Guide du développeur pour Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash est notre modèle intelligent pour un usage quotidien destiné aux développeurs. Il représente une avancée dans l'ingénierie logicielle et offre une expérience de développement nettement améliorée. Ce modèle apporte une meilleure intelligence pour les tâches complexes, le suivi des instructions et l'appel d'outils dans vos workflows quotidiens.

Ce document présente les nouveautés de 3.7 Flash, sa place dans la famille de modèles Gemini, la migration vers 3.7 Flash et un guide de démarrage rapide pour utiliser 3.7 Flash.

Comment s'intègre-t-il dans la famille Gemini ?

Gemini 3.7 Flash est le principal modèle agentif de la famille Gemini 3. Il comble l'écart entre les modèles Pro à raisonnement approfondi et les modèles Gemini Flash-Lite à haut débit, tout en offrant une efficacité élevée des jetons et un traitement multimodal en plusieurs étapes.

Spécifications et comparaisons des modèles

Le tableau suivant compare certaines des spécifications de 3.7 Flash, 3.6 Flash et 3.1 Pro :

Gemini 3.7 Flash Gemini 3.6 Flash Gemini 3.1 Pro
ID du modèle gemini-3.7-flash gemini-3.6-flash gemini-3.1-pro-preview
Étape de lancement GA DG Aperçu
Types d'entrée Texte, image, audio, vidéo Texte, image, audio, vidéo Texte, image, audio, vidéo
Type(s) de sortie Texte Texte Texte
Fenêtre de contexte 1 048 576 1 048 576 1 048 576
Longueur maximale des jetons de sortie 65 536 65 536 65 536
Régions où le service est disponible Mondial, multirégional Mondial, multirégional Monde
Niveaux de raisonnement compatibles LOW, MEDIUM, HIGH
(Par défaut : MEDIUM) 		MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH
(par défaut : MEDIUM) 		LOW, MEDIUM, HIGH
(par défaut : HIGH)
Utilisation principale Workflows agentiques, codage, compréhension interactive des vidéos Workflows agentiques généraux, orchestration en plusieurs étapes Raisonnement approfondi, tâches très complexes

Consultez la page du modèle 3.7 Flash pour obtenir la liste complète des fonctionnalités, outils et options de consommation compatibles.

Quoi de neuf dans Gemini 3.7 Flash ?

Le tableau suivant compare les benchmarks d'évaluation standards des développeurs entre Gemini 3.7 Flash et 3.6 Flash :

Benchmark d'évaluation 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

Guide de démarrage rapide

Avant de commencer, vous devez vous authentifier auprès d'Agent Platform à l'aide des Identifiants par défaut de l'application (ADC) ou d'une clé API. Pour en savoir plus, consultez Premiers pas avec Gemini Enterprise Agent Platform.

Dans les blocs de code suivants, remplacez PROJECT_ID par l'ID de votre projet.

Installation

Assurez-vous d'utiliser la dernière version du SDK google-genai :

pip install --upgrade google-genai

Requête de base

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?" },
  },
}'

Règles d'API et conventions de comportement obligatoires

Gemini 3.7 Flash applique strictement les conventions d'API standards suivantes de la famille Gemini 3 :

  • Paramètres d'échantillonnage obsolètes (temperature, top_k, top_p) : ces paramètres sont ignorés par le backend. À la place, vous pouvez contrôler le déterminisme à l'aide de thinking_level (LOW, MEDIUM, HIGH) et de response_schema ou json_schema.
  • Paramètres non compatibles (frequency_penalty, presence_penalty, candidate_count) : la transmission de frequency_penalty, presence_penalty ou candidate_count génère une erreur d'API active. Supprimez-les de l'ancien code client.

  • Règles strictes d'appel de fonction : un tour FunctionResponse doit correspondre strictement aux id, name et au nombre d'exécutions du FunctionCall précédent.

    • Composants multimodaux : placez toujours les composants multimodaux dans la charge utile de la réponse.
    • Mise en forme et texte avant l'outil : mettez en forme les instructions intégrées à l'aide de \n\n. Si vous rencontrez des erreurs Malformed_Function_Call liées au texte précédant l'outil, nettoyez les commentaires d'introduction avant les appels d'outils.

    • Pour transmettre des notes de travail intermédiaires ou des mises à jour d'état avant un appel d'outil, encapsulez-les dans un appel de fonction update() dédié plutôt que d'émettre du code XML ou du texte brut :

      {
  "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"]
  }
}

  • Validation de la séquence de chat :

    • Les charges utiles de l'historique ne peuvent pas se terminer par un tour de rôle "model".
    • Les tours de modèle préremplis ne sont pas compatibles et doivent être supprimés lors de la mise à niveau.
    • Les tours vides de l'historique des conversations sont automatiquement supprimés ou génèrent des erreurs de validation.

Migrer vers 3.7 Flash depuis 3.5 Flash ou 3.6 Flash

Pour migrer vers 3.7 Flash depuis 3.5 Flash ou 3.6 Flash, procédez comme suit :

  1. Mettre à jour l'ID du modèle : remplacez la chaîne du modèle par gemini-3.7-flash dans vos appels d'API.
  2. Remplacez le paramètre de budget de raisonnement : remplacez les configurations d'entier thinking_budget par l'énumération de chaîne thinking_level définie sur l'une des valeurs suivantes :
    • HIGH : recommandé pour le contrôle qualité visuel dense, la détection de mouvements en une fraction de seconde (sports, montage) ou le raisonnement en plusieurs étapes sur des vidéos de plus de 60 minutes.
    • MEDIUM : niveau de réflexion par défaut. Ce niveau offre un équilibre optimal pour les questions/réponses vidéo générales, la synthèse de cours et la récupération de clips.
    • LOW : recommandé pour les tâches telles que les recherches rapides axées sur la transcription ou l'extraction de métadonnées de base.
  3. Supprimer les paramètres obsolètes et non compatibles :
    • Suppression de temperature, top_p et top_k.
    • Suppression de candidate_count, frequency_penalty et presence_penalty.
    • Supprimez tous les tours de modèle préremplis des historiques de conversation.

Checklist récapitulative pour les développeurs

Autres ressources