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Google: Gemini 3.7 Flash (batch)

Markdown · JSON

Google: Gemini 3.7 Flash (batch)

Gemini 3.7 Flash combina razonamiento multimodal con programación y trabajo de agentes de varios pasos. El perfil 3.7 de Google enfatiza la fidelidad a las maquetas de diseño y la comprensión de video con agentes, con razonamiento bajo, medio y alto. Acepta texto y medios, devuelve texto y tiene límites documentados de entrada/salida de 1,048,576/65,536 tokens.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Gemini 3.7 Flash es el perfil de razonamiento multimodal de Google con nombre propio para programación, flujos de agentes y ejecución de varios pasos. Se basa en Gemini 3.6 Flash, con cambios algorítmicos en el razonamiento y compatibilidad con comprensión de video mediante agentes. Texto, imágenes, audio, video y PDF pueden constituir el material de origen de un resultado textual. Los entregables útiles incluyen una revisión enfocada de código, una comparación entre una maqueta de diseño y una implementación o un análisis de eventos de una grabación fundamentado en la fuente.

La guía para desarrolladores de 3.7 destaca una mayor fidelidad al diseño en trabajos de escritorio y web. Para esa tarea, proporciona la maqueta prevista, la fuente pertinente y la discrepancia observable. Pide una comparación con elementos concretos como espaciado, estados de componentes, jerarquía textual o comportamiento de interacción. Para una comparación de diseño, solicita una lista de discrepancias entre la maqueta de un panel de ajustes y su implementación existente, vinculando cada corrección propuesta con la captura o la fuente. El resultado debe identificar qué necesita cambiar sin ampliar silenciosamente el diseño más allá de los requisitos proporcionados.

Para un flujo de programación, indica el objetivo, el comportamiento existente, los archivos pertinentes y las restricciones. Google posiciona 3.7 para resolver problemas de software y reducir ciclos fallidos de agentes, pero una revisión útil sigue comprobando la modificación real y el resultado de validación. Mantén en la conversación la secuencia de observaciones de herramientas para que un paso posterior no parta de una descripción inventada del código. El resultado final puede distinguir un cambio propuesto de uno confirmado mediante las herramientas de la aplicación conectada.

Los niveles de pensamiento documentados son bajo, medio y alto, con medio como valor predeterminado. Bajo admite respuestas acotadas más rápidas, mientras que alto está destinado al razonamiento difícil y al trabajo prolongado con herramientas. Gemini 3.7 Flash no admite pensamiento mínimo. Por eso, un análisis breve de una discrepancia de interfaz y una investigación más profunda de varios archivos requieren elecciones distintas de esfuerzo. Define el entregable final y las condiciones que debe cumplir antes de solicitar una secuencia más larga de razonamiento y acciones.

La página exacta del modelo enumera llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps y contexto de URL. Computer Use se marca como preliminar, y las salidas estructuradas pueden definir un registro de resultados. Una solicitud de función es una operación propuesta para que la aplicación conectada la ejecute y devuelva. Para una tarea de agente, asigna a la herramienta un propósito claro y conserva el resultado real antes de pedir al modelo que continúe. Para extracción documental, define los campos, los valores aceptables y cómo debe representarse la información ausente.

Esta edición admite comprensión de video mediante agentes. Proporciona la grabación pertinente e indica el evento o relación que debe examinarse. Un encargo práctico puede preguntar qué acción visible explica un cambio de estado o solicitar una descripción ordenada de eventos con evidencia del clip. Las imágenes y páginas PDF pueden respaldar de forma similar una comparación visual o documental. La salida sigue siendo texto: interpretación, datos extraídos, código o una explicación escrita. El video, las ilustraciones o la voz generados pertenecen a perfiles de modelo separados.

La tabla exacta de API 3.7 de Google especifica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 de salida, mientras que su ficha nativa describe hasta 1M de contexto y 64K de salida textual. Incluye instrucciones, turnos anteriores y medios proporcionados al preparar la entrada. El procesamiento por lotes y la caché figuran para el perfil del productor, junto a las opciones Flex y Priority. Para una colección de solicitudes independientes, conserva identificadores de fuente y un formato consistente de resultados para que cada respuesta pueda comprobarse con su propia entrada.

Las posibles limitaciones incluyen alucinaciones y lentitud ocasional o tiempos de espera agotados. Su fecha de corte de conocimiento es marzo de 2026, con algunos dominios limitados a enero de 2025. Proporciona fuentes actuales cuando una conclusión dependa de hechos más recientes. La distinción útil de esta edición es su enfoque documentado en problemas de software, fidelidad al diseño y razonamiento sobre video; revisa esos resultados frente a la maqueta, el código o los medios reales, en lugar de sustituir un perfil histórico identificado por funciones más nuevas.

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches google/gemini-3.7-flash:batch

google/gemini-3.7-flash:batch

Google /google/gemini-3.7-flash:batch

Inicio

Gemini 3.7 Flash combina razonamiento multimodal con programación y trabajo de agentes de varios pasos. El perfil 3.7 de Google enfatiza la fidelidad a las maquetas de diseño y la comprensión de video con agentes, con razonamiento bajo, medio y alto. Acepta texto y medios, devuelve texto y tiene límites documentados de entrada/salida de 1,048,576/65,536 tokens.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
JSON de results[].response.body en línea
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampoendpointTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
/v1/chat/completions
Predeterminado—
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
google/gemini-3.7-flash:batch
Predeterminado—
CamporequestsTipobatch_item[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Camporequests[].custom_idTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Camporequests[].body.messagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campocompletion_windowTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
24h
Predeterminado—
CampoproviderTipoobject|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Camporequests[].body.modelTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
google/gemini-3.7-flash:batch, google/gemini-3.7-flash
Predeterminado—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
google-vertex/global
Predeterminado—
Campoprovider.allow_fallbacksTipoboolean|nullRequisitoOpcionalValores y límites
false, null
Predeterminado—
Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratoendpoint, model, requests
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetrorepresentationContratorequests[] en línea; cada elemento tiene custom_id y body
Parámetrorequest_endpoint_profileContrato/v1/chat/completions
Parámetrofile_materialContratoQuien realiza la llamada puede leer localmente el JSONL UTF-8 real e incorporarlo a requests[]. No se utiliza el campo purpose para cargas, ni input_file_id ni referencias a archivos. Si falta el material del cliente o está vacío, la preparación se detiene antes del POST.
Parámetroserialization_orderContratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion_window (si se proporciona), requests al final
Parámetrooptional_controlsContratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parámetroschema_scopeContratoCuerpos de solicitudes de texto de Chat Completions dentro de la estructura Batch en línea documentada.

Ciclo de vida: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · El response.id real de la respuesta de creación original; el mismo usuario, clave y grupo

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00075 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00375 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000075 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0000833333333333334 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00075 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00375 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000075 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0000833333333333334 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Batch

curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-3.7-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-3.7-flash:batch', 'google/gemini-3.7-flash']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.7-flash:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Batch

JSON de results[].response.body en línea

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Consultar el estado de la tarea
curl · estado de la operación original
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva el JSON completo del estado original, cada result/custom_id y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda results[] completados como JSONL sin filtrar.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva el ID de la operación original. La respuesta 503 result_pending_check incluye X-Should-Retry:false; nunca vuelvas a enviar un lote original cuyo resultado sea desconocido.

Campos de respuesta
CampoTipo
Camporesults[].custom_idTipostring
Camporesults[].response.body.choices[].message.contentTipostring|null
Camporesults[].errorTipoobject|null
CampousageTipoobject|null
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
CampoendpointTipostring
CampostatusTipostring
Camporequest_countsTipoobject
Camporesults[].idTipostring
Camporesults[].response.status_codeTipointeger
Camporesults[].response.request_idTipostring
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónLa estructura en línea documentada no es válida, hay claves duplicadas, existe un problema con la identidad de los elementos o hay un conflicto entre las capacidades configuradas del modelo.Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de realizar cualquier nuevo envío.
Respuesta401 · authentication_errorCondiciónClave de API no válida.Siguiente pasoUsa la clave de Ailoot autorizada.
Respuesta403 · permission_errorCondiciónGrupo de Batch no disponible.Siguiente pasoVerifica los permisos de la clave y el grupo.
Respuesta422 · invalid_request_errorCondiciónBatch usa facturación contra saldo; se rechazan las solicitudes de creación con una suscripción.Siguiente pasoUsa el grupo autorizado con facturación contra saldo.
Respuesta422 · price_unavailableCondiciónNo se puede cotizar la entrada de Batch.Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia.
Respuesta402 · billing_errorCondiciónReserva de Batch no disponible.Siguiente pasoResuelve los requisitos de admisión antes de realizar una nueva solicitud.
Respuesta503 · price_unavailableCondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles.Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios.
Respuesta503 · api_errorCondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible.Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta.
Respuesta503 · result_pending_checkCondiciónEl resultado original requiere una revisión; X-Should-Retry:false.Siguiente pasoConserva el operation_id/id original y consulta su estado; nunca repitas el POST original.
Respuesta404 · not_foundCondiciónLa operación de consulta de estado de Batch no existe o pertenece a otra identidad.Siguiente pasoUsa el id original exacto y el mismo usuario, clave y grupo.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra google/gemini-3.7-flash:batch

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

google/gemini-3.7-flash:batch

FAQ · Google: Gemini 3.7 Flash (batch)
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/batches · google/gemini-3.7-flash:batch: text → text

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/batches · google/gemini-3.7-flash:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/batches · google/gemini-3.7-flash:batch: requests.min_items: 1

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