einstellungen ändern.