Gemini 3.7 Flash: spesifikasi, benchmark, harga, dan perbandingan
Analisis terverifikasi Gemini 3.7 Flash dengan konteks 1M, output 64K, kemampuan, harga resmi, perbandingan dengan 3.6 Flash, Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Terra, Muse Spark 1.2, dan panduan migrasi.
Google merilis Gemini 3.7 Flash pada 13 Agustus 2026, hanya tiga minggu setelah Gemini 3.6 Flash. Model ini sudah GA dengan ID stabil gemini-3.7-flash dan diposisikan sebagai model Flash Google yang paling mumpuni untuk coding, agent, penalaran multimodal, dan eksekusi multi-langkah yang andal.
Pembaruan utamanya bukan context window yang lebih besar atau jumlah parameter yang diungkap. Gemini 3.7 Flash tetap berada di kelas input 1M dan output 64K seperti 3.6 Flash, tetapi Google melaporkan peningkatan besar dalam kode, penggunaan tool, knowledge work, dokumen, dan computer use. Harga token perkenalannya juga tetap sama.
Analisis ini memisahkan spesifikasi resmi, benchmark yang dipublikasikan Google, harga peluncuran sementara, dan ketersediaan Modelflare saat ini. Fakta yang dapat berubah diperiksa pada 15 Agustus 2026.
Ringkasan Gemini 3.7 Flash
| Properti | Nilai resmi |
|---|---|
| Tanggal rilis | 13 Agustus 2026 |
| Status API | Tersedia secara umum; ID stabil |
| ID model | gemini-3.7-flash |
| Fondasi | Berbasis Gemini 3.6 Flash dengan peningkatan algoritmik |
| Modalitas input | Teks, gambar, video, audio, dan PDF |
| Modalitas output | Teks |
| Input maksimum | 1.048.576 token |
| Output maksimum | 65.536 token |
| Level thinking | low, medium, high; medium adalah default terdokumentasi |
| Batas pengetahuan | Maret 2026; beberapa domain mungkin terbatas pada Januari 2025 |
| Jumlah parameter | Tidak diungkap |
| Pembaruan dokumen terbaru | Agustus 2026 |
Model ini mendukung context caching, code execution, Computer Use preview, file search, function calling, Google Maps dan Search Grounding, structured outputs, thinking, dan URL Context. Mode Batch, Flex, dan Priority juga tersedia. Audio generation, image generation, dan Live API tidak didukung.
Perubahan nyata dari Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.7 Flash adalah iterasi dari 3.6 Flash, bukan kelas context atau modalitas baru. Google mengaitkan peningkatan dengan perubahan algoritmik pada fondasi penalaran dan masukan developer produksi.
Perubahan praktisnya meliputi:
- akurasi percobaan pertama yang lebih tinggi untuk kode dan software engineering;
- kepatuhan desain lebih baik saat mengubah screenshot, gambar, atau design system menjadi UI;
- perencanaan, tool call, pemulihan dari hambatan, dan klarifikasi maksud yang lebih andal;
- penalaran lebih baik atas dokumen kompleks di bidang keuangan, hukum, dan biosains;
- peningkatan long context dan penggunaan komputer oleh agent;
- harga Standard perkenalan yang sama dengan 3.6 Flash hingga 31 Desember 2026.
Artinya, pada saat peluncuran 3.7 bukan pengganti 3.6 yang lebih mahal. Keputusan migrasi terutama menyangkut perilaku, latensi, dan kompatibilitas, bukan premi harga token.
Harga API resmi
Harga berikut adalah tier berbayar dalam dolar AS. Token dihitung per satu juta; penyimpanan cache per satu juta token per jam.
| Mode | Meter | Hingga 31 Des 2026 | Mulai 1 Jan 2027 |
|---|---|---|---|
| Standard | Input | $0.75 | $1.50 |
| Standard | Output, termasuk thinking token | $3.75 | $7.50 |
| Standard | Input cache | $0.075 | $0.15 |
| Standard | Penyimpanan cache per jam | $0.50 | $1.00 |
| Batch | Input | $0.375 | $0.75 |
| Batch | Output, termasuk thinking token | $1.875 | $3.75 |
| Batch | Input cache | $0.0375 | $0.075 |
| Flex | Input | $0.375 | $0.75 |
| Flex | Output, termasuk thinking token | $1.875 | $3.75 |
| Flex | Input cache | $0.0375 | $0.075 |
| Priority | Input | $1.35 | $2.70 |
| Priority | Output, termasuk thinking token | $6.75 | $13.50 |
| Priority | Input cache | $0.135 | $0.27 |
Google Search Grounding menyertakan 5.000 pencarian gratis per bulan yang dibagi antar-model Gemini 3.x, lalu $14 per 1.000 permintaan. Google Maps Grounding berbagi kuota 5.000 prompt dan menerapkan tarif yang sama setelahnya.
Dengan tarif Standard perkenalan, input 100K dan output 10K berbiaya sekitar $0.1125, belum termasuk cache, tool, penyimpanan, atau retry. Satu juta input cache dan output 100K berbiaya sekitar $0.45, di luar penyimpanan. Kedua contoh menjadi dua kali lipat setelah periode perkenalan.
Perbandingan benchmark horizontal lengkap
Model card Google Agustus 2026 membandingkan Gemini 3.7 Flash, Gemini 3.6 Flash, Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Terra, dan Muse Spark 1.2. Semua baris lebih tinggi lebih baik; tanda pisah berarti hasil tidak dipublikasikan.
| Benchmark | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra | Muse Spark 1.2 |
|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 56 | 52 | 55 | 57 | 57 |
| FrontierCode 1.1 Main | 43.6% | 34.4% | 42.7% | 41.3% | — |
| DeepSWE v1.1 | 65.3% | 48.6% | 53.8% | 69.6% | 54.9% |
| Code Arena, WebDev Elo | 1588 | 1538 | 1541 | 1523 | 1535 |
| Terminal-bench 2.1 | 85.8% | 78.0% | 80.4% | 87.4% | 82.9% |
| Terminal-bench 3.0 | 14.9% | 5.4% | 14.6% | 20.8% | — |
| AutomationBench, set privat | 30.4% | 17.0% | 10.7% | 23.6% | — |
| GDPVal-AA v2, Elo | 1525 | 1422 | 1598 | 1578 | 1628 |
| Harvey LAB-AA | 90.7% | 85.1% | 90.1% | 85.2% | — |
| GDP.pdf | 34.0% | 22.0% | 28.0% | 24.7% | 16.0% |
| CharXiv Reasoning, tanpa tool | 84.5% | 85.2% | 77.0% | 85.9% | — |
| CharXiv Reasoning, dengan tool | 88.7% | 89.4% | 88.3% | — | — |
| LVBench | 85.4% | 84.2% | 68.5% | 78.9% | — |
| GDM-MRCR v2, rata-rata 128K | 97.0% | 91.8% | 81.5% | 93.5% | — |
| OSWorld 2.0 | 47.9% | 33.8% | — | 50.2% | — |
| Agent's Last Exam | 26.3% | 24.2% | 33.3% | 28.0% | — |
| HLE-Verified | 53.6% | 51.2% | 31.0% | 51.1% | — |
| BioMysteryBench, dapat dipecahkan manusia | 87.1% | 80.6% | 87.5% | 83.8% | — |
| BioMysteryBench, sulit bagi manusia | 43.5% | 41.2% | 34.1% | 49.4% | — |
| LABBench2 | 82.1% | 76.1% | 80.1% | 81.2% | — |
Angka ini berguna, tetapi bukan turnamen independen dengan kondisi identik. Google menyatakan hasil Gemini umumnya pass@1 dengan sampling default. Hasil non-Gemini dilaporkan provider kecuali disebut lain, dengan level reasoning tertinggi yang tersedia. Beberapa evaluasi dijalankan sendiri oleh Google; harness, tool, agregasi, bahkan jumlah frame video berbeda.
Analisis kemampuan dan performa
Dibanding 3.6 Flash, peningkatannya luas: FrontierCode +9,2 poin persentase, DeepSWE +16,7, AutomationBench +13,4, GDP.pdf +12, OSWorld +14,1. Code Arena naik 50 Elo dan GDM-MRCR meningkat dari 91,8% menjadi 97,0%.
Perbandingan antar-keluarga lebih bernuansa:
- Gemini 3.7 Flash memimpin FrontierCode, Code Arena, AutomationBench, Harvey LAB-AA, GDP.pdf, LVBench, GDM-MRCR, HLE-Verified, dan LABBench2.
- GPT-5.6 Terra tetap unggul di DeepSWE, kedua Terminal-bench, CharXiv tanpa tool, OSWorld, dan bagian BioMysteryBench sulit.
- Claude Sonnet 5 memimpin Agent's Last Exam dan tipis di BioMysteryBench yang dapat dipecahkan manusia.
- Muse Spark 1.2 memimpin GDPVal-AA dan berbagi posisi atas Artificial Analysis, tetapi banyak hasilnya kosong.
- 3.7 tidak selalu mengalahkan 3.6: CharXiv turun 0,7 poin dengan maupun tanpa tool.
Secara praktis, 3.7 Flash sangat seimbang untuk harga peluncurannya. Ia kuat sebagai kandidat default untuk coding agent, alur browser atau desktop, dokumen panjang, analisis multimodal, dan knowledge work berskala tinggi. GPT-5.6 Terra layak diuji langsung untuk software engineering panjang dan terminal agent; Claude Sonnet 5 tetap kompetitif untuk desktop; Muse Spark kuat di knowledge work, tetapi permukaan perbandingannya belum lengkap.
Parameter, context, dan multimodalitas
Google tidak mengungkap jumlah parameter total atau aktif, jumlah expert, detail arsitektur, ukuran corpus, atau komputasi pelatihan. Model card hanya menyatakan 3.7 Flash berbasis 3.6 Flash dengan perbaikan algoritmik. Setiap angka parameter pasti yang disajikan sebagai fakta adalah spekulasi.
Kontrak API adalah parameter yang dapat diandalkan:
- input 1.048.576 token dan output 65.536 token;
- input teks, gambar, video, audio, PDF; output teks;
- level low, medium, high; minimal menghasilkan error;
- function calling, structured output, Search, Maps, code execution, file search, URL Context, cache, dan Computer Use preview;
- tanpa Live API, audio generation, atau image generation.
Context 1M adalah kapasitas, bukan target. Prompt panjang tetap menambah latensi dan biaya; retrieval yang lebih baik tidak menggantikan state otoritatif, pemadatan riwayat berulang, dan verifikasi efek samping tool.
Memanggil Gemini 3.7 Flash
Panduan Google menggunakan Interactions API dan mendokumentasikan medium sebagai default:
export GEMINI_API_KEY="<YOUR_GEMINI_API_KEY>"
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": "Review this retrying payment workflow for race conditions and propose a safe transaction boundary.",
"generation_config": {
"thinking_level": "medium"
}
}'
Modelflare saat ini menyediakan ID tepat melalui Chat Completions kompatibel OpenAI:
export MODELFLARE_API_KEY="<YOUR_MODELFLARE_API_KEY>"
curl "https://origin.modelflare.dev/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $MODELFLARE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Review this retrying payment workflow for race conditions and propose a safe transaction boundary."
}
]
}'
Kedua contoh memakai protokol berbeda. Jangan menganggap semua tool native Google atau field Interactions tersedia melalui adapter OpenAI.
Migrasi dan catatan produksi
Google meminta temperature, top_p, dan top_k dihapus, thinking_budget diganti enum string thinking_level, serta candidate_count dibuang. Alur Interactions multi-turn harus memakai previous_interaction_id di server.
Sebelum mengganti model:
- pin gemini-3.7-flash dan tolak substitusi alias diam-diam;
- putar ulang set tugas tetap dan aman pada model saat ini serta 3.7;
- bandingkan low, medium, high berdasarkan biaya tugas berhasil dan waktu total;
- uji streaming, structured output, fungsi, multimodal, pembatalan, dan refusal secara terpisah;
- pertahankan thought signature dan field korelasi yang diwajibkan protokol;
- verifikasi cache, retry, timeout, dan perlindungan efek samping ganda;
- catat model, route, input, cache, output, tool, latensi, dan biaya akhir;
- pertahankan route rollback sampai traffic nyata melewati ambang penerimaan.
HTTP 200 hanya membuktikan satu permintaan selesai, bukan paritas protokol, latensi stabil, tool benar, atau biaya tugas berhasil yang lebih rendah.
Gemini 3.7 Flash di Modelflare
Pada pemeriksaan produksi 15 Agustus 2026, katalog publik Model & Harga Modelflare mencantumkan gemini-3.7-flash dalam grup gemini-stable. Katalog menampilkan generateContent native Gemini dan Chat Completions OpenAI, tetapi tidak menampilkan route Responses.
Multiplier grup yang tampil adalah 0.15x. Harga promosi Google, harga referensi Modelflare, akses grup, dan biaya final merupakan fakta terpisah yang dapat berubah sendiri-sendiri. Gunakan halaman live dan permintaan non-sensitif yang selesai sebagai sumber terkini.
Untuk produksi, buat atau perbarui key yang memenuhi syarat, gunakan ID tepat, dan validasi fitur protokol yang benar-benar dipakai sebelum memindahkan traffic.
Kesimpulan
Gemini 3.7 Flash merupakan peningkatan nyata dari 3.6 Flash dengan harga sementara yang sama. Kekuatan utamanya adalah cakupan: kode produksi, web, agent berbasis tool, dokumen kompleks, input multimodal, long context, dan Computer Use meningkat tanpa tier harga premium.
Model ini tidak memenangkan setiap benchmark, jumlah parameternya tidak diketahui, dan diskon berakhir pada 2026. Bandingkan dengan model yang menangani tugas nyata Anda, lalu pilih berdasarkan tingkat penyelesaian, latensi, retry, dan biaya total, bukan satu indeks.
Sumber resmi dan catatan pembaruan
Sumber primer:
- Google: Introducing Gemini 3.7 Flash
- Google AI: halaman Gemini 3.7 Flash
- Google AI: panduan model terbaru dan migrasi
- Google AI: harga Gemini API
- Google DeepMind: model card Gemini 3.7 Flash
- Google DeepMind: metodologi evaluasi
Pembaruan:
- 15 Agustus 2026: publikasi awal. Spesifikasi, kemampuan, metodologi, harga, migrasi, dan ketersediaan Modelflare telah diperiksa.