Gemini 3.7 Flash est-il disponible en Zero Data Retention sur Elosia ?

Gemini 3.7 Flash fonctionne sur le backend standard d'Elosia ; le ZDR est disponible sur de nombreux autres modèles du catalogue.

Combien coûte Gemini 3.7 Flash sur Elosia ?

Gemini 3.7 Flash est facturé à l'usage : 0.375 $ par million de tokens en entrée et 1.875 $ par million de tokens en sortie, inclus dans votre plan Elosia.

Quelle est la fenêtre de contexte de Gemini 3.7 Flash ?

Gemini 3.7 Flash prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu'à 1,048,576 tokens.

Gemini 3.7 Flash est-il hébergé dans l'UE ?

Oui, Gemini 3.7 Flash est disponible sur le backend hébergé dans l'UE (EdenAI) d'Elosia pour les organisations enterprise.

Quand choisir Gemini 3.7 Flash ?

Gemini 3.7 Flash est un modèle équilibré : un excellent compromis qualité/coût pour un usage professionnel courant.

Gemini 3.7 Flash prend-il en charge les entrées image sur Elosia ?

Oui, Gemini 3.7 Flash accepte les entrées image ; les tokens image sont facturés séparément (voir le tableau tarifaire).

Gemini 3.7 Flash

GeminiÉquilibré

RaisonnementOutilsVisionSortie structurée

À propos de ce modèle

Gemini 3.7 Flash is a multimodal model from Google for fast agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is designed for tasks that require responsive performance and reliable multi-step...

Catégorie de performance

Équilibré

Gemini 3.7 Flash est un modèle équilibré de Gemini : un bon compromis entre bonnes performances à un prix raisonnable.

Bon rapport coût-performance. Fiable pour la plupart des usages professionnels sans tarification premium.

Tarification

Ce modèle est inclus dans les plans Elosia

Abordable

Coût réduit. Adapté à un usage soutenu et aux interactions volumineuses.

Type	par 1M tokens
Entrée (prompt)	$0.375
Sortie (complétion)	$1.88
Image	$0.375
Raisonnement interne	$1.88
Lecture cache	$0.037
Écriture cache	$0.021

Capacités

Taille du contexte1.0M

Tokens de sortie max66K

TokenizerGemini

Entréetext, image, video, file, audio

Sortietext

Date de sortie13 août 2026

Benchmarks

Intelligence générale

MMLU

Non reporté

GPQA Diamond

94.5%

Mathématiques

MATH-500

Non reporté

Programmation

HumanEval

Non reporté

Raisonnement

Humanity's Last Exam

47.9%

Multimodalité

MMMU-Pro

85.5%

Agentique

Terminal-Bench 2.1

85.8%

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Usages recommandés

ProgrammationAnalyseChat généralRechercheExtraction de données

Points forts

Meilleur travail agentique en terminal de la gamme Flash (Terminal-Bench 2.1 85,8%, contre 78,0% sur Gemini 3.6 Flash)
Fort gain en ingénierie logicielle face à son prédécesseur (DeepSWE v1.1 65,3% contre 48,6%, FrontierCode 1.1 Main 43,6% contre 34,4%)
Développement web au meilleur niveau des modèles Flash (Code Arena 1588 Elo, contre 1538)
Récupération quasi parfaite en contexte long (GDM-MRCR v2 8-needle 97,0% à 128k, moyenne) ; le modèle prend par ailleurs en charge une fenêtre de contexte de 1M tokens avec 64K en sortie
Couverture multimodale large : vidéo (LVBench 85,4%), pilotage d'ordinateur (OSWorld-2.0 47,9%)
Meilleure position relative face aux modèles concurrents en raisonnement pluridisciplinaire (HLE-Verified 53,6%)

Limites

CharXiv Reasoning est le seul recul face à Gemini 3.6 Flash dans la table de Google (84,5% contre 85,2% sans outils, 88,7% contre 89,4% avec outils), un pas en arrière pour l'analyse de graphiques et l'extraction de données
Dernier des quatre modèles comparés par Google sur GDPVal-AA v2 (travail de connaissance) : 1525 Elo contre 1578 à 1628 pour les modèles concurrents
Derrière GPT-5.6 Terra sur DeepSWE v1.1 (65,3% contre 69,6%), Terminal-Bench 2.1 et 3.0, et OSWorld-2.0 (47,9% contre 50,2%), et derrière Claude Sonnet 5 sur Agent's Last Exam (26,3% contre 33,3%)
Terminal-Bench 3.0 à 14,9% montre que la frontière agentique difficile reste largement non résolue
Un raffinement de Gemini 3.6 Flash plutôt qu'un nouveau pré-entraînement
Google ne publie ni MMLU, ni GPQA Diamond, ni MMMU-Pro ; les scores GPQA Diamond, MMMU-Pro et Humanity's Last Exam présentés ici proviennent de tests tiers (Artificial Analysis)