Prova Gemini 3.7 Flash API per Image-to-Text, Q&A visivo, OCR, analisi e risposte multimodali in streaming tramite l’accesso stabile di Flaq AI all’API Google.
Modelli Gemini 3.7 Flash correlati
Esempi API
Esempio di invio
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-image-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
{
type: 'image_url',
image_url: {
url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
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);
}
}
}
Esempio di invio
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-image-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Describe the image and extract any visible text.'},
{
'type': 'image_url',
'image_url': {
'url': 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2048,
},
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)
Esempio di invio
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-image-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Describe the image and extract any visible text." },
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://example.com/sample-image.jpg"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
Prezzi di Gemini 3.7 Flash Image to Text
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
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API Gemini 3.7 Flash Image-to-Text veloce e conveniente
L'API Gemini 3.7 Flash Image-to-Text collega le applicazioni Flaq AI al più recente modello Flash di Google per una comprensione visiva rapida e avanzata. Invia un input di immagine mirato con un'istruzione chiara per generare testo che descrive, spiega, estrae o analizza il contenuto visivo. Il percorso abbina le capacità multimodali e di ragionamento di Gemini 3.7 Flash a un confine di input Flaq AI volutamente mirato, risultando particolarmente adatto a funzionalità di prodotto reattive e flussi di revisione.
Funzionalità principali dell'API Gemini 3.7 Flash Image-to-Text
-
Ragionamento visivo avanzato: Trasforma domande basate su immagini in risposte testuali chiare che riflettono il contesto visivo fornito e le istruzioni dell'attività.
-
Flusso di lavoro multimodale conveniente: Utilizza una configurazione Flash molto conveniente per funzionalità di analisi visiva che richiedono un output testuale efficace su larga scala.
-
Richiesta di immagine mirata: Mantieni ogni interazione incentrata su un input visivo e un obiettivo specifico, aiutando le applicazioni a produrre output più chiari e più facili da esaminare.
-
Trasmissione documentata delle immagini: Invia l'input di immagine tramite il modello di richiesta API Flaq AI configurato.
-
Supporto del contesto dei messaggi: Combina la richiesta visiva con messaggi strutturati di sistema, utente e assistente quando l'attività richiede istruzioni, criteri o contesto di follow-up.
-
Integrazione API reattiva: Scegli lo streaming o la distribuzione della risposta completa in base ad assistenti interattivi, attività di revisione asincrone e strumenti interni.
Come utilizzare l'API Gemini 3.7 Flash Image-to-Text su Flaq AI
-
Ingresso: Un'immagine supportata con un prompt in linguaggio naturale che definisce la descrizione, la domanda, l'estrazione o l'analisi richiesta.
-
Uscita: Risposte testuali per esperienze rivolte agli utenti, revisione umana, flussi di contenuti e automazione downstream.
-
Trasmissione dell'immagine: Utilizza il formato di richiesta Flaq AI configurato per l'input di immagine.
-
Funzionalità: Risposta a domande basate su immagini, interpretazione di screenshot, estrazione di dettagli visivi, riepilogo delle immagini e redazione di contenuti.
Migliori casi d'uso per l'integrazione dell'API Gemini 3.7 Flash Image-to-Text
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Esperienze di prodotto visive: Aggiungi domande sulle immagini, assistenza alla ricerca visiva e spiegazioni contestuali alle applicazioni rivolte agli utenti.
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Revisione di design e QA: Genera note preliminari da screenshot dell'interfaccia, immagini di prodotto, diagrammi e feedback visivi per la revisione umana.
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Flussi di assistenza: Aiuta gli operatori a interpretare immagini e screenshot dei clienti, identificare dettagli utili e preparare bozze di risposta o escalation.
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Operazioni commerciali e di catalogo: Estrai attributi visibili, redigi descrizioni e supporta la revisione editoriale delle immagini di prodotto.
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Flussi di accessibilità e contenuti: Crea bozze di descrizioni e riepiloghi visivi esaminabili per aiutare i team editoriali a preparare contenuti accessibili.
Nota L'attuale percorso Flaq AI è progettato per input di immagine mirati e output testuali. Non utilizzare l'analisi generata come unico fondamento per decisioni ad alto impatto; mantieni un'adeguata revisione umana e verifica delle fonti.
API Gemini 3.7 Flash Image-to-Text vs concorrenti: analisi comparativa
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Text-to-Text è ottimizzato per prompt privi di input visivo. Image-to-Text è il percorso migliore quando la risposta deve basarsi su un'immagine fornita e sulle istruzioni scritte.