Gemini 3.7 Flash è il profilo denominato di Google per il ragionamento multimodale, la programmazione, i flussi agentici e l'esecuzione in più passaggi. Si basa su Gemini 3.6 Flash, con modifiche algoritmiche al ragionamento e supporto alla comprensione agentica dei video. Testo, immagini, audio, video e PDF possono costituire il materiale sorgente per un risultato testuale. Tra i risultati utili figurano una revisione mirata del codice, un confronto tra un mockup di design e un'implementazione oppure un'analisi basata sulle fonti degli eventi in una registrazione.
La guida per sviluppatori 3.7 evidenzia una maggiore corrispondenza al design nel lavoro desktop e web. Per questo compito, fornisci il mockup previsto, il codice sorgente pertinente e la discrepanza osservabile. Chiedi un confronto su elementi concreti, come spaziatura, stati dei componenti, gerarchia del testo o comportamento delle interazioni. Per un confronto di design, richiedi un elenco delle discrepanze tra il mockup di un pannello di impostazioni e la sua implementazione esistente, collegando ogni correzione proposta allo screenshot o al sorgente. Il risultato dovrebbe identificare ciò che deve cambiare senza estendere implicitamente il design oltre i requisiti forniti.
Per un flusso di programmazione, indica l'obiettivo, il comportamento esistente, i file pertinenti e i vincoli. Google propone 3.7 per risolvere problemi software e ridurre i cicli fallimentari degli agenti, ma una verifica utile controlla comunque la modifica effettiva e il risultato della convalida. Mantieni nella conversazione la sequenza delle osservazioni degli strumenti, affinché un passaggio successivo non parta da un resoconto inventato della base di codice. Il risultato finale può distinguere una modifica proposta da una confermata tramite gli strumenti dell'applicazione collegata.
I livelli di thinking documentati sono low, medium e high, con medium come predefinito. Low supporta risposte delimitate più rapide, mentre high è previsto per ragionamento difficile e uso esteso degli strumenti. Gemini 3.7 Flash non supporta il thinking minimal. Una breve analisi di una discrepanza dell'interfaccia e un'indagine approfondita su più file richiedono quindi scelte di impegno diverse. Definisci il risultato finale e le condizioni che deve soddisfare prima di richiedere una sequenza più lunga di ragionamento e azioni.
La pagina dell'esatto modello elenca chiamate di funzione, esecuzione di codice, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Maps e contesto URL. Computer Use è indicato come funzionalità in anteprima, e gli output strutturati possono definire un record del risultato. Una richiesta di funzione è un'operazione proposta che l'applicazione collegata deve eseguire, restituendone l'esito. Per un compito agentico, assegna allo strumento uno scopo chiaro e conserva il risultato reale prima di chiedere al modello di proseguire. Per un'estrazione documentale, definisci i campi, i valori accettabili e come rappresentare le informazioni mancanti.
Questa edizione supporta la comprensione agentica dei video. Fornisci la registrazione pertinente e specifica l'evento o la relazione da esaminare. Un brief pratico può chiedere quale azione visibile spieghi un cambiamento di stato, oppure richiedere una descrizione ordinata degli eventi con prove tratte dalla clip. Analogamente, immagini e pagine PDF possono sostenere un confronto visivo o documentale. L'output resta testo: interpretazione, dati estratti, codice o una spiegazione scritta. Video, immagini artistiche o parlato generati appartengono a profili di modello separati.
La tabella dell'esatta API 3.7 di Google specifica 1,048,576 token di input e 65,536 token di output, mentre la scheda nativa descrive un contesto fino a 1M e output testuale di 64K. Includi istruzioni, turni precedenti e contenuti multimediali forniti nella preparazione dell'input. Elaborazione batch e caching sono elencati per il profilo del produttore, insieme alle opzioni Flex e Priority. Per una raccolta di richieste indipendenti, conserva identificativi delle fonti e un formato coerente del risultato, affinché ogni risposta possa essere verificata rispetto al proprio input.
I limiti possibili comprendono allucinazioni e occasionali rallentamenti o timeout. Il limite temporale delle conoscenze è marzo 2026, con alcuni ambiti limitati a gennaio 2025. Fornisci materiale sorgente aggiornato quando una conclusione dipende da fatti più recenti. La distinzione utile di questa edizione è l'attenzione documentata a problemi software, aderenza al design e ragionamento sui video; controlla tali risultati rispetto al mockup, al codice o ai contenuti multimediali effettivi, anziché sostituire un profilo storico denominato con funzionalità più nuove.
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Per un confronto di design, richiedi un elenco delle discrepanze tra il mockup di un pannello di impostazioni e la sua implementazione esistente, collegando ogni correzione proposta allo screenshot o al sorgente. Il risultato dovrebbe identificare ciò che deve cambiare senza estendere implicitamente il design oltre i requisiti forniti.\n\nPer un flusso di programmazione, indica l'obiettivo, il comportamento esistente, i file pertinenti e i vincoli. Google propone 3.7 per risolvere problemi software e ridurre i cicli fallimentari degli agenti, ma una verifica utile controlla comunque la modifica effettiva e il risultato della convalida. Mantieni nella conversazione la sequenza delle osservazioni degli strumenti, affinché un passaggio successivo non parta da un resoconto inventato della base di codice. Il risultato finale può distinguere una modifica proposta da una confermata tramite gli strumenti dell'applicazione collegata.\n\nI livelli di thinking documentati sono low, medium e high, con medium come predefinito. Low supporta risposte delimitate più rapide, mentre high è previsto per ragionamento difficile e uso esteso degli strumenti. Gemini 3.7 Flash non supporta il thinking minimal. Una breve analisi di una discrepanza dell'interfaccia e un'indagine approfondita su più file richiedono quindi scelte di impegno diverse. Definisci il risultato finale e le condizioni che deve soddisfare prima di richiedere una sequenza più lunga di ragionamento e azioni.\n\nLa pagina dell'esatto modello elenca chiamate di funzione, esecuzione di codice, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Maps e contesto URL. Computer Use è indicato come funzionalità in anteprima, e gli output strutturati possono definire un record del risultato. Una richiesta di funzione è un'operazione proposta che l'applicazione collegata deve eseguire, restituendone l'esito. Per un compito agentico, assegna allo strumento uno scopo chiaro e conserva il risultato reale prima di chiedere al modello di proseguire. Per un'estrazione documentale, definisci i campi, i valori accettabili e come rappresentare le informazioni mancanti.\n\nQuesta edizione supporta la comprensione agentica dei video. Fornisci la registrazione pertinente e specifica l'evento o la relazione da esaminare. Un brief pratico può chiedere quale azione visibile spieghi un cambiamento di stato, oppure richiedere una descrizione ordinata degli eventi con prove tratte dalla clip. Analogamente, immagini e pagine PDF possono sostenere un confronto visivo o documentale. L'output resta testo: interpretazione, dati estratti, codice o una spiegazione scritta. Video, immagini artistiche o parlato generati appartengono a profili di modello separati.\n\nLa tabella dell'esatta API 3.7 di Google specifica 1,048,576 token di input e 65,536 token di output, mentre la scheda nativa descrive un contesto fino a 1M e output testuale di 64K. Includi istruzioni, turni precedenti e contenuti multimediali forniti nella preparazione dell'input. Elaborazione batch e caching sono elencati per il profilo del produttore, insieme alle opzioni Flex e Priority. Per una raccolta di richieste indipendenti, conserva identificativi delle fonti e un formato coerente del risultato, affinché ogni risposta possa essere verificata rispetto al proprio input.\n\nI limiti possibili comprendono allucinazioni e occasionali rallentamenti o timeout. Il limite temporale delle conoscenze è marzo 2026, con alcuni ambiti limitati a gennaio 2025. Fornisci materiale sorgente aggiornato quando una conclusione dipende da fatti più recenti. 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Accetta testo e contenuti multimediali, restituisce testo e ha limiti documentati di input/output di 1,048,576/65,536 token.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Gemini 3.7 Flash è il profilo denominato di Google per il ragionamento multimodale, la programmazione, i flussi agentici e l'esecuzione in più passaggi. Si basa su Gemini 3.6 Flash, con modifiche algoritmiche al ragionamento e supporto alla comprensione agentica dei video. Testo, immagini, audio, video e PDF possono costituire il materiale sorgente per un risultato testuale. Tra i risultati utili figurano una revisione mirata del codice, un confronto tra un mockup di design e un'implementazione oppure un'analisi basata sulle fonti degli eventi in una registrazione.
La guida per sviluppatori 3.7 evidenzia una maggiore corrispondenza al design nel lavoro desktop e web. Per questo compito, fornisci il mockup previsto, il codice sorgente pertinente e la discrepanza osservabile. Chiedi un confronto su elementi concreti, come spaziatura, stati dei componenti, gerarchia del testo o comportamento delle interazioni. Per un confronto di design, richiedi un elenco delle discrepanze tra il mockup di un pannello di impostazioni e la sua implementazione esistente, collegando ogni correzione proposta allo screenshot o al sorgente. Il risultato dovrebbe identificare ciò che deve cambiare senza estendere implicitamente il design oltre i requisiti forniti.
Per un flusso di programmazione, indica l'obiettivo, il comportamento esistente, i file pertinenti e i vincoli. Google propone 3.7 per risolvere problemi software e ridurre i cicli fallimentari degli agenti, ma una verifica utile controlla comunque la modifica effettiva e il risultato della convalida. Mantieni nella conversazione la sequenza delle osservazioni degli strumenti, affinché un passaggio successivo non parta da un resoconto inventato della base di codice. Il risultato finale può distinguere una modifica proposta da una confermata tramite gli strumenti dell'applicazione collegata.
I livelli di thinking documentati sono low, medium e high, con medium come predefinito. Low supporta risposte delimitate più rapide, mentre high è previsto per ragionamento difficile e uso esteso degli strumenti. Gemini 3.7 Flash non supporta il thinking minimal. Una breve analisi di una discrepanza dell'interfaccia e un'indagine approfondita su più file richiedono quindi scelte di impegno diverse. Definisci il risultato finale e le condizioni che deve soddisfare prima di richiedere una sequenza più lunga di ragionamento e azioni.
La pagina dell'esatto modello elenca chiamate di funzione, esecuzione di codice, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Maps e contesto URL. Computer Use è indicato come funzionalità in anteprima, e gli output strutturati possono definire un record del risultato. Una richiesta di funzione è un'operazione proposta che l'applicazione collegata deve eseguire, restituendone l'esito. Per un compito agentico, assegna allo strumento uno scopo chiaro e conserva il risultato reale prima di chiedere al modello di proseguire. Per un'estrazione documentale, definisci i campi, i valori accettabili e come rappresentare le informazioni mancanti.
Questa edizione supporta la comprensione agentica dei video. Fornisci la registrazione pertinente e specifica l'evento o la relazione da esaminare. Un brief pratico può chiedere quale azione visibile spieghi un cambiamento di stato, oppure richiedere una descrizione ordinata degli eventi con prove tratte dalla clip. Analogamente, immagini e pagine PDF possono sostenere un confronto visivo o documentale. L'output resta testo: interpretazione, dati estratti, codice o una spiegazione scritta. Video, immagini artistiche o parlato generati appartengono a profili di modello separati.
La tabella dell'esatta API 3.7 di Google specifica 1,048,576 token di input e 65,536 token di output, mentre la scheda nativa descrive un contesto fino a 1M e output testuale di 64K. Includi istruzioni, turni precedenti e contenuti multimediali forniti nella preparazione dell'input. Elaborazione batch e caching sono elencati per il profilo del produttore, insieme alle opzioni Flex e Priority. Per una raccolta di richieste indipendenti, conserva identificativi delle fonti e un formato coerente del risultato, affinché ogni risposta possa essere verificata rispetto al proprio input.
I limiti possibili comprendono allucinazioni e occasionali rallentamenti o timeout. Il limite temporale delle conoscenze è marzo 2026, con alcuni ambiti limitati a gennaio 2025. Fornisci materiale sorgente aggiornato quando una conclusione dipende da fatti più recenti. La distinzione utile di questa edizione è l'attenzione documentata a problemi software, aderenza al design e ragionamento sui video; controlla tali risultati rispetto al mockup, al codice o ai contenuti multimediali effettivi, anziché sostituire un profilo storico denominato con funzionalità più nuove.
POST /v1/batchestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti /v1/chat/completions | Predefinito— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-3.7-flash:batch | Predefinito— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 24h | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti google/gemini-3.7-flash:batch, google/gemini-3.7-flash | Predefinito— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti google-vertex/global | Predefinito— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti false, null | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattoendpoint, model, requests |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorepresentation | Contrattorequests[] inline; ogni elemento contiene custom_id e body |
Parametrorequest_endpoint_profile | Contratto/v1/chat/completions |
Parametrofile_material | ContrattoIl chiamante può leggere localmente i dati JSONL effettivi in UTF-8 e inserirli in requests[]. Non viene usato alcun purpose di caricamento, input_file_id o riferimento a file. Il materiale del cliente mancante o vuoto interrompe la preparazione prima del POST. |
Parametroserialization_order | Contrattoendpoint, model, provider (se fornito), completion_window (se fornito), requests per ultimo |
Parametrooptional_controls | Contrattoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametroschema_scope | ContrattoCorpi delle richieste Chat Completions per testo nella struttura inline Batch documentata. |
Ciclo di vita: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effettivo della risposta alla creazione originale; stesso utente/chiave/gruppo
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.00075 / 1K token Output · Token in output $0.00375 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.000075 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0000833333333333334 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.00075 / 1K token Output · Token in output $0.00375 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.000075 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0000833333333333334 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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 inline di results[].response.body
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 ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva il JSON completo dello stato originale, ogni result/custom_id e il corpo completo della risposta o dell'errore. Salva i results[] completati come JSONL senza filtrarli.
Conserva l'ID dell'operazione originale. La risposta 503 result_pending_check contiene X-Should-Retry:false; non reinviare mai un batch originale il cui esito è sconosciuto.
| 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 |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneStruttura inline documentata non valida, chiavi duplicate, identità degli elementi non valida o conflitto con le capacità configurate del modello. | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di qualsiasi nuovo invio. |
Risposta401 · authentication_error | CondizioneChiave API non valida. | Passaggio successivoUsa la chiave Ailoot autorizzata. |
Risposta403 · permission_error | CondizioneGruppo Batch non disponibile. | Passaggio successivoVerifica le autorizzazioni della chiave e del gruppo. |
Risposta422 · invalid_request_error | CondizioneBatch usa l'addebito sul saldo; la creazione tramite abbonamento viene rifiutata. | Passaggio successivoUsa il gruppo autorizzato con addebito sul saldo. |
Risposta422 · price_unavailable | CondizioneNon è possibile formulare un preventivo per l'input Batch. | Passaggio successivoConserva la risposta; usa l'input documentato per la famiglia. |
Risposta402 · billing_error | CondizioneRiserva Batch non disponibile. | Passaggio successivoRisolvi le condizioni di ammissione prima di una nuova richiesta. |
Risposta503 · price_unavailable | CondizionePrezzo del metodo Batch o tariffe native non disponibili. | Passaggio successivoConserva la risposta; non sostituire i prezzi. |
Risposta503 · api_error | CondizioneLa rotta esatta del fornitore non è disponibile. | Passaggio successivoConserva la risposta per la riparazione della rotta. |
Risposta503 · result_pending_check | CondizioneIl risultato originale richiede una verifica; X-Should-Retry:false. | Passaggio successivoConserva operation_id/id originale e leggine lo stato; non ripetere mai il POST originale. |
Risposta404 · not_found | CondizioneL'operazione di stato Batch è assente o appartiene a un'altra identità. | Passaggio successivoUsa l'id originale esatto e lo stesso utente/chiave/gruppo. |
Ailoot Ultra google/gemini-3.7-flash:batch
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.