Gemini 3.7 Flash ist Googles leistungsfähigstes Flash-Modell, allgemein verfügbar seit dem 13.
- Eingabe
- Text Bild Audio Video $0.75/M
- Ausgabe
- Text $3.75/M
- Audio-Input
- $0.75/M
- Cache-Read
- $0.075/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~85% günstiger
Listenpreise der Anbieter, ohne Plattform-Aufschlag, nutzungsbasierte Abrechnung. Dies sind offizielle Listenpreise. Angemeldete Kunden sehen auf /console/pricing die effektiven Preise inklusive Workspace-Rabatten. Effektiver Input-Preis bei 70 % Cache-Trefferquote:$0.2775/M. Implizites Caching ist bei aktuellen Gemini-Modellen standardmäßig aktiv (bei Cache-Treffern automatisch vergünstigt), dazu eine explizite CachedContent-API mit speicherbasierter Abrechnung für garantierte Einsparungen. Dieser Cache-Lesepreis ist nur ein Teil der Rechnung: Dieser Anbieter berechnet das Vorhalten des Caches zusätzlich.
Preis · Position unter 55 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 1.048.576 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 65.536 |
Prompt Caching
| Modus | automatisch + explizit |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
Thinking
| Parameter | reasoning_effort |
|---|---|
| Werte | minimal · low · medium · high akzeptierte Werte je Anbieter |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild + Audio + Video → Text |
|---|
- Google's most capable Flash model for agentic workflows and multimodal reasoning
- output price includes thinking tokens, and audio and video input bill at the text rate
Gemini 3.7 Flash in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.7-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3.7-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.7-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-3.7-flash",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.7-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Gemini 3.7 Flash
- August 2026 und auf agentische Workflows sowie multimodales Reasoning ausgerichtet.
- Es nimmt Text, Bilder, Audio und Video entgegen und liefert Text, sodass ein einzelner Aufruf über einen Screenshot, eine Aufnahme und einen Prompt gemeinsam schließen kann, statt mehrere Modelle zu einer Pipeline zu verketten.
- Zwei Preisdetails machen die Kalkulation ungewöhnlich einfach.
- Erstens gibt es **keine Staffelung nach Kontextlänge**: Ein Prompt mit 900.000 Tokens kostet pro Token dasselbe wie einer mit 900, sodass Langkontext-Arbeit nicht mittendrin teurer wird.
- Zweitens gibt es **keinen Modalitätsaufschlag**: Audio- und Videoeingaben werden zum Texttarif abgerechnet — das Gegenteil der üblichen multimodalen Preisgestaltung und der Wegfall des sonst üblichen Grundes, Medien vorher herunterzurechnen.
- Der Ausgabepreis **schließt Thinking-Tokens ein**, eine reasoning-lastige Antwort wird also auf die vollständige Spur abgerechnet, nicht nur auf den sichtbaren Text; planen Sie das beim Ausgabelimit ein.
- Context Caching kostet etwa ein Zehntel des Eingabetarifs, zuzüglich stündlicher Speichergebühr — für Agenten-Schleifen mit stabilem System-Prompt lohnt sich ein fixiertes Präfix.
- Grounding mit der Google-Suche enthält ein monatliches Freikontingent, das sich die Gemini-3-Familie teilt.
- Synthorai stellt das Modell über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt bereit.
FAQ
Lässt sich die Gemini 3.7 Flash API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $0.75/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 166 Requests mit je ~8K Tokens gegen Gemini 3.7 Flash ab.
Worin ist Gemini 3.7 Flash am besten?
Leistungsfähigste Flash-Stufe für agentische Arbeit; Text-, Bild-, Audio- und Videoeingabe; kein Kontext- oder Modalitätsaufschlag. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet Gemini 3.7 Flash?
Gemini 3.7 Flash kostet auf Synthorai $0.75 pro Million Input-Tokens und $3.75 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.075/M abgerechnet.
Unterstützt Gemini 3.7 Flash Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.075/M statt $0.75/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden. Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu Gemini 3.7 Flash?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gemini-3.7-flash", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Verwandte Modelle
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.