Gemini 3.7 Flash APIを試して、Flaq AIの安定したGoogle APIアクセスを通じて、Image-to-Text、視覚Q&A、OCR、分析、ストリーミング対応のマルチモーダル応答に活用できます。
関連するGemini 3.7 Flashモデル
API 例
送信例
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);
}
}
}
送信例
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)
送信例
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
}'
Gemini 3.7 Flash Image to Textの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
高速で手頃な Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API は、高速で高性能な画像理解を実現する Google の最新 Flash モデルに Flaq AI アプリケーションを接続します。 焦点を絞った画像入力と明確な指示を送信すると、視覚コンテンツを説明、解説、抽出、 分析するテキストが生成されます。このルートは Gemini 3.7 Flash のマルチモーダル能力と推論能力を、意図的に 焦点を絞った Flaq AI の入力境界と組み合わせており、応答性の高い製品機能やレビューワークフローに適しています。
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API の主な機能
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高度な視覚推論: 画像に基づく質問を、提供された 視覚コンテキストとタスクの指示を反映する明確なテキスト応答に変換します。
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コスト効率の高いマルチモーダルワークフロー: 大規模に高品質なテキスト出力を必要とする視覚分析機能に、非常に手頃な Flash 構成を 使用できます。
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焦点を絞った画像リクエスト: それぞれのやり取りを一つの視覚入力と具体的な目的に集中させることで、 アプリケーションはより明確でレビューしやすい出力を生成できます。
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ドキュメント化された画像配信: 設定された Flaq AI API リクエストパターンを通じて画像入力を送信します。
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メッセージコンテキストのサポート: タスクに指示、基準、フォローアップのコンテキストが必要な場合、視覚リクエストと構造化されたシステム、ユーザー、アシスタントメッセージを 組み合わせられます。
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応答性の高い API 統合: 対話型アシスタント、 非同期レビュージョブ、社内ツールに合わせて、ストリーミングまたは完全応答の配信を選択できます。
Flaq AI で Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API を使用する方法
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入力: 要求する説明、質問、 抽出、分析を定義する自然言語プロンプトが付いた対応画像。
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出力: ユーザー向け体験、人によるレビュー、コンテンツワークフロー、後続の自動化に使用するテキスト応答。
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画像配信: 画像入力には、設定された Flaq AI リクエスト形式を使用します。
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機能: 画像に基づく質問応答、スクリーンショットの解釈、視覚的な詳細情報の抽出、画像の 要約、コンテンツの下書き作成。
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API 統合の最適なユースケース
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視覚的な製品体験: ユーザー向けアプリケーションに、画像に関する質問、視覚検索支援、コンテキストに沿った説明を 追加できます。
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デザインと QA レビュー: UI スクリーンショット、製品画像、図、視覚的な フィードバックから、人によるレビュー向けの初期メモを生成します。
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サポートワークフロー: 担当者が顧客の画像やスクリーンショットを解釈し、有用な詳細を特定して、 応答やエスカレーションの下書きを準備できるよう支援します。
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コマースとカタログ運用: 表示されている属性を抽出し、説明文を作成して、 製品画像の編集レビューを支援します。
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アクセシビリティとコンテンツのワークフロー: レビュー可能な説明文の下書きと視覚的な要約を作成し、編集 チームによるアクセシブルなコンテンツの準備を支援します。
注記 現在の Flaq AI ルートは、焦点を絞った画像入力とテキスト出力向けに設計されています。生成された分析を影響の大きい意思決定の唯一の 根拠にせず、適切な人によるレビューとソースの検証を維持してください。
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API と競合製品の比較分析
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Gemini 3.7 Flash Image-to-Text vs. Gemini 3.6 Flash Image-to-Text
Gemini 3.6 Flash は、画像に関する質問や処理向けのバランスの取れたマルチモーダル ルートです。Gemini 3.7 Flash は、視覚タスクで より高度な複数ステップの推論も必要な場合に検討できる、より新しい Flash モデルです。 -
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text vs. Grok 4.6 Image-to-Text
Grok 4.6 は、画像に基づく技術的な 推論に対応する xAI の選択肢です。Gemini 3.7 Flash は、視覚的な質問、スクリーンショット、 テキスト中心の製品機能に対応する、非常にコスト効率の高い Google モデルルートを提供します。 -
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text vs. GPT 5.6 Terra Image-to-Text
GPT 5.6 Terra の視覚モデルは、幅広いマルチモーダルアプリケーションをサポートします。 Gemini 3.7 Flash は、焦点を絞った画像分析と テキスト生成に効率的な Flash モデルを求めるチームにとって魅力的な選択肢です。 -
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text vs. Claude Vision
Claude の視覚モデルは、説明や ドキュメント指向のタスクに有力な選択肢です。Gemini 3.7 Flash は、コスト効率の高いマルチモーダルワークフローを検討するチームに、応答性に優れた視覚理解 API を 提供します。 -
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text vs. Gemini 3.7 Flash Text-to-Text
Text-to-Text は、視覚入力のないプロンプト向けに最適化されています。 回答が提供画像と文章による指示の両方に基づく必要がある場合は、 Image-to-Text の方が適したルートです。