Google: Gemini 3.7 Flash

Google: Gemini 3.7 Flash, Google का एक मल्टीमॉडल टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी google/gemini-3.7-flash के तहत उपलब्ध है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और इसके प्रदाता ने इसे तेज़ एजेंटिक वर्कफ़्लो, कोडिंग और जटिल बहु-चरणीय तर्क के लिए स्थान दिया है, जिसमें उत्तरदायी प्रदर्शन और विश्वसनीय बहु-चरणीय निष्पादन पर ज़ोर है। अगर आप पहले से Gemini के साथ निर्माण कर रहे हैं या आप OpenAI-संगत इंटरफ़ेस के पीछे एक Google मॉडल चाहते हैं, तो यह मूल्यांकन करने वाला मॉडल है।

इनपुट की ओर, मॉडल टेक्स्ट, छवियाँ, वीडियो, फ़ाइलें और ऑडियो स्वीकार करता है, इसलिए एक ही अनुरोध कई मोडलिटी मिला सकता है, बजाय इसके कि आपको सब कुछ पहले से सादे टेक्स्ट में बदलना पड़े। आउटपुट केवल टेक्स्ट है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही कॉल में लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत इतिहास या बड़े कोड रिपॉज़िटरी रख सके। अधिकतम आउटपुट लंबाई 65,536 टोकन है, इसलिए पूरी फ़ाइल दोबारा लिखने या विस्तृत बहु-चरणीय योजनाओं जैसी लंबी जनरेशन एक ही प्रतिक्रिया में आ जाती है।

ये क्षमताएँ उपयोग के काफ़ी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। मल्टीमॉडल इनपुट के साथ दस लाख टोकन का कॉन्टेक्स्ट दस्तावेज़ और मीडिया विश्लेषण के लिए उपयुक्त है, जहाँ आपको लिखित निर्देशों के साथ स्क्रीनशॉट, रिकॉर्डिंग या संलग्न फ़ाइलों पर तर्क करना होता है। एजेंटिक वर्कफ़्लो और कोडिंग के आसपास प्रदाता की सोच इसे टूल-संचालित सहायकों, कोड समीक्षा और जनरेशन, तथा बहु-चरणीय कार्यों के लिए उचित बनाती है, जहाँ मॉडल फ़ंक्शन कॉल करता है और उनके परिणामों से आगे बढ़ता है। चूँकि यह ऑडियो और वीडियो को सीधे संभालता है, ट्रांसक्रिप्शन से जुड़ी और मीडिया सारांश पाइपलाइनें एक अलग इनजेशन चरण छोड़ सकती हैं।

इसे api14 के ज़रिए कॉल करना किसी भी अन्य OpenAI-संगत एंडपॉइंट की तरह काम करता है। अपना अनुरोध भेजें जिसमें model फ़ील्ड google/gemini-3.7-flash पर सेट हो, और गेटवे इसे प्रदाता तक अनुवादित कर देता है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, और top_p। व्यवहार में यह tools और tool_choice के ज़रिए टूल और फ़ंक्शन कॉलिंग, response_format और structured_outputs के ज़रिए संरचित JSON आउटपुट, seed के ज़रिए निर्धारकता, temperature और top_p के ज़रिए सैंपलिंग नियंत्रण, तथा reasoning, reasoning_effort और include_reasoning विकल्पों के ज़रिए तर्क नियंत्रण को कवर करता है।

प्रतिबद्ध होने से पहले दो बातें जाँचने योग्य हैं। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए अगर आपको जनरेट की गई छवियाँ या ऑडियो चाहिए तो आपको एक अलग मॉडल चाहिए। और अगर आपका कार्यभार सादे टेक्स्ट पर सरल वर्गीकरण या छोटा सारांश है, तो व्यापक मोडलिटी समर्थन और बहुत बड़ा कॉन्टेक्स्ट आपकी आवश्यकता से अधिक हो सकता है; एक छोटा, केवल-टेक्स्ट मॉडल बेहतर मेल हो सकता है।