Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash

Google

Den nyeste Flash-model fra Google, udgivet august 2026. Flash-serien prioriterer hastighed og pris frem for maksimal kapacitet og dækker de fleste produktionsopgaver.

Foto: Markus Spiske / Unsplash

Ikke offentliggjort

Parametre

1000K

Kontekst

$0.00075

Input/1K

$0.00375

Output/1K

Hvad modellen er bygget til

Gemini 3.7 Flash er Googles arbejdshest til produktion. Flash-serien er placeret under Pro-modellerne og er tænkt til opgaver, hvor svartid og pris per kald betyder mere end det sidste stykke ræsonneringsevne. Det dækker langt de fleste opgaver, der kører i drift frem for i et researchmiljø.

Modellen udkom 13. august 2026 og er den nyeste i Flash-linjen. Google har ikke offentliggjort parameterantal eller sammensætningen af træningsdata, så du kan ikke vurdere kapaciteten ud fra modelkortet. Du er henvist til at teste den på dine egne opgaver.

Context window er på 1.000.000 tokens. Det gør den brugbar til arbejde med lange dokumenter, store logfiler og samtaler med meget historik, uden at du behøver bygge en indviklet chunking-strategi først. Multimodalt input indgår i samme opsætning, så billeder og tekst kan behandles i ét kald.

Sådan opfører den sig i praksis

Flash-modeller belønner præcise prompts. Jo mere du overlader til modellens egen fortolkning af en løs instruktion, jo mere svinger resultatet. Skriver du eksplicitte formatkrav og giver et par eksempler, bliver output stabilt nok til at parse maskinelt.

Det store context window er nemt at misbruge. At proppe hele dokumentsamlingen ind i hvert kald virker, men det koster tokens på hvert eneste request og gør latency mærkbart højere. En RAG-opsætning, der henter de relevante afsnit, er stadig det bedre valg ved høj volumen.

På sammensatte opgaver med flere ræsonneringstrin skal du dele arbejdet op. Modellen klarer typisk hvert delskridt fint, men springer gerne mellemregninger over, hvis du beder om det hele på én gang. Læg en evaluering på dine faktiske data ind fra starten, så du opdager afvigelser før dine brugere gør det.

Hvornår du skal vælge noget andet

Har du opgaver, der kræver dyb ræsonnering over mange trin, svær kode eller juridisk og teknisk analyse med lav fejltolerance, så brug Pro-modellen. Prisforskellen er sjældent afgørende, når volumen er lav og fejl er dyre.

Går du den anden vej og laver simpel klassificering, sprogdetektion eller kategorisering af korte tekster, er en mindre eller ældre model ofte nok. Kører en tidligere Flash-version allerede stabilt i din pipeline med validerede prompts, er der ingen grund til at skifte, før du har målt en reel forbedring.

Husk at prisen på Gemini 3.7 Flash er en introduktionspris frem til 31. december 2026. Bygger du en forretningsmodel på det nuværende niveau, bør dine beregninger tage højde for satserne fra 1. januar 2027. Ved meget høj volumen kan det gøre en konkurrerende model eller en selvhostet løsning til det billigste valg på sigt.

Capabilities

Opgaver

Hurtige svar i produktionMultimodal inputKlassificering og ekstraktionChat

Sprog Support

DanskEngelskFlersproget

Styrker

  • Lav pris i forhold til kapacitet
  • Flash-modellerne har en gratis kvote inden for rate limits
  • Introduktionspris gældende til 31. december 2026

Begrænsninger

  • !Prisen fordobles 1. januar 2027 til 1,50 og 7,50 dollars per million tokens
  • !Svagere end Pro-modellen på de sværeste ræsonneringsopgaver

Use Cases

Chatbots i produktion
Høj-volumen ekstraktion
Multimodale opgaver med krav til svartid

Tekniske Detaljer

Release Dato
13.8.2026
Provider
Google
Parametre
Ikke offentliggjort
Kontekstvindue
1,000,000 tokens
Træningsdata
Ikke offentliggjort