Gemini 3.7 Flash es el perfil específico de razonamiento multimodal de Google para programación, flujos de trabajo de agentes y ejecución en varios pasos. Se basa en Gemini 3.6 Flash, con cambios algorítmicos en el razonamiento y compatibilidad con la comprensión de vídeo mediante agentes. El texto, las imágenes, el audio, el vídeo y los PDF pueden constituir el material de origen de un resultado textual. Entre los entregables útiles se encuentran una revisión de código centrada en un objetivo concreto, una comparación entre una maqueta de diseño y una implementación, o un análisis de los acontecimientos de una grabación fundamentado en la fuente.
La guía para desarrolladores de 3.7 destaca una mayor correspondencia con el diseño en trabajos de escritorio y web. Para esa tarea, proporciona la maqueta prevista, el código fuente pertinente y la discrepancia observable. Solicita una comparación respecto a elementos concretos, como el espaciado, los estados de los componentes, la jerarquía del texto o el comportamiento de las interacciones. Para una comparación de diseño, solicita una lista de discrepancias entre la maqueta de un panel de configuración y su implementación existente, con cada corrección propuesta vinculada a la captura de pantalla o al código fuente. El resultado debe identificar qué necesita cambiar sin ampliar silenciosamente el diseño más allá de los requisitos proporcionados.
Para un flujo de trabajo de programación, indica el objetivo, el comportamiento existente, los archivos pertinentes y las restricciones. Google presenta 3.7 como una opción para resolver problemas de software y reducir los ciclos fallidos de los agentes, pero una revisión útil sigue comprobando la modificación real y el resultado de la validación. Mantén en la conversación la secuencia de observaciones obtenidas mediante herramientas para que un paso posterior no parta de una descripción inventada de la base de código. El resultado final puede distinguir entre un cambio propuesto y uno confirmado mediante las herramientas de la aplicación conectada.
Los niveles de razonamiento documentados son bajo, medio y alto, con medio como valor predeterminado. El nivel bajo facilita respuestas acotadas más rápidas, mientras que el alto está pensado para razonamiento difícil y trabajo prolongado con herramientas. Gemini 3.7 Flash no admite razonamiento mínimo. Por tanto, un análisis breve de una discrepancia de interfaz y una investigación más profunda que abarque 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 específica del modelo enumera llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps y contexto de URL. Computer Use figura como capacidad en versión preliminar, y las salidas estructuradas permiten definir un registro de resultados. Una solicitud de llamada a una función es una operación propuesta que la aplicación conectada debe ejecutar y cuyo resultado debe devolver. 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 una extracción de información de documentos, define los campos, los valores aceptables y cómo debe representarse la información que falte.
Esta edición admite la comprensión de vídeo mediante agentes. Proporciona la grabación pertinente e indica el acontecimiento o la relación que debe examinarse. Unas instrucciones prácticas pueden preguntar qué acción visible explica un cambio de estado, o solicitar una descripción ordenada de los acontecimientos con pruebas del clip. Las imágenes y las páginas PDF pueden servir igualmente de apoyo a una comparación visual o documental. La salida sigue siendo texto: interpretación, datos extraídos, código o una explicación escrita. La generación de vídeo, imágenes o voz corresponde a perfiles de modelo separados.
La tabla específica de la API 3.7 de Google establece 1 048 576 tokens de entrada y 65 536 tokens de salida, mientras que su ficha nativa describe hasta 1M de contexto y 64K de salida de texto. Incluye las instrucciones, las intervenciones anteriores y el contenido multimedia proporcionado en la preparación de la entrada. Para el perfil del fabricante se indican procesamiento por lotes y almacenamiento en caché, junto con las opciones Flex y Priority. Para un conjunto de solicitudes independientes, conserva los identificadores de las fuentes y un formato de resultado coherente para que cada respuesta pueda comprobarse con su propia entrada.
Entre las posibles limitaciones se encuentran las alucinaciones y la lentitud ocasional o los tiempos de espera agotados. La fecha límite de sus conocimientos es marzo de 2026, con algunos ámbitos limitados a enero de 2025. Proporciona material de origen actual cuando una conclusión dependa de hechos más recientes. Lo que distingue de forma útil a esta edición es su enfoque documentado en los problemas de software, el cumplimiento del diseño y el razonamiento sobre vídeo; contrasta esos resultados con la maqueta, el código o el contenido multimedia reales, en lugar de sustituir un perfil histórico específico por funciones más recientes.
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Solicita una comparación respecto a elementos concretos, como el espaciado, los estados de los componentes, la jerarquía del texto o el comportamiento de las interacciones. Para una comparación de diseño, solicita una lista de discrepancias entre la maqueta de un panel de configuración y su implementación existente, con cada corrección propuesta vinculada a la captura de pantalla o al código fuente. El resultado debe identificar qué necesita cambiar sin ampliar silenciosamente el diseño más allá de los requisitos proporcionados.\n\nPara un flujo de trabajo de programación, indica el objetivo, el comportamiento existente, los archivos pertinentes y las restricciones. Google presenta 3.7 como una opción para resolver problemas de software y reducir los ciclos fallidos de los agentes, pero una revisión útil sigue comprobando la modificación real y el resultado de la validación. Mantén en la conversación la secuencia de observaciones obtenidas mediante herramientas para que un paso posterior no parta de una descripción inventada de la base de código. El resultado final puede distinguir entre un cambio propuesto y uno confirmado mediante las herramientas de la aplicación conectada.\n\nLos niveles de razonamiento documentados son bajo, medio y alto, con medio como valor predeterminado. El nivel bajo facilita respuestas acotadas más rápidas, mientras que el alto está pensado para razonamiento difícil y trabajo prolongado con herramientas. Gemini 3.7 Flash no admite razonamiento mínimo. Por tanto, un análisis breve de una discrepancia de interfaz y una investigación más profunda que abarque 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.\n\nLa página específica del modelo enumera llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps y contexto de URL. Computer Use figura como capacidad en versión preliminar, y las salidas estructuradas permiten definir un registro de resultados. Una solicitud de llamada a una función es una operación propuesta que la aplicación conectada debe ejecutar y cuyo resultado debe devolver. 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 una extracción de información de documentos, define los campos, los valores aceptables y cómo debe representarse la información que falte.\n\nEsta edición admite la comprensión de vídeo mediante agentes. Proporciona la grabación pertinente e indica el acontecimiento o la relación que debe examinarse. Unas instrucciones prácticas pueden preguntar qué acción visible explica un cambio de estado, o solicitar una descripción ordenada de los acontecimientos con pruebas del clip. Las imágenes y las páginas PDF pueden servir igualmente de apoyo a una comparación visual o documental. La salida sigue siendo texto: interpretación, datos extraídos, código o una explicación escrita. La generación de vídeo, imágenes o voz corresponde a perfiles de modelo separados.\n\nLa tabla específica de la API 3.7 de Google establece 1 048 576 tokens de entrada y 65 536 tokens de salida, mientras que su ficha nativa describe hasta 1M de contexto y 64K de salida de texto. Incluye las instrucciones, las intervenciones anteriores y el contenido multimedia proporcionado en la preparación de la entrada. Para el perfil del fabricante se indican procesamiento por lotes y almacenamiento en caché, junto con las opciones Flex y Priority. Para un conjunto de solicitudes independientes, conserva los identificadores de las fuentes y un formato de resultado coherente para que cada respuesta pueda comprobarse con su propia entrada.\n\nEntre las posibles limitaciones se encuentran las alucinaciones y la lentitud ocasional o los tiempos de espera agotados. La fecha límite de sus conocimientos es marzo de 2026, con algunos ámbitos limitados a enero de 2025. Proporciona material de origen actual cuando una conclusión dependa de hechos más recientes. 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Acepta texto y contenido multimedia, devuelve texto y tiene límites documentados de entrada/salida de 1 048 576/65 536 tokens.
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 específico de razonamiento multimodal de Google para programación, flujos de trabajo de agentes y ejecución en varios pasos. Se basa en Gemini 3.6 Flash, con cambios algorítmicos en el razonamiento y compatibilidad con la comprensión de vídeo mediante agentes. El texto, las imágenes, el audio, el vídeo y los PDF pueden constituir el material de origen de un resultado textual. Entre los entregables útiles se encuentran una revisión de código centrada en un objetivo concreto, una comparación entre una maqueta de diseño y una implementación, o un análisis de los acontecimientos de una grabación fundamentado en la fuente.
La guía para desarrolladores de 3.7 destaca una mayor correspondencia con el diseño en trabajos de escritorio y web. Para esa tarea, proporciona la maqueta prevista, el código fuente pertinente y la discrepancia observable. Solicita una comparación respecto a elementos concretos, como el espaciado, los estados de los componentes, la jerarquía del texto o el comportamiento de las interacciones. Para una comparación de diseño, solicita una lista de discrepancias entre la maqueta de un panel de configuración y su implementación existente, con cada corrección propuesta vinculada a la captura de pantalla o al código fuente. El resultado debe identificar qué necesita cambiar sin ampliar silenciosamente el diseño más allá de los requisitos proporcionados.
Para un flujo de trabajo de programación, indica el objetivo, el comportamiento existente, los archivos pertinentes y las restricciones. Google presenta 3.7 como una opción para resolver problemas de software y reducir los ciclos fallidos de los agentes, pero una revisión útil sigue comprobando la modificación real y el resultado de la validación. Mantén en la conversación la secuencia de observaciones obtenidas mediante herramientas para que un paso posterior no parta de una descripción inventada de la base de código. El resultado final puede distinguir entre un cambio propuesto y uno confirmado mediante las herramientas de la aplicación conectada.
Los niveles de razonamiento documentados son bajo, medio y alto, con medio como valor predeterminado. El nivel bajo facilita respuestas acotadas más rápidas, mientras que el alto está pensado para razonamiento difícil y trabajo prolongado con herramientas. Gemini 3.7 Flash no admite razonamiento mínimo. Por tanto, un análisis breve de una discrepancia de interfaz y una investigación más profunda que abarque 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 específica del modelo enumera llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps y contexto de URL. Computer Use figura como capacidad en versión preliminar, y las salidas estructuradas permiten definir un registro de resultados. Una solicitud de llamada a una función es una operación propuesta que la aplicación conectada debe ejecutar y cuyo resultado debe devolver. 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 una extracción de información de documentos, define los campos, los valores aceptables y cómo debe representarse la información que falte.
Esta edición admite la comprensión de vídeo mediante agentes. Proporciona la grabación pertinente e indica el acontecimiento o la relación que debe examinarse. Unas instrucciones prácticas pueden preguntar qué acción visible explica un cambio de estado, o solicitar una descripción ordenada de los acontecimientos con pruebas del clip. Las imágenes y las páginas PDF pueden servir igualmente de apoyo a una comparación visual o documental. La salida sigue siendo texto: interpretación, datos extraídos, código o una explicación escrita. La generación de vídeo, imágenes o voz corresponde a perfiles de modelo separados.
La tabla específica de la API 3.7 de Google establece 1 048 576 tokens de entrada y 65 536 tokens de salida, mientras que su ficha nativa describe hasta 1M de contexto y 64K de salida de texto. Incluye las instrucciones, las intervenciones anteriores y el contenido multimedia proporcionado en la preparación de la entrada. Para el perfil del fabricante se indican procesamiento por lotes y almacenamiento en caché, junto con las opciones Flex y Priority. Para un conjunto de solicitudes independientes, conserva los identificadores de las fuentes y un formato de resultado coherente para que cada respuesta pueda comprobarse con su propia entrada.
Entre las posibles limitaciones se encuentran las alucinaciones y la lentitud ocasional o los tiempos de espera agotados. La fecha límite de sus conocimientos es marzo de 2026, con algunos ámbitos limitados a enero de 2025. Proporciona material de origen actual cuando una conclusión dependa de hechos más recientes. Lo que distingue de forma útil a esta edición es su enfoque documentado en los problemas de software, el cumplimiento del diseño y el razonamiento sobre vídeo; contrasta esos resultados con la maqueta, el código o el contenido multimedia reales, en lugar de sustituir un perfil histórico específico por funciones más recientes.
POST /v1/batchestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites /v1/chat/completions | Predeterminado— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-3.7-flash:batch | Predeterminado— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites 24h | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites google/gemini-3.7-flash:batch, google/gemini-3.7-flash | Predeterminado— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites google-vertex/global | Predeterminado— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoOpcional | Valores y límites false, null | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratoendpoint, model, requests |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrorepresentation | Contratorequests[] en la propia solicitud; cada elemento tiene custom_id y body |
Parámetrorequest_endpoint_profile | Contrato/v1/chat/completions |
Parámetrofile_material | ContratoEl cliente puede leer localmente el JSONL real en UTF-8 e incorporarlo a requests[]. No se utiliza purpose de carga, input_file_id ni ninguna referencia a archivos. Si falta el material del cliente o está vacío, la preparación se detiene antes del POST. |
Parámetroserialization_order | Contratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion_window (si se proporciona), requests al final |
Parámetrooptional_controls | Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parámetroschema_scope | ContratoCuerpos de Chat Completions de texto incluidos directamente en el contenedor Batch documentado. |
Ciclo de vida: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id real de la respuesta de creación original; mismo usuario, clave y grupo
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 $0.0000833333333333334 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=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}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n 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")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.7-flash:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n 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")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON de results[].response.body incluido directamente
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nConserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva el JSON completo del estado original, cada resultado y su custom_id, y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda los results[] completados como JSONL sin filtrarlos.
Conserva el ID de la operación original. 503 result_pending_check incluye X-Should-Retry:false; nunca vuelvas a enviar un lote original cuyo resultado se desconoce.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónEl contenedor documentado con contenido incluido directamente no es válido, hay claves duplicadas, la identidad de un elemento no es válida o existe un conflicto con las capacidades configuradas del modelo. | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de cualquier nuevo envío. |
Respuesta401 · authentication_error | CondiciónClave API no válida. | Siguiente pasoUsa la clave Ailoot autorizada. |
Respuesta403 · permission_error | CondiciónGrupo de Batch no disponible. | Siguiente pasoComprueba los permisos de la clave y del grupo. |
Respuesta422 · invalid_request_error | CondiciónBatch se factura con cargo al saldo; se rechaza su creación con una suscripción. | Siguiente pasoUsa el grupo autorizado que se factura con cargo al saldo. |
Respuesta422 · price_unavailable | CondiciónNo se puede calcular el presupuesto de la entrada de Batch. | Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia. |
Respuesta402 · billing_error | CondiciónReserva de Batch no disponible. | Siguiente pasoResuelve la admisión antes de enviar una nueva solicitud. |
Respuesta503 · price_unavailable | CondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles. | Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios. |
Respuesta503 · api_error | CondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible. | Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta. |
Respuesta503 · result_pending_check | CondiciónEl resultado original requiere comprobación; X-Should-Retry:false. | Siguiente pasoConserva el operation_id/id original y consulta su estado; nunca repitas el POST original. |
Respuesta404 · not_found | CondiciónLa 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. |
Ailoot Ultra google/gemini-3.7-flash:batch
Usa las rutas de método indicadas arriba.