試用 Gemini 3.7 Flash API,透過 Flaq AI 穩定的 Google API 存取,進行 Image-to-Text、視覺問答、OCR、分析與串流多模態回應。協助理解圖片內容並擷取關鍵文字資訊。
Gemini 3.7 Flash 相關模型
API 範例
提交範例
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);
}
}
}
提交範例
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)
提交範例
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 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
README
快速且經濟實惠的 Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API 將 Flaq AI 應用程式連接至 Google 最新的 Flash 模型,實現快速、強大的視覺 理解。傳送目標明確的圖像輸入並附上清楚指示,即可產生描述、解釋、擷取 或分析視覺內容的文字。此管道結合 Gemini 3.7 Flash 的多模態和推理優勢與經過刻意 聚焦的 Flaq AI 輸入邊界,非常適合回應迅速的產品功能和審查工作流程。
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API 的主要功能
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先進的視覺推理: 將基於圖像的問題轉化為清楚的文字回覆,準確反映所提供的 視覺上下文及任務指示。
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經濟實惠的多模態工作流程: 為需要大規模產生高品質文字輸出的視覺分析功能採用極具性價比的 Flash 配置。
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聚焦圖像要求: 讓每次互動圍繞一個視覺輸入和明確目標展開,從而協助 應用程式產生更清楚、更便於審查的輸出。
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文件化的圖像傳遞: 透過已配置的 Flaq AI API 要求模式傳送圖像輸入。
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訊息上下文支援: 當任務需要指示、標準或後續上下文時,將視覺要求與結構化的系統、使用者和助理訊息 結合使用。
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回應迅速的 API 整合: 根據互動式助理、非同步審查任務及內部工具的需要,選擇串流傳輸或 完整回應傳遞。
如何在 Flaq AI 上使用 Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API
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輸入: 一張受支援的圖像,以及用於定義所需描述、問題、 擷取或分析的自然語言提示詞。
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輸出: 適用於使用者體驗、人工審查、內容工作流程和下游自動化的文字回覆。
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圖像傳遞: 使用已配置的 Flaq AI 要求格式傳遞圖像輸入。
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能力: 基於圖像的問答、螢幕截圖解讀、視覺細節擷取、圖像 摘要及內容草擬。
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API 整合的最佳使用情境
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視覺產品體驗: 為面向使用者的應用程式新增圖像問答、視覺搜尋協助及情境化 說明。
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設計與品質審查: 根據介面螢幕截圖、產品圖像、圖表及視覺 回饋產生初步備註,供人工審查。
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支援工作流程: 協助客服人員解讀客戶圖像和螢幕截圖、識別有用細節,並準備 回覆或升級處理草稿。
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電商與目錄營運: 擷取可見屬性、草擬描述,並支援對 產品圖像進行編輯審查。
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無障礙與內容工作流程: 建立可審查的描述草稿和視覺摘要,協助編輯 團隊準備無障礙內容。
注意 目前 Flaq AI 管道專為聚焦的圖像輸入和文字輸出而設計。請勿將產生的分析作為 高影響決策的唯一依據;應保留適當的人工審查和來源核驗。
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text API 與競品對比:比較分析
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Gemini 3.7 Flash Image-to-Text 與 Gemini 3.6 Flash Image-to-Text
Gemini 3.6 Flash 為圖像問答及操作提供均衡的多模態 管道。當視覺任務也能受益於更先進的多步驟推理時,Gemini 3.7 Flash 是值得評估的較新版 Flash 模型。 -
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text 與 Grok 4.6 Image-to-Text
Grok 4.6 是適用於基於圖像的技術 推理的 xAI 選擇。Gemini 3.7 Flash 為視覺問答、螢幕截圖及 文字優先的產品功能提供極具性價比的 Google 模型管道。 -
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text 與 GPT 5.6 Terra Image-to-Text
GPT 5.6 Terra 視覺模型支援廣泛的多模態應用程式。 當團隊希望使用高效的 Flash 模型進行聚焦的圖像分析及 文字生成時,Gemini 3.7 Flash 是極具吸引力的替代方案。 -
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text 與 Claude Vision
Claude 視覺模型可能是說明類和 文件類任務的有力選擇。Gemini 3.7 Flash 為評估經濟實惠的多模態工作流程的團隊提供回應迅速的 視覺理解 API。 -
Gemini 3.7 Flash Image-to-Text 與 Gemini 3.7 Flash Text-to-Text
Text-to-Text 針對不含 視覺輸入的提示詞進行最佳化。當答案既要基於所提供的圖像,又要遵循 書面指示時,Image-to-Text 是更合適的管道。