Gemini 3.7 Flash API
Принимает переписку списком сообщений, изображения, звук и видео, возвращает текст. Контекст 1 048 576 токенов, ответ до 65 536, знания до марта 2026 года. Модель Google.
Gemini 3.7 Flash API работает в России без VPN: один API ключ GEN202, оплата рублями с российской карты.
Цена: за миллион токенов, вход — 346 кр. (173 ₽ · $1.73), выход — 1731 кр. (865,5 ₽ · $8.655).
кр. — кредиты, покупаются за рубли.
работает
Песочница
Модель gemini/3-7-flash
Потолок ответа — предел выбранной модели. Списывается фактический расход, а не потолок. Меньшее значение обрывает ответ на полуслове: у рассуждающих моделей тысяча токенов уходит на размышление, и текста ответа не остаётся вовсе.
Войдите и получите 50 кредитов на тесты и любое использование сервиса. Без регистрации доступен один запрос в сутки.
Нажмите «Запустить» — ответ модели появится здесь
{ }
Цена Gemini 3.7 Flash
Цена за миллион токенов, отдельно за вход и за выход. Списывается фактический расход из поля
usage ответа: сколько токенов ушло в запрос и сколько модель
вернула. Минимальное списание за вызов — 0.02 кр.: обращение к модели стоит
денег само по себе, независимо от длины запроса.
| Токены | Наша цена |
|---|---|
| Вход | 346 кр. $1.73173 ₽ |
| Выход | 1731 кр. $8.655865,5 ₽ |
кр. — кредиты, покупаются за рубли.
Вызов через API
Адрес один, и ответ приходит на этот же запрос: задачу ставить и опрашивать не нужно — этим текст и
отличается от картинок. Ключ передаётся заголовком
Authorization: Bearer sk-… и выпускается
в кабинете. На один ключ шлюз пропускает
60 запросов в минуту.
Счёт идёт по токенам из поля usage ответа: вход и выход по своим
ставкам. Кредиты списываются после ответа, по факту — заранее ничего не удерживается, поэтому
короткий вопрос стоит ровно столько, сколько стоит, и не занимает баланс под будущий ответ.
Сколько списано, приходит в самом ответе полем credits_consumed.
Перед вызовом проверяется одно: на балансе есть деньги. Запрос, не дошедший до ответа, не
тарифицируется вовсе.
Поля запроса
Все три лежат в корне тела запроса — вложенного input у текста нет.
Остальные поля формата OpenAI — temperature,
top_p, stop,
seed, response_format,
reasoning_effort и прочие — шлюз передаёт поставщику, проверив
значение: temperature от 0 до 2 (у Claude до 1),
top_p от 0 до 1, штрафы от −2 до 2,
reasoning_effort — minimal, low, medium или high (у GPT 6 Astra — low, medium или high), стоп-слов не
больше четырёх. Негодное значение возвращается отказом 400 с именем поля и не стоит ничего:
поставщик на такое отвечает своей пятисоткой, из которой не видно, что дело в значении. Набор у каждого
семейства свой, потому что форматы вызова разные: что именно принимает выбранная модель, названо
на её странице.
stream работает: ответ приходит событиями, как это принято у Chat
Completions, и заканчивается строкой data: [DONE]. У поставщика ответ
при этом запрашивается целиком — иначе неоткуда взять объём токенов, по которому считается цена
вызова, — поэтому весь текст приходит одним событием, а не словом за словом. Расход и объём
стоят на последнем событии, рядом с признаком конца.
tools передаётся всем моделям каталога.
n и
best_of не передаются: несколько вариантов ответа умножают расход, а
перед вызовом проверено, что денег хватает на один.
| Поле | Тип | Обяз. | Допустимые значения |
|---|---|---|---|
| model | текст | обязательное | gemini/3-7-flash либо другое имя из каталога текстовых моделей |
| messages | массив | обязательное |
Непустой список сообщений с ролями system,
user, assistant. Пустой список
или не массив — отказ 400
|
| max_tokens | целое | опц. |
От 1 до 128000; вне границ — отказ 400.
Синоним — max_completion_tokens
· без него шлюз подставит 1024
|
Вызов
Запрос показан целиком, с именем этой модели: подставить остаётся только свой ключ. Ответ приходит сразу — задачу ставить и опрашивать не нужно.
curl https://api.gen202.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini/3-7-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}],
"max_tokens": 200
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-ваш-ключ", base_url="https://api.gen202.com/v1")
answer = client.chat.completions.create(
model="gemini/3-7-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
max_tokens=200,
)
print(answer.choices[0].message.content)
print(answer.usage) # по нему выставлен счётОтвет
Форма ответа — OpenAI Chat Completions. Многоточия стоят там, где значение зависит от самого запроса: текст ответа и три числа расхода. Выдумывать их вместо примера нельзя — счёт выставляется по этим самым числам.
{
"choices": [
{
"index": 0,
"message": { "role": "assistant", "content": "…" },
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": { "prompt_tokens": …, "completion_tokens": …, "total_tokens": … }
}
Текст лежит в choices[0].message.content, причина остановки — в
finish_reason (stop или
length). По usage выставляется счёт, так
что сверить списание можно прямо из ответа. Служебных полей ответа OpenAI
(id, created,
object) шлюз не добавляет.
Отказы
Тело отказа — объект error, как у OpenAI:
{"error":{"message":…,"type":…,"code":…,"param":null}}. Ни один из этих отказов не тарифицируется:
деньги списываются только после ответа модели, и возвращать после отказа нечего.
| Код | code | Когда |
|---|---|---|
| 400 | model_not_found | Имени из поля model нет среди текстовых моделей. В сообщении перечислено, что принимается. |
| 400 | invalid_messages | Поле messages не передано, пустое или не массив. |
| 400 | invalid_max_tokens | Поле max_tokens не целое число либо вне границ от 1 до 128000. |
| 400 | invalid_setting | Настройка запроса с негодным значением: temperature вне границ от 0 до 2 (у Claude до 1), top_p вне границ от 0 до 1, штраф вне границ от −2 до 2, reasoning_effort не из списка minimal, low, medium, high, пустое стоп-слово или больше четырёх стоп-слов. В сообщении назван сам параметр. |
| 400 | key_required | Названный заголовком учёта ключ не принадлежит аккаунту или отключён. При вызове по ключу Bearer такого отказа не бывает. |
| 400 | — | Тело запроса не разобралось как JSON. Проверьте, что отправляете правильно составленный объект. |
| 401 | invalid_api_key | Ключа нет в заголовке Authorization, либо он неверный или отключён. |
| 402 | insufficient_credits | На балансе не осталось свободных кредитов. Перед вызовом шлюз проверяет только это — сумма списывается после ответа, по факту. |
| 403 | forbidden | Аккаунт заблокирован: вызовы модели, пополнение и загрузка файлов ему закрыты. Ключи при этом не отключены — запрет лежит на аккаунте. |
| 413 | — | Тело запроса больше предела в 512 КиБ. |
| 415 | — | Не тот тип содержимого. Заголовок Content-Type должен быть application/json. |
| 429 | — | Больше 60 запросов в минуту на один ключ. |
| 502 | upstream_error | Поставщик не ответил или ответил ошибкой. Запрос не тарифицируется: списывать нечего, ответа не было. |
| 503 | service_overloaded | Поставщик перегружен или отбил запрос по своему лимиту. Запрос не тарифицируется, повторить можно через несколько секунд — срок назван в заголовке Retry-After. |
| 503 | upstream_error | Модель временно недоступна у поставщика. Запрос не тарифицируется. |
Что Google говорит про Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.7 Flash — языковая модель компании Google, объявленная 13 августа 2026 года. Цена у GEN202 — 173 ₽ за миллион присланных токенов и 865,5 ₽ за миллион токенов ответа.
Чем Google считает этот выпуск, сказано в первой строке объявления: «Today, we're building on the progress of our widely used Flash series by introducing Gemini 3.7 Flash, our most intelligent workhorse model yet for coding and agents». Перевод наш: «Сегодня мы продолжаем развитие широко используемого ряда Flash и представляем Gemini 3.7 Flash — нашу самую способную рабочую модель для программирования и агентов на сегодня». Страница — объявление о выпуске Gemini 3.7 Flash.
Что именно переделано, перечислено в карточке модели: «Gemini 3.7 Flash is the next iteration in the Gemini 3 model family, featuring algorithmic improvements to its core reasoning foundation and support for agentic video understanding. It supports customizable thinking configurations to control the mix of quality, cost and latency». Перевод наш: «Gemini 3.7 Flash — следующий выпуск семейства Gemini 3 с алгоритмическими улучшениями основы рассуждения и с поддержкой агентного понимания видео. Настройки обдумывания позволяют выбирать соотношение качества, цены и задержки». Страница — карточка модели Gemini 3.7 Flash.
Про работу с разработчиком то же объявление Google говорит так: «Gemini 3.7 Flash delivers a noticeably improved developer experience over 3.6 Flash. It better adapts to roadblocks, clarifies intent when needed, and follows instructions with greater fidelity. It thinks more diligently, putting in more effort into multi-step planning and tool calls». Перевод наш: «Gemini 3.7 Flash работает с разработчиком заметно лучше, чем 3.6 Flash. Она лучше обходит препятствия, при необходимости уточняет намерение и точнее следует инструкциям. Она обдумывает старательнее — больше усилий уходит на многошаговое планирование и вызовы инструментов».
Короче всего Google описывает эту модель на своей странице цен Gemini API: «Our high-speed, efficient Flash model built for everyday coding, agentic tool use, and reliable multi-step execution». Перевод наш: «Наша быстрая и экономная модель Flash для повседневного программирования, агентной работы с инструментами и надёжного многошагового выполнения».
Свою цену Google назвал вводной и поставил ей срок. Сноска в объявлении о выпуске гласит: «Introductory pricing expires on December 31, 2026. Starting January 1, 2027, $1.50/1M input tokens and $7.50/1M output tokens will apply». Перевод наш: «Вводная цена действует до 31 декабря 2026. С 1 января 2027 — $1,50 за 1 млн входных и $7,50 за 1 млн выходных токенов».
Слова Google о Gemini 3.7 Flash приведены по его страницам на 14 сентября 2026 года.
Версии ряда Flash: имена у Google и даты выпуска
Ряд Flash представлен в каталоге GEN202 двумя выпусками. В таблице собраны имя у Google, дата объявления, суть переделки и то имя, которое подставляют в поле model.
| Имя у Google | Дата по анонсу | Что изменилось | Имя для поля model |
|---|---|---|---|
| gemini-3.7-flash | 13 августа 2026 | Переделана основа рассуждения, добавлено понимание видео по шагам | gemini/3-7-flash |
| gemini-3.6-flash | 21 июля 2026 | Выпуск, на котором построен следующий | gemini/3-6-flash |
Первая дата стоит в объявлении Google как «Aug 13, 2026», вторая — в карточке Gemini 3.6 Flash как «Published 21 July 2026». Между ними 23 дня, и срок Google называет сам: «This release comes just three weeks after Gemini 3.6 Flash» — перевод наш: «Этот выпуск выходит всего через три недели после Gemini 3.6 Flash».
Про родство двух выпусков в карточке сказано прямо: «Gemini 3.7 Flash is based on Gemini 3.6 Flash» — перевод наш: «Gemini 3.7 Flash построена на основе Gemini 3.6 Flash».
Характеристики Gemini 3.7 Flash: вход, окно и предел ответа
Числа Gemini 3.7 Flash у Google разложены по двум страницам — карточке модели и справочнику для разработчика. Здесь они сведены в одно место, и взяты они из того же каталога GEN202, по которому выставляется счёт за вызов.
Первая строка таблицы отвечает на вопрос, с которым на эту страницу приходят чаще всего: что, кроме букв, модель принимает в один запрос.
| Характеристика | Значение |
|---|---|
| Что берёт на вход | текст, картинки, звук и видео |
| Чем отвечает | текстом |
| Имя для поля model | gemini/3-7-flash |
| Окно контекста | 1 048 576 токенов |
| Предел одного ответа | 65 536 токенов |
| Отсечка знаний | март 2026 года |
Ставки за миллион токенов собраны в таблице цен выше: присланное и ответ считаются порознь.
Как выбрать глубину обдумывания у Gemini 3.7 Flash
Перед ответом модель обдумывает задачу, и глубину обдумывания задают полем запроса. У этой модели годных значений три, и среднее стоит по умолчанию: без единой настройки модель уже думает над ответом.
- Начните со среднего. Оно стоит по умолчанию, и писать для него отдельное поле не нужно. Сперва посмотрите, чем модель отвечает на вашей задаче без настроек.
- Поставьте low на простой работе. Значение low в поле reasoning_effort оставляет обдумывание коротким. На разборе по готовому образцу и на простом вызове инструмента этого хватает, а ответ приходит быстрее.
- Поднимите до high на трудной. Значение high в том же поле даёт модели думать дольше. Его берут там, где задача решается в несколько шагов и где качество ответа важнее времени.
- Сверьте расход. Обдумывание состоит из токенов и попадает в счёт наравне с написанным текстом. Сколько их ушло, приходит в поле usage вместе с ответом — по нему ступени и сравнивают.
- Повторите замер. На одной и той же задаче ответ от раза к разу расходится. Прогоните каждую ступень несколько раз, прежде чем остановиться на одной.
Поле reasoning_effort GEN202 передаёт Google под своим именем, вместе с остальными полями формата OpenAI. Годных значений у этой модели три — low, medium и high; как выглядит готовый запрос целиком, показано в разделе «Вызов через API».
Для чего Google предлагает Gemini 3.7 Flash
Названы работа по шагам с вызовом инструментов, разбор видео со сложным содержанием, задачи с кодом и внутренние рабочие процессы компаний. Строка справочника добавляет к ним повседневную работу с кодом и надёжное выполнение многошаговых заданий.
Адресована модель сразу трём кругам — обычному человеку, разработчику и компании. Отдельного уровня «для бизнеса» у этого выпуска нет: круг задаётся тем, как модель вызывают, а не выбором модели.
Сама Google поставила её в Google AI Studio, в среду Antigravity, в свой программный доступ и в корпоративные продукты Gemini Enterprise. В приложении Gemini на ней работает режим Spark, открытый подписчикам платных тарифов Google AI.
Что Gemini 3.7 Flash принимает на вход: видео рядом с текстом
Кроме букв эта модель берёт картинки, звуковые файлы и видео, и всё это кладётся в один и тот же запрос вместе с заданием. Среди языковых моделей каталога видео на входе есть только у двух моделей Gemini — у этой и у соседней.
Сколько материала помещается в один запрос и какой длины бывает ответ, названо строками таблицы выше. Окно у Gemini 3.7 Flash одно на весь запрос: указание, приложенный материал и вся прошлая переписка того же разговора делят его между собой.
Отвечает модель буквами: звук и видео она разбирает, а рисуют и озвучивают в каталоге другие модели. Отсюда и обычный порядок работы — материал разных видов приходит на вход, разбор возвращается текстом.
Что происходит с ценой Gemini 3.7 Flash на длинном запросе
Ставка у этой модели одна и от длины запроса не зависит: миллион присланных токенов стоит столько же, сколько тот же миллион в коротком вопросе. Второй ступени цены у ряда Flash нет ни у Google, ни в каталоге GEN202.
Отсюда прямое следствие для работы: длинный материал кладут в один запрос целиком, не разбивая его ради ставки. Считать остаётся только сами токены, а их объём приходит в поле usage вместе с ответом.
Обдумывание тоже состоит из токенов и попадает в счёт наравне с написанным текстом. Поэтому расход на одной и той же задаче гуляет от попытки к попытке, и выбранная глубина обдумывания видна именно по нему.
Обе ставки — за присланное и за ответ — стоят в таблице цен выше по этой же странице.
Что у Gemini 3.7 Flash выросло против Gemini 3.6 Flash
Google сводит два выпуска в одну таблицу прямо в карточке модели и подписывает её месяцем замера. Столбцов в таблице два — новый выпуск и прошлый, — а строки идут по областям работы.
Рост показан в работе с кодом, в работе из командной строки, в задачах, которые модель ведёт по шагам с вызовом инструментов, в разборе документов и в разборе видео. Отдельной строкой стоит поиск нужного места в длинном тексте, и там прибавка есть тоже.
Одна строка таблицы осталась за прошлым выпуском — разбор научных графиков без вспомогательных средств. Сами числа по каждой строке лежат у Google в карточке модели, рядом с датой замера, и там же названы условия, при которых он снят.
Разбор прошлого выпуска стоит на его собственной странице — Gemini 3.6 Flash. Сравнивать два выпуска между собой имеет смысл на своей задаче: у Google свои замеры, у вас своя работа.
Что показали независимые проверки Gemini 3.7 Flash
Сводный показатель способностей у Artificial Analysis записан так: «Gemini 3.7 Flash (high) scores 39 on the Artificial Analysis Intelligence Index, placing it well above average among comparable models (median: 24)». Перевод наш: «Набирает 39 по индексу интеллекта Artificial Analysis — заметно выше среднего среди сопоставимых моделей (медиана 24)». Замер сделан на высокой ступени обдумывания, а по умолчанию у этой модели стоит средняя.
Скорость там же стоит отдельной строкой: «At 288 tokens per second, Gemini 3.7 Flash (high) is notably fast (71)». Перевод наш: «288 токенов в секунду — заметно быстро при медиане 71».
У самого Google по тому же индексу стоит другое число. В своей карточке модели он приводит 56, а на странице Artificial Analysis 14 сентября 2026 года стоит 39 — при версии индекса v4.3 из десяти проверок. Два числа получены в разное время и по разным наборам проверок, поэтому между собой они не сравниваются.
Второй источник — разбор eesel AI, на странице стоит дата 14 августа 2026 года. Про задержку там сказано: «Artificial Analysis measures a median of 9.83 seconds to first token on high effort, with a p95 of 49.5 seconds, against a class median of 2.88. At low it drops to 0.74 seconds». Перевод наш: «медианное время до первого токена на высокой ступени — 9,83 секунды, 95-й процентиль — 49,5 секунды при медиане класса 2,88 секунды; на низкой ступени — 0,74 секунды».
Там же названа доля выдуманных ответов: «Artificial Analysis measures a hallucination rate of 64.5% for 3.7 Flash against 55.6% for 3.6 Flash. Accuracy went up, and hallucination went up together with it». Перевод наш: «Artificial Analysis замеряет долю выдуманных ответов 64,5% у 3.7 Flash против 55,6% у 3.6 Flash: точность выросла, и доля выдумок выросла вместе с ней».
Размер окна у источников тоже расходится, и eesel пишет об этом прямо: «Also the context window disagrees in between sources, with Artificial Analysis saying 1,000,000 where Google's Vertex card says 1,048,576». Перевод наш: «Окно контекста в источниках расходится: Artificial Analysis пишет 1 000 000, карточка Vertex у Google — 1 048 576». В каталоге GEN202 стоит второе число, из справочника Google, и оно напечатано строкой таблицы выше.
Оба разбора Gemini 3.7 Flash приведены на 14 сентября 2026 года.
Что показывают чужие разборы Gemini 3.7 Flash
Разработчик называет то, на что модель рассчитана. Ниже собрано другое — то, что заметно у авторов, которые при зрителе доводят на ней настоящую работу до конца.
- Сборка по эталонному снимку выходит со своими привычными блоками: на копии появляются разделы, которых на образце не было, а шрифты подбираются приблизительно.
- По мере того как собранный код растёт, прежние указания учитываются слабее: новое добавляется, а работавшее до этого место меняет поведение.
- Правка по одному месту чинит названное и задевает соседнее — после неё смотрят не только то, о чём просили.
- Отчёт о выполненной работе приходит и там, где часть проверок модель сочинила сама. Готовность подтверждают своим прогоном, а не словами ответа.
- Подробно расписанное задание проходит вернее короткого: чем прямее названы условия, тем ближе результат к замыслу.
- Просьба починить срабатывает лучше, когда в ней названа догадка о причине, а не только желаемый вид.
- Небольшая законченная задача выходит с первого раза, а составной рабочий экран доводят несколькими заходами.
- Собранная программа приходит без упаковки: запускают её из командной строки, а готовый исполняемый файл просят отдельным заданием.
- Оформление модель заводит по-своему: там, где ждали значков, в разметку попадают знаки из набора эмодзи.
- Снимок экрана, возвращённый модели в тот же разговор, сокращает число заходов: она правит по увиденному, а не по описанию словами.
Отсюда и порядок сравнения выпусков между собой: одно и то же задание, тот же приложенный материал и несколько попыток подряд.
До какого времени Gemini 3.7 Flash знает мир
Отсечка знаний у Gemini 3.7 Flash — март 2026 года.
Google оговаривает при этом, что по темам граница расходится: в части областей знания модели останавливаются заметно раньше названной даты. Перечня таких областей он нигде не приводит, и общий он для всего ряда Gemini 3.
Значит, названная дата — верхняя граница, а не обещание по каждому вопросу. Свежие сведения надёжнее прислать в самом запросе: окно у модели большое, и место под них есть.
Что Google оговаривает про Gemini 3.7 Flash отдельно
Первое — общая особенность моделей этого рода: модель может назвать несуществующее и подать это утвердительно. Google пишет об этом прямо в карточке, наравне с прочими оговорками.
Второе — устойчивость к попыткам обойти собственные правила модели: работа над ней продолжается, и защиту недавно усилили по всей рамке предельных возможностей. Отдельно Google называет усиленные меры в двух областях — оружие массового поражения и нападения на вычислительные системы.
Третье — время ответа: разработчик предупреждает, что случаются задержки и обрывы. Отсюда рабочая привычка — важный ответ перечитывают по исходнику, а повторный вызов закладывают заранее.
По собственным проверкам безопасности и тона новый выпуск идёт вровень с прошлым, и доля необоснованных отказов у него низкая. По рамке предельных возможностей разработчик замерил его отдельно и ни одного отслеживаемого уровня не зафиксировал.