Google: Gemini 3.7 Flash (batch)

गूगल: जेमिनी 3.7 फ्लैश (बैच) गूगल का एक मल्टीमॉडल टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 के माध्यम से मॉडल आईडी google/gemini-3.7-flash:batch के तहत पेश किया जाता है। यह जेमिनी 3.7 फ्लैश श्रृंखला से संबंधित है, जिसे गूगल तेज़ एजेंटिक वर्कफ़्लो, कोडिंग और जटिल बहु-चरणीय तर्क के लिए बनाया गया बताता है। बैच वेरिएंट वही मॉडल है जो इंटरैक्टिव अनुरोध पैटर्न के बजाय बैच शैली के उपयोग के लिए प्रस्तुत किया गया है।

यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है, और केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन के साथ। बहुत बड़े इनपुट बजट और पर्याप्त आउटपुट सीमा का यह संयोजन意味着 आप एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़, मीडिया या बहु-भाग इनपुट भेज सकते हैं और फिर भी एक लंबा संरचित प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं। तर्क व्यवहार निश्चित होने के बजाय पैरामीटर के माध्यम से उजागर किया जाता है, इसलिए आप तय कर सकते हैं कि मॉडल कितना आंतरिक विचार-विमर्श करता है।

व्यावहारिक उपयोग इन क्षमताओं से निकलते हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट और मिश्रित इनपुट मोडैलिटी दस्तावेज़ और मीडिया विश्लेषण के लिए उपयुक्त हैं, जैसे लंबी रिपोर्ट, ट्रांसक्रिप्ट या रिकॉर्डिंग से सारांश बनाना या संरचित डेटा निकालना। कोडिंग कार्य एजेंटिक वर्कफ़्लो पर बताए गए फोकस के अनुरूप हैं, विशेष रूप से जहां मॉडल को उत्तर देने से पहले कई फ़ाइलें या एक बड़ा कोडबेस पढ़ना होता है। बड़े इनपुट पर बहु-चरणीय तर्क एक और उपयुक्त उपयोग है, उदाहरण के लिए शोध शैली का प्रश्न उत्तर देना जिसमें कई स्रोतों को सुसंगत बनाना होता है। चूंकि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, यह मॉडल तब अच्छा विकल्प है जब आपको लिखित उत्तर, संरचित JSON या टूल कॉल चाहिए, न कि जनरेट किया गया मीडिया।

इसे api14 के माध्यम से कॉल करने के लिए, मॉडल आईडी google/gemini-3.7-flash:batch के साथ OpenAI-संगत एंडपॉइंट का उपयोग करें। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, tool_choice, और tools। व्यवहार में इसका मतलब है कि आप max_tokens के साथ आउटपुट लंबाई सीमित कर सकते हैं, reasoning_effort या reasoning पैरामीटर के साथ तर्क गहराई नियंत्रित कर सकते हैं, response_format या structured_outputs के माध्यम से संरचित आउटपुट अनुरोध कर सकते हैं, seed के साथ सैंपलिंग को अधिक प्रतिलिपि-योग्य बना सकते हैं, स्टॉप अनुक्रम परिभाषित कर सकते हैं, और tools और tool_choice के साथ फ़ंक्शन कॉलिंग जोड़ सकते हैं।

एक बात विचार करने योग्य है मॉडल आईडी द्वारा इंगित बैच झुकाव। यदि आपके एप्लिकेशन को कम विलंबता वाली इंटरैक्टिव प्रतिक्रियाएं चाहिए, तो उसी मॉडल का गैर-बैच वेरिएंट बेहतर fit हो सकता है, क्योंकि यहां पैरामीटर और मोडैलिटी अन्यथा समान हैं। यह भी ध्यान दें कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए जनरेट की गई इमेज, ऑडियो या वीडियो की आवश्यकता वाले किसी भी कार्य के लिए अलग मॉडल चाहिए। 65,536 टोकन की आउटपुट सीमा उदार है लेकिन सीमित है, इसलिए बहुत बड़ी एकल प्रतिक्रियाओं को कई कॉल में विभाजित करने की आवश्यकता हो सकती है।