Google/gemini-3.7-flash-file-analysis

gemini-3.7-flash-file-analysis

Dùng thử Gemini 3.7 Flash API cho phân tích tệp, xem xét tài liệu, trích xuất, tóm tắt và suy luận đa phương thức qua quyền truy cập Google API ổn định của Flaq AI.

File Analysis

Mô hình Gemini 3.7 Flash liên quan

gemini-3.7-flash-text-to-texttext-to-text

gemini-3.7-flash-image-to-textimage-to-text

gemini-3.7-flash-file-analysisfile-analysis

Tài liệu

Ví dụ API

JavaScriptPythoncURL

Ví dụ gửi yêu cầu

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);
    }
  }
}

Ví dụ gửi yêu cầu

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)

Ví dụ gửi yêu cầu

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
  }'

Bắt đầu cuộc chat mới

Gửi tin nhắn để bắt đầu.

Giá Gemini 3.7 Flash File Analysis

Tham số	Giá	Giá gốc	Giảm giá

Token: input	$0.7125 mỗi 1 triệu token đầu vào	$0.7500 mỗi 1 triệu token đầu vào	95%
Token: output	$3.5625 mỗi 1 triệu token đầu ra	$3.7500 mỗi 1 triệu token đầu ra	95%

README

API Gemini 3.7 Flash File Analysis nhanh chóng và tiết kiệm

API Gemini 3.7 Flash File Analysis là phương thức tiết kiệm chi phí của Flaq AI để chuyển tài liệu nguồn đã tải lên thành văn bản hữu ích. API sử dụng mô hình Gemini Flash mới nhất để phân tích nhiều bước phức tạp trong khi giữ bề mặt sản phẩm tập trung vào câu hỏi lấy tệp làm trọng tâm, ngữ cảnh hình ảnh tùy chọn và văn bản được tạo. Các nhóm có thể dùng API này để sắp xếp tài liệu nguồn, trích xuất thông tin liên quan và soạn thảo phát hiện có thể đánh giá từ một tập hợp tệp có giới hạn trong một yêu cầu thống nhất.

Các tính năng chính của API Gemini 3.7 Flash File Analysis

Suy luận nâng cao dựa trên tệp: Phân tích các tệp được cung cấp thông qua hướng dẫn chi tiết và nhận văn bản có cấu trúc phản ánh tài liệu nguồn và tác vụ được yêu cầu.
Quy trình phân tích cực kỳ tiết kiệm: Sử dụng cấu hình Flash tiết kiệm chi phí cho tự động hóa tập trung vào tài liệu, hàng đợi đánh giá, hỗ trợ nghiên cứu và vận hành tri thức.
Ngữ cảnh nhiều tệp: Đưa một tập hợp tệp đã tải lên có liên quan vào một yêu cầu để mô hình có thể hỗ trợ so sánh, tổng hợp, trích xuất và câu hỏi xuyên nguồn.
Ngữ cảnh hình ảnh tùy chọn: Kết hợp đầu vào tệp với hình ảnh được hỗ trợ khi ngữ cảnh hình ảnh giúp diễn giải tài liệu nguồn hoặc làm rõ tác vụ.
Phản hồi API được kiểm soát: Sử dụng tin nhắn hội thoại có cấu trúc, kiểm soát độ dài đầu ra và chế độ phản hồi được ghi trong tài liệu để phù hợp với quy trình sản phẩm và vận hành.
Đầu ra văn bản sẵn sàng để đánh giá: Trả về bản tóm tắt, phát hiện, câu trả lời nháp và ghi chú được sắp xếp để chuyển sang bước phê duyệt của con người hoặc tự động hóa hạ nguồn.

Cách sử dụng API Gemini 3.7 Flash File Analysis trên Flaq AI

Đầu vào: Một tập hợp tệp được hỗ trợ, hướng dẫn phân tích bằng ngôn ngữ tự nhiên và hình ảnh tùy chọn khi phù hợp.
Đầu ra: Bản tóm tắt dạng văn bản, dữ kiện được trích xuất, so sánh, câu trả lời và phân tích nháp dựa trên tài liệu được cung cấp.
Phạm vi yêu cầu: Giữ mỗi yêu cầu trong ranh giới nhiều tệp đã định cấu hình và chỉ nhóm những tài liệu nguồn thuộc cùng một tác vụ.
Khả năng: Trả lời câu hỏi dựa trên tệp, tóm tắt tài liệu, tổng hợp xuyên nguồn, trích xuất thông tin và hỗ trợ quy trình đánh giá.

Các trường hợp sử dụng phù hợp nhất để tích hợp API Gemini 3.7 Flash File Analysis

Đánh giá tài liệu phức tạp: Chuẩn bị bản tóm tắt sơ bộ, danh sách vấn đề và so sánh từ các báo cáo, thông số kỹ thuật, đề xuất và tài liệu nghiên cứu có liên quan.
Vận hành nghiên cứu: Sắp xếp phát hiện từ nhiều nguồn, xác định bằng chứng liên quan và soạn thảo ghi chú phân tích để nhà nghiên cứu hoặc biên tập viên xác thực.
Công việc tri thức nội bộ: Chuyển tài liệu đã tải lên thành bản tóm lược, ghi chú bàn giao, bản thảo Hỏi & Đáp và thông tin có cấu trúc cho các nhóm.
Phân loại quy trình: Trích xuất chi tiết chính từ các tệp đã gửi và tạo bản ghi sẵn sàng để đánh giá cho quy trình hỗ trợ, vận hành và nội dung.
Trợ lý tệp hiệu quả: Xây dựng tính năng ứng dụng giúp người dùng hiểu tài liệu nguồn của chính họ thông qua phân tích tập trung, ưu tiên văn bản.

Lưu ý File Analysis nhằm hỗ trợ chứ không thay thế hoạt động đánh giá của chuyên gia. Hãy bảo vệ tài liệu nhạy cảm, xác minh các phát hiện được tạo với tệp nguồn và áp dụng sự giám sát phù hợp của con người cho các quyết định quan trọng.

API Gemini 3.7 Flash File Analysis so với đối thủ: Phân tích so sánh

Gemini 3.7 Flash File Analysis so với Gemini 3.6 Flash File Analysis
Gemini 3.6 Flash là một tùy chọn cân bằng cho quy trình tập trung vào tài liệu. Gemini 3.7 Flash là mô hình Flash mới hơn dành cho các nhóm đánh giá khả năng suy luận nâng cao hơn và tổng hợp nhiều bước trên cùng loại tác vụ lấy tệp làm trọng tâm.
Gemini 3.7 Flash File Analysis so với GPT 5.6 Terra File Analysis
Các mô hình phân tích tệp GPT 5.6 Terra cung cấp một phương thức bao quát cho ứng dụng tài liệu. Gemini 3.7 Flash mang đến cho các nhóm một lựa chọn Gemini cực kỳ tiết kiệm chi phí cho hoạt động trích xuất dựa trên nguồn, đánh giá và tổng hợp.
Gemini 3.7 Flash File Analysis so với Claude Document Analysis
Các mô hình Claude thường được đánh giá cho khả năng suy luận với tài liệu dài. Gemini 3.7 Flash cung cấp một lựa chọn mạnh mẽ khác cho các ứng dụng cần phân tích có cấu trúc từ một tập hợp giới hạn các tệp đã tải lên.
Gemini 3.7 Flash File Analysis so với Gemini 3.7 Flash Image-to-Text
Image-to-Text được thiết kế cho một hình ảnh đầu vào và một câu hỏi tập trung. File Analysis là phương thức phù hợp khi tác vụ yêu cầu ngữ cảnh tập trung vào tài liệu và một số tệp liên quan.
Gemini 3.7 Flash File Analysis so với Gemini 3.7 Flash Text-to-Text
Text-to-Text phù hợp nhất cho hướng dẫn và trò chuyện không có tệp đính kèm. File Analysis bổ sung quy trình đầu vào tệp đã định cấu hình của Flaq AI khi phản hồi cần dựa trên tài liệu nguồn đã tải lên.

Mô hình Gemini 3.7 Flash liên quan

Ví dụ API

Ví dụ gửi yêu cầu

Ví dụ gửi yêu cầu

Ví dụ gửi yêu cầu

Giá Gemini 3.7 Flash File Analysis

Mô hình liên quan

README

API Gemini 3.7 Flash File Analysis nhanh chóng và tiết kiệm

Các tính năng chính của API Gemini 3.7 Flash File Analysis

Cách sử dụng API Gemini 3.7 Flash File Analysis trên Flaq AI

Các trường hợp sử dụng phù hợp nhất để tích hợp API Gemini 3.7 Flash File Analysis

API Gemini 3.7 Flash File Analysis so với đối thủ: Phân tích so sánh

Thêm bài viết về Gemini 3.7 Flash File Analysis