Neues bei Gemini 3.7 Flash

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Gemini 3.7 Flash (gemini-3.7-flash) ist allgemein verfügbar und kann in der Produktion eingesetzt werden. Es ist unser bisher intelligentestes Arbeitsmodell für Coding und KI-Agenten.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, was es Neues bei Gemini 3.7 Flash gibt, welche API-Änderungen es gibt, und finden Codebeispiele und Migrationsanleitungen.

Neues Modell

Gemini 3.7 Flash unterstützt ein Kontextfenster von 1 Million Tokens, maximal 64.000 Ausgabe-Tokens, anpassbare Denkebenen (low, medium, high) und dieselben integrierten Tools wie Gemini 3.6 Flash.

Die vollständigen Spezifikationen finden Sie auf der Modellseite für Gemini 3.7 Flash. Ausführliche Preisinformationen finden Sie auf der Preisseite.

Kurzanleitung

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    input="Write a responsive navigation component in React with smooth animations and dark mode toggle."
)

print(interaction.output_text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-3.7-flash",
  input: "Write a responsive navigation component in React with smooth animations and dark mode toggle.",
});

console.log(interaction.output_text);

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();
CreateModelInteraction req = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.7-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("Write a responsive navigation component in React with smooth animations and dark mode toggle."))
    .build();
Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(req)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-3.7-flash",
    "input": "Write a responsive navigation component in React with smooth animations and dark mode toggle."
  }'

Neues bei Gemini 3.7 Flash

• Codierung und agentische Aufgaben:Deutlich höhere Qualität bei Softwareentwicklung und agentischen Benchmarks in der Praxis, was die Problemlösung verbessert und fehlgeschlagene Agent-Schleifen reduziert.
• Webentwicklung und stärkere Designparität:Generiert Desktop- und Webanwendungscode mit höherer Genauigkeit direkt aus Design-Mocks. Dies führt zu einer besseren Einhaltung des Designs und zu einer besseren Überprüfung vorhandener Codebases anhand von Mocks, um eine 1:1-Designparität zu gewährleisten.
• Sonderpreis:Gemini 3.7 Flash ist zum Einführungspreis von 0,75 $ pro 1 Million Eingabetokens und 3,75 $ pro 1 Million Ausgabetokens verfügbar. Wir wenden diesen neuen Tarif auch auf 3.6 Flash an. Der Einführungspreis läuft am 31.Dezember 2026 aus.Danach gelten 1, 50 $ pro 1 Million Eingabetokens und 7, 50 $ pro 1 Million Ausgabetokens.

Das richtige Modell auswählen

In der folgenden Tabelle finden Sie empfohlene Migrationsziele für Ihre Arbeitslasten. Wenn Sie von Gemini 3.5 Flash, Gemini 3 Flash (Vorschau) oder Gemini 3.1 Pro upgraden möchten, müssen Sie die eingestellten Sampling-Parameter (temperature, top_p, top_k) und die vorab ausgefüllten Modell-Turns entfernen. Gemini 3.6 Flash hat diese Parameter bereits nicht mehr unterstützt.

Schlussfolgerungsniveaus

Mit Gemini 3.7 Flash haben Entwickler die Möglichkeit, die Latenz und Intelligenz flexibel zu steuern, indem sie die Denkebene des Modells anpassen:

• Geringer Analyseaufwand: Verkürzt die Zeit bis zur Antwort bei latenzkritischen Tasks wie Incident Response Pipelines, Echtzeit-Chats, dem Verfassen von Entwürfen und der schnellen Datenanalyse.
• Mittel (Standard): Beste Qualität für die meisten Aufgaben. Empfohlen für komplexe Code- und KI-Agenten-Anwendungsfälle mit höherer Genauigkeit beim ersten Durchlauf.
• Hoher Denkaufwand: Maximiert die Fähigkeit des Modells, zu denken und Tools zu verwenden. Optimal für komplexe logische Schlussfolgerungen, schwierige mathematische Aufgaben sowie anspruchsvolle Programmier- und KI-Agenten-Aufgaben. Ermöglicht längere Überlegungen und Funktionsaufrufe, was zu einem höheren Tokenverbrauch und höheren Kosten führt.

So konfigurieren Sie die Denkebenen in Gemini 3.7 Flash:

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    input="Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
    generation_config={
        "thinking_level": "medium"  # Balanced reasoning effort for complex tasks
    }
)

print(interaction.output_text)

Codebeispiele in mehreren Sprachen (JavaScript, Java, Go, REST) und detaillierte Informationen zu den Konzepten für Schlussfolgerungen finden Sie unter Schlussfolgerungsebenen in Gemini 3.8 Flash.

Support für Antigravity-Agent

Mit Gemini 3.7 Flash wurde die Unterstützung für den Antigravity-Agenten in Gemini Managed Agents und das Google Antigravity SDK eingeführt.

Aktuelle Codebeispiele und die neueste Standardkonfiguration des Agents finden Sie in der Antigravity-Agent-Anleitung und der Gemini 3.8 Flash-Anleitung.

Checkliste für die Migration

  `/gemini-api-dev migrate my app to Gemini 3.7 Flash`

Zu gemini-3.7-flash migrieren

• Modell-ID aktualisieren:Ändern Sie den Zielmodellstring in gemini-3.7-flash.
• Denkstufe konfigurieren:Ersetzen Sie thinking_budget durch die String-Enumeration thinking_level und legen Sie sie nach Bedarf für Ihre Arbeitslast auf "low", "medium" (Standard) oder "high" fest.
• Änderungen an Gemini 3-API-Parametern anwenden:Entfernen Sie die verworfenen Sampling-Parameter (temperature, top_p, top_k), candidate_count (wird in Gemini 3 und höher nicht unterstützt) und vorab ausgefüllte Modell-Turns. Weitere Informationen finden Sie unter Gemini 3.6 – API-Änderungen und Parameteraktualisierungen.
• Gemini 3.x-Basisanforderungen:Informationen zum strengen Abgleich von Antworten bei Funktionsaufrufen, SDK-Updates und zur Beibehaltung der Gedanken-Signatur finden Sie in der Checkliste für die Migration zu Gemini 3.5.

Preise

Vollständige Preisinformationen und Einführungsangebote finden Sie auf der Preisseite.

Nächste Schritte

• API-Spezifikationen finden Sie in der Modellübersicht.
• Erkunden Sie die Orchestrierung mehrerer Agenten im Interactions API Guide.
• Prompts in Google AI Studio testen und optimieren