That's NeuralCatálogo de modelos

google

Google: Gemini 3.7 Flash

google/gemini-3.7-flash

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

El catálogo de OpenRouter presenta google/gemini-3.7-flash como un modelo multimodal de Google para flujos de trabajo agénticos rápidos, programación y razonamiento de varios pasos. Acepta texto, imágenes, archivos, audio y video, y genera texto. El catálogo indica una ventana de contexto de 1.048.576 tokens, uso de herramientas, salidas estructuradas y razonamiento obligatorio con esfuerzo seleccionable. Como este paquete solo incluye datos del catálogo y ninguna ficha independiente, la descripción debe considerarse declarada por la fuente, no verificada de forma independiente.[1]

Puntos fuertes

  • Acepta texto, imágenes, archivos, audio y video, y devuelve texto.[1]
  • Ofrece una ventana de contexto de 1.048.576 tokens, uso de herramientas y salidas estructuradas.[1]
  • El razonamiento está siempre activado, con opciones de esfuerzo bajo, medio y alto.[1]

Limitaciones

  • Solo se proporcionó evidencia del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete.[1]
  • El razonamiento no puede desactivarse, por lo que los equipos que necesiten un modo sin razonamiento deben validar la idoneidad.[1]
  • Los resultados de evaluación reportados por el catálogo pueden no predecir el rendimiento en una carga específica; valide con pruebas representativas.[1]

Dónde utilizarlo

  • Considere para asistentes multimodales que inspeccionen imágenes, archivos, audio o video y respondan en texto.[1]
  • Considere para programación agéntica o flujos de varios pasos, según describe el catálogo de OpenRouter.[1]
  • Considere para aplicaciones que necesiten llamadas a herramientas o salidas estructuradas; confirme el comportamiento en pruebas de integración.[1]

Fuentes

  1. [1] OpenRouter catalog · Google: Gemini 3.7 FlashFuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

Gemini 3.7 Flash is a multimodal model from Google for fast agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is designed for tasks that require responsive performance and reliable multi-step...

Especificaciones

ID del modelo
google/gemini-3.7-flash
ID canónico
google/gemini-3.7-flash-20260813
Creador
google
Añadido a OpenRouter
13.08.2026
Longitud de contexto
1,048,576
Modalidad
text+image+file+audio+video->text
Modalidades de entrada
text, image, video, file, audio
Modalidades de salida
text
Precio por token
USD por 1M de tokens: entrada $0.750 / salida $3.75
Corte de conocimiento
—
Fecha de expiración
—

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

TareaNotaCapacidad declarada por la fuente
Calidad generalSin mediciónrazonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
ProgramaciónSS — 10% superior de la cohorte—
AgentesAA — siguiente 20% de la cohorteparámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
EscrituraSin mediciónsalida: text
RazonamientoSin mediciónrazonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análisis de documentosSin mediciónentrada: file
VisiónSin mediciónentrada: image
Generación de imágenesSin medición—
AudioSin mediciónentrada: audio
VídeoSin mediciónentrada: video
EmbeddingsSin medición—

Evaluaciones

FuenteBenchmarkValorNotaDatos obtenidos
Artificial AnalysisCoding index76.1SS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Artificial AnalysisAgentic index35.2AA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · agenticgamedevtasa de victoria 52.1% · posición 71,181EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · androidnativetasa de victoria 53.2% · posición 91,232EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · blender3dtasa de victoria 49.6% · posición 121,112EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · codetovideotasa de victoria 54.9% · posición 81,197EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · fullstacktasa de victoria 43.7% · posición 171,188EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · godotgamedevtasa de victoria 49.9% · posición 61,239EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · mobileappstasa de victoria 52.6% · posición 121,227EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · pdftasa de victoria 47.3% · posición 211,163EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenaagents · python-pptxslidestasa de victoria 38% · posición 281,066EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenaagents · spreadsheettasa de victoria 46.8% · posición 181,131EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenaagents · webappstasa de victoria 47.1% · posición 181,206EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · 3dtasa de victoria 53.3% · posición 211,291EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · asciiarttasa de victoria 53.2% · posición 121,268EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · codecategoriestasa de victoria 53.5% · posición 171,299EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · dataviztasa de victoria 54.4% · posición 111,310EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · gamedevtasa de victoria 53.4% · posición 151,313EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · svgtasa de victoria 54% · posición 121,280EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · uicomponenttasa de victoria 51.4% · posición 221,288EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · websitetasa de victoria 53.6% · posición 161,296EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

  • S — S — 10% superior de la cohorte
  • A — A — siguiente 20% de la cohorte
  • B — B — siguiente 30% de la cohorte
  • C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

ProveedorLongitud de contextoPrecio entrada /1MPrecio salida /1MLatencia p50 (30m, s)Rendimiento p50 (30m, tok/s)Disponibilidad (30m)
Google1,048,576$0.375$1.88——0%
Google AI Studio1,048,576$0.375$1.88——100%
Google AI Studio1,048,576$0.750$3.75——100%
Google1,048,576$0.750$3.75——100%
Google1,048,576$0.825$4.13———
Google1,048,576$1.35$6.75——100%
Google AI Studio1,048,576$1.35$6.75——100%

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.