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GGemini 3.7 FlashAPI

Gemini 3.7 Flash ist ein multimodales Modell von Google für schnelle agentische Workflows, Codierung und komplexes mehrstufiges Denken.

1MKontextfenster · Tokens
$0.75Eingabepreis · pro M Tokens
$3.75Ausgabepreis · pro M Tokens
GoogleAnbieter

Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Gemini 3.7 Flash, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: high.

Intelligence index39.1
Coding index76.1
GPQA94.5%
Humanity's Last Exam47.9%
Long Context Reasoning81.7%
SciCode57.2%
τ-Bench Banking32.8%
Terminal-Bench85.8%
💰 Blended price$1.5 / 1M tokens
📈 Value26.1 intelligence points per $
vs. Modelle, die hier gemessen werdenoberste 15%
Scores höher als 85% der 289 Modelle, die von Artificial Analysis gemessen und hier verfolgt werden.
Modelle auf diesem Niveau kosten $2 pro 1M Tokens (Median von 21) — dieses kostet $1.5.
Günstiger und besser in diesem Index: MiMo-V2.6-Pro · GLM 5.3 (batch) · GLM 5.3 Flash und 4 mehr
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Gemini 3.7 Flash ist ein kommerzielles KI-Modell von Google. Die unten aufgeführten Spezifikationen werden automatisch verfolgt: Die Preise werden täglich aus öffentlichen Listenpreisen aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Gemini 3.7 Flash?

Gemini 3.7 Flash ist ein KI-Sprachmodell von Google. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 39.1 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Gemini 3.7 Flash kostenlos?

Gemini 3.7 Flash ist nicht kostenlos: es kostet $0.75 pro Million Input-Tokens und $3.75 pro Million Output-Tokens. Open-Weight-Alternativen können self-hosted betrieben werden, ohne Kosten pro Token.

Worin ist Gemini 3.7 Flash gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 94.5%, Humanity's Last Exam 47.9%, Long Context Reasoning 81.7%, SciCode 57.2%, τ-Bench Banking 32.8%, Terminal-Bench 85.8%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

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