Testen Sie die Gemini 3.7 Flash API für Dateianalyse, Dokumentprüfung, Extraktion, Zusammenfassungen und multimodales Reasoning über den Google-API-Zugriff von Flaq AI.
Verwandte Gemini 3.7 Flash-Modelle
API-Beispiele
Anfragebeispiel
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
Accept: 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'gemini-3.7-flash-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'demo.pdf',
file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 4096
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
Anfragebeispiel
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'gemini-3.7-flash-file-analysis',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Summarize this file and extract the key risks.'},
{
'type': 'file',
'file': {
'filename': 'demo.pdf',
'file_data': 'https://example.com/demo.pdf'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 4096,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
Anfragebeispiel
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.7-flash-file-analysis",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Summarize this file and extract the key risks." },
{
"type": "file",
"file": {
"filename": "demo.pdf",
"file_data": "https://example.com/demo.pdf"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 4096
}'
Preise für Gemini 3.7 Flash File Analysis
| Parameter | Preis | Ursprünglicher Preis | Rabatt |
|---|
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Schnelle und kostengünstige Gemini 3.7 Flash File Analysis API
Die Gemini 3.7 Flash File Analysis API ist Flaq AIs kostengünstiger Zugang, um hochgeladenes Quellmaterial in nützlichen Text umzuwandeln. Sie nutzt das neueste Gemini-Flash-Modell für komplexe, mehrstufige Analysen und konzentriert die Produktoberfläche zugleich auf dateibezogene Fragen, optionalen visuellen Kontext und generierten Text. Teams können diese API nutzen, um Quell- material zu organisieren, relevante Informationen zu extrahieren und prüfbare Erkenntnisse aus einem begrenzten Dateisatz in einer zusammenhängenden Anfrage zu entwerfen.
Hauptmerkmale der Gemini 3.7 Flash File Analysis API
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Fortschrittliches dateibasiertes Reasoning: Analysieren Sie bereitgestellte Dateien anhand detaillierter Anweisungen und erhalten Sie strukturierten Text, der das Quellmaterial und die gewünschte Aufgabe berücksichtigt.
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Sehr kostengünstiger Analyse-Workflow: Nutzen Sie eine günstige Flash-Konfiguration für dokumentzentrierte Automatisierung, Prüfwarteschlangen, Forschungsunterstützung und Wissensprozesse.
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Kontext aus mehreren Dateien: Führen Sie einen zusammengehörigen Satz hochgeladener Dateien in einer Anfrage zusammen, damit das Modell Vergleiche, Synthese, Extraktion und quellenübergreifende Fragen unterstützen kann.
-
Optionaler visueller Kontext: Kombinieren Sie Dateieingaben mit einem unterstützten Bild, wenn visueller Kontext die Interpretation des Quellmaterials oder die Klärung der Aufgabe unterstützt.
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Kontrollierte API-Antworten: Nutzen Sie strukturierte Konversationsnachrichten, Steuerelemente für die Ausgabelänge und den dokumentierten Antwortmodus passend zu Produkt- und Betriebs-Workflows.
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Prüfbereite Textausgabe: Geben Sie Zusammenfassungen, Erkenntnisse, Antwortentwürfe und strukturierte Notizen zurück, die in menschliche Freigabe oder nachgelagerte Automatisierung überführt werden können.
Verwendung der Gemini 3.7 Flash File Analysis API auf Flaq AI
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Eingabe: Ein unterstützter Dateisatz, eine Analyseanweisung in natürlicher Sprache und gegebenenfalls ein optionales Bild.
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Ausgabe: Textbasierte Zusammenfassungen, extrahierte Fakten, Vergleiche, Antworten und Analyseentwürfe auf Grundlage des bereitgestellten Materials.
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Anfrageumfang: Halten Sie jede Anfrage innerhalb der konfigurierten Mehrdateigrenze und gruppieren Sie nur Quellmaterial, das zur selben Aufgabe gehört.
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Funktionen: Dateibasierte Fragenbeantwortung, Dokumentzusammenfassung, quellenübergreifende Synthese, Informationsextraktion und Unterstützung von Prüf-Workflows.
Beste Anwendungsfälle für die Integration der Gemini 3.7 Flash File Analysis API
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Komplexe Dokumentprüfung: Erstellen Sie erste Zusammenfassungen, Problemlisten und Vergleiche aus zusammengehörigen Berichten, Spezifikationen, Vorschlägen und Forschungsmaterialien.
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Forschungsprozesse: Strukturieren Sie Erkenntnisse aus mehreren Quellen, identifizieren Sie relevante Belege und erstellen Sie analytische Notizen, die ein Forscher oder Redakteur validieren kann.
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Interne Wissensarbeit: Wandeln Sie hochgeladenes Material in Briefings, Übergabenotizen, Frage-und-Antwort-Entwürfe und strukturierte Informationen für Teams um.
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Workflow-Triage: Extrahieren Sie wichtige Details aus eingereichten Dateien und erstellen Sie prüfbereite Datensätze für Support, Betrieb und Content-Prozesse.
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Produktive Dateiassistenten: Entwickeln Sie Anwendungsfunktionen, die Benutzern helfen, ihr eigenes Quellmaterial durch fokussierte, textorientierte Analyse zu verstehen.
Hinweis File Analysis soll fachliche Prüfung unterstützen, nicht ersetzen. Schützen Sie sensible Materialien, gleichen Sie generierte Erkenntnisse mit den Quelldateien ab und sorgen Sie bei folgenreichen Entscheidungen für angemessene menschliche Aufsicht.
Gemini 3.7 Flash File Analysis API im Vergleich zur Konkurrenz: Vergleichsanalyse
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Gemini 3.7 Flash File Analysis vs. Gemini 3.6 Flash File Analysis
Gemini 3.6 Flash ist eine ausgewogene Option für dokumentzentrierte Workflows. Gemini 3.7 Flash ist das neuere Flash-Modell für Teams, die fortschrittlicheres Reasoning und mehrstufige Synthese für dieselbe Art dateizentrierter Aufgaben evaluieren. -
Gemini 3.7 Flash File Analysis vs. GPT 5.6 Terra File Analysis
Die File-Analysis-Modelle von GPT 5.6 Terra bieten einen vielseitigen Zugang für Dokumentanwendungen. Gemini 3.7 Flash bietet Teams eine äußerst kostengünstige Gemini-Alternative für quellenbasierte Extraktion, Prüfung und Synthese. -
Gemini 3.7 Flash File Analysis vs. Claude Document Analysis
Claude-Modelle werden häufig für ausführliches Dokument-Reasoning evaluiert. Gemini 3.7 Flash bietet eine weitere leistungsfähige Option für Anwendungen, die strukturierte Analysen aus einem begrenzten Satz hochgeladener Dateien benötigen. -
Gemini 3.7 Flash File Analysis vs. Gemini 3.7 Flash Image-to-Text
Image-to-Text ist für eine visuelle Eingabe und eine fokussierte Frage konzipiert. File Analysis ist der passende Zugang, wenn die Aufgabe dokumentzentrierten Kontext und mehrere zusammengehörige Dateien erfordert. -
Gemini 3.7 Flash File Analysis vs. Gemini 3.7 Flash Text-to-Text
Text-to-Text eignet sich am besten für Anweisungen und Chats ohne Anhänge. File Analysis ergänzt Flaq AIs konfigurierten Datei-Eingabe-Workflow, wenn Antworten auf hochgeladenem Quellmaterial basieren müssen.