Google: Gemini 3.7 Flash (batch)
google/gemini-3.7-flash:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Según el catálogo de OpenRouter, google/gemini-3.7-flash:batch es un modelo multimodal de Google orientado a flujos de trabajo agénticos rápidos, programación y razonamiento complejo de varios pasos. Acepta texto, imagen, archivos, audio y video como entradas, genera texto e indica una ventana de contexto de 1.048.576 tokens. El razonamiento es obligatorio y está activado de forma predeterminada, con niveles de esfuerzo bajo, medio y alto. El catálogo reporta cobertura de benchmarks para programación, tareas agénticas y diseño; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes.[1]
Puntos fuertes
- Acepta entradas de texto, imagen, archivos, audio y video, con salida de texto.[1]
- Indica una ventana de contexto de 1.048.576 tokens para entradas extensas.[1]
- Ofrece esfuerzo de razonamiento configurable junto con herramientas, salidas estructuradas, formato de respuesta, semilla y controles de parada.[1]
Limitaciones
- La evidencia procede solo del catálogo de OpenRouter; no se proporcionaron una ficha independiente, términos de licencia, corte de conocimiento, requisitos de despliegue ni detalles de evaluación de seguridad. Valide con cargas de trabajo representativas.[1]
- El razonamiento es obligatorio, por lo que puede no adaptarse a configuraciones que requieran generación directa sin un modo de razonamiento.[1]
- Aunque acepta varias modalidades de entrada, solo genera texto.[1]
Dónde utilizarlo
- La variante etiquetada como batch en el catálogo podría considerarse para trabajos de alto volumen que produzcan texto a partir de entradas mixtas; confirme el comportamiento del proveedor antes de adoptarla.[1]
- Potencialmente adecuada para flujos de programación o agentes con herramientas que se beneficien del esfuerzo de razonamiento ajustable y las salidas estructuradas.[1]
- Puede servir para análisis de contexto largo de documentos o contenido multimodal cuando baste una respuesta de texto; pruebe con datos representativos.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Google: Gemini 3.7 Flash (batch)Fuentes 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:batch
- ID canónico
- google/gemini-3.7-flash-20260813
- Creador
- 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 $0.375 / salida $1.88
- 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.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | SS — 10% superior de la cohorte | — |
| Agentes | AA — siguiente 20% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | entrada: audio |
| Vídeo | Sin medición | entrada: video |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 76.1 | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 35.2 | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtasa de victoria 52.1% · posición 7 | 1,181Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 53.2% · posición 9 | 1,232Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtasa de victoria 49.6% · posición 12 | 1,112Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · codetovideotasa de victoria 54.9% · posición 8 | 1,197Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 43.7% · posición 17 | 1,188Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtasa de victoria 49.9% · posición 6 | 1,239Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 52.6% · posición 12 | 1,227Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftasa de victoria 47.3% · posición 21 | 1,163Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestasa de victoria 38% · posición 28 | 1,066Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettasa de victoria 46.8% · posición 18 | 1,131Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 47.1% · posición 18 | 1,206Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 53.3% · posición 21 | 1,291Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 53.2% · posición 12 | 1,268Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 53.5% · posición 17 | 1,299Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 54.4% · posición 11 | 1,310Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 53.4% · posición 15 | 1,313Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 54% · posición 12 | 1,280Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 51.4% · posición 22 | 1,288Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 53.6% · posición 16 | 1,296Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
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.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1,048,576 | $0.375 | $1.88 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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