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Guía para desarrolladores de Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash es nuestro modelo inteligente de uso diario para desarrolladores y representa un avance en la ingeniería de software, ya que ofrece una experiencia de creación notablemente mejor. Este modelo aporta una mejor inteligencia para tareas complejas, seguimiento de instrucciones y llamadas a herramientas en tus flujos de trabajo diarios.

En este documento, se explican las novedades de 3.7 Flash, cómo se integra en la familia de modelos de Gemini, cómo migrar a 3.7 Flash y se proporciona una guía de inicio rápido para usar 3.7 Flash.

¿Cómo se integra en la familia de Gemini?

Gemini 3.7 Flash es el principal modelo de agente de la familia Gemini 3, que cierra la brecha entre los modelos Pro de razonamiento profundo y los modelos Gemini Flash-Lite de alta capacidad de procesamiento, a la vez que ofrece una alta eficiencia de tokens y un procesamiento multimodal de varios pasos.

Especificaciones y comparaciones de modelos

En la siguiente tabla, se comparan algunas de las especificaciones entre 3.7 Flash, 3.6 Flash y 3.1 Pro:

	Gemini 3.7 Flash	Gemini 3.6 Flash	Gemini 3.1 Pro
ID de modelo	`gemini-3.7-flash`	`gemini-3.6-flash`	`gemini-3.1-pro-preview`
Etapa de lanzamiento	DG	DG	Vista previa
Tipos de entrada	Texto, imagen, audio y video	Texto, imagen, audio y video	Texto, imagen, audio y video
Tipos de salida	Texto	Texto	Texto
Ventana de contexto	1,048,576	1,048,576	1,048,576
Longitud máxima de los tokens de salida	65,536	65,536	65,536
Regiones admitidas	Global, multirregional	Global, multirregional	Global
Niveles de pensamiento admitidos	`LOW`, `MEDIUM`, `HIGH` (Predeterminado: `MEDIUM`)	`MINIMAL`, `LOW`, `MEDIUM`, `HIGH` (Predeterminado: `MEDIUM`)	`LOW`, `MEDIUM`, `HIGH` (Predeterminado: `HIGH`)
Enfoque principal	Flujos de trabajo de agentes, programación y comprensión de video interactiva	Flujos de trabajo de agentes generales, organización de varios pasos	Tareas de razonamiento profundo y alta complejidad

Consulta la página del modelo 3.7 Flash para obtener la lista completa de funciones, herramientas y opciones de consumo compatibles.

¿Qué novedades hay en Gemini 3.7 Flash?

En la siguiente tabla, se comparan las comparativas de evaluación estándar para desarrolladores entre Gemini 3.7 Flash y 3.6 Flash:

Comparativa de evaluación	3.7 Flash	3.6 Flash
Terminal-bench 2.1	85.1%	73.0%
DeepSWE	63.7%	49.0%
Humanity's Last Exam (HLE)	45.7%	37.4%
LMArena WebDev	1,592	1532

Guía de inicio rápido

Antes de comenzar, debes autenticarte en Agent Platform con las credenciales predeterminadas de la aplicación (ADC) o una clave de API. Consulta Comienza a usar Gemini Enterprise Agent Platform para obtener más información.

En los siguientes bloques de código, reemplaza PROJECT_ID por el ID de tu proyecto.

Instalación

Asegúrate de usar el SDK de google-genai más reciente:

pip install --upgrade google-genai

Solicitud básica

Python

from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")

response = client.models.generate_content(
  model="gemini-3.7-flash",
  contents="How does AI work?",
)
print(response.text)

REST

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.7-flash:generateContent \
-d '{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": { "text": "Why is the sky blue?" },
  },
}'

Reglas de API y convenciones de comportamiento obligatorias

Gemini 3.7 Flash aplica de forma estricta las siguientes convenciones de la API de la familia Gemini 3:

Parámetros de muestreo obsoletos (temperature, top_k, top_p): El backend ignora estos parámetros. En su lugar, puedes controlar el determinismo con thinking_level (LOW, MEDIUM, HIGH) y response_schema o json_schema.
Parámetros no admitidos (frequency_penalty, presence_penalty, candidate_count): Si pasas frequency_penalty, presence_penalty o candidate_count, se arrojará un error de API activa. Quítalos del código de cliente heredado.
Reglas estrictas de llamada a funciones: Un turno de FunctionResponse debe coincidir estrictamente con el id, el name y el recuento de ejecuciones del FunctionCall anterior.
- Recursos multimodales: Siempre coloca los recursos multimodales dentro de la carga útil de la respuesta.
- Formato y texto previo a la herramienta: Aplica formato a las instrucciones intercaladas con \n\n. Si encuentras errores Malformed_Function_Call vinculados al texto previo a la herramienta, limpia los comentarios iniciales antes de las llamadas a la herramienta.
- Para pasar notas de trabajo intermedias o actualizaciones de estado antes de una llamada a la herramienta, encapsúlalas en una llamada a función update() dedicada en lugar de emitir XML o texto sin procesar:
```
{
  "name": "update",
  "description": "Update working notes before tool execution",
  "parameters": {
    "type": "OBJECT",
    "properties": {
      "previous_step": {"type": "STRING"},
      "plan": {"type": "STRING"},
      "next_step": {"type": "STRING"}
    },
    "required": ["previous_step", "plan", "next_step"]
  }
}
```
Validación de la secuencia de chat:
- Las cargas útiles del historial no pueden terminar con un turno de rol "model".
- Las respuestas predefinidas del modelo no son compatibles y deben quitarse cuando se actualiza.
- Los turnos vacíos en el historial de conversaciones se descartan automáticamente o producirán errores de validación.

Migra a 3.7 Flash desde 3.5 Flash o 3.6 Flash

Para migrar a 3.7 Flash desde 3.5 Flash o 3.6 Flash, sigue estos pasos:

Actualiza el ID del modelo: Cambia la cadena del modelo en tus llamadas a la API a gemini-3.7-flash.
Reemplaza el parámetro de presupuesto de razonamiento: Reemplaza los parámetros de configuración de números enteros thinking_budget por la enumeración de cadenas thinking_level establecida en uno de los siguientes valores:
- HIGH: Se recomienda para el control de calidad visual denso, la detección de movimientos en fracciones de segundo (deportes, edición) o el razonamiento de varios pasos en videos de más de 60 minutos.
- MEDIUM: Es el nivel de pensamiento predeterminado. Este nivel proporciona un equilibrio óptimo para las preguntas y respuestas generales de video, el resumen de clases y la recuperación de clips.
- LOW: Se recomienda para tareas como búsquedas rápidas centradas en transcripciones o extracción de metadatos básicos.
Quita los parámetros obsoletos y no compatibles:
- Se quitan temperature, top_p y top_k.
- Se quitan candidate_count, frequency_penalty y presence_penalty.
- Quita las respuestas predefinidas del modelo de los historiales de conversaciones.

Lista de tareas de resumen para desarrolladores

ID del modelo de destino: gemini-3.7-flash

Usa thinking_level (MEDIUM de forma predeterminada; valores válidos: LOW, MEDIUM, HIGH) en lugar de los campos obsoletos thinking_budget o temperature. MINIMAL no es compatible con este modelo.

Quita los siguientes parámetros no admitidos: frequency_penalty, presence_penalty, candidate_count, temperature, top_p y top_k.

Quita las respuestas predefinidas del modelo de los historiales de solicitudes de chat de varios turnos.

Garantiza una coincidencia estricta de FunctionResponse (id o call_id y name) y formatea las instrucciones previas a la herramienta con \n\n.