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GGemini 3.7 FlashAPI

Gemini 3.7 Flash es un modelo multimodal de Google para flujos de trabajo agentivos rápidos, codificación y razonamiento complejo de múltiples pasos.

1MVentana de contexto · tokens
$0.75Precio de entrada · por M tokens
$3.75Precio de salida · por M tokens
GoogleProveedor

Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.

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Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Gemini 3.7 Flash, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor. Modo de medición: 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. modelos medidos aquítop 14%
Puntuaciones más altas que el 86% de los 289 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $2 por 1M de tokens (mediana de 21) — este cuesta $1.5.
Más barato y mejor en este índice: MiMo-V2.6-Pro · GLM 5.3 · GLM 5.3 (batch) y 5 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Gemini 3.7 Flash es un modelo de IA comercial de Google. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan diariamente desde los precios públicos de lista, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Gemini 3.7 Flash?

Gemini 3.7 Flash es un modelo de lenguaje de IA de Google. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 39.1 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es gratuito Gemini 3.7 Flash?

Gemini 3.7 Flash is not free: it costs $0.75 per million input tokens and $3.75 per million output tokens. Open-weight alternatives can be self-hosted at no per-token cost.

¿En qué es bueno Gemini 3.7 Flash?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan 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%. Se utiliza particularmente para generación de código.

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