https://www.aiposthub.com/gemini-3-7-flash-coding-agent-api-price/ Google 發表 Gemini 3.7 Flash：三週再升級 Coding 與 Agent，API 價格一次看 Google 在 Gemini 3.6 Flash 推出三週後，再發布 Gemini 3.7 Flash。新模型強化程式 開發、AI Agent、多步驟執行與文件理解。 Philo 14 Aug 2026 — 9 min read Google 在 2026 年 8 月 13 日正式發表 Gemini 3.7 Flash。距離 Gemini 3.6 Flash 推出只有三週，新模型繼續把重點放在程式開發、網頁製作與 AI Agent。 AI Agent 是能自行規劃步驟、呼叫工具並完成任務的 AI 系統。對這類應用來說，模型 不只要答對問題，還要能在遇到錯誤後修正做法，減少中途卡住或重複嘗試。 這次更新值得關注，但真正的重點不是版本號又增加了 0.1。Gemini 3.7 Flash 已經正 式可供 production 使用，而且在 2026 年底前與 3.6 Flash 採相同優惠價。對正在做 Coding Agent 或自動化流程的團隊來說，它值得優先測試；已經穩定運行的服務，則不 必只因官方跑分提高就立刻全面切換。 Gemini 3.7 Flash 更新了什麼？ 根據 Google Gemini API 開發文件，Gemini 3.7 Flash 的模型代號是 gemini-3.7- flash，目前已進入 GA，也就是正式可供 production 使用，而非只限測試的 Preview 版本。 項目 Gemini 3.7 Flash 核心定位 Coding、AI Agent、多步驟工作與多模態推理 Context window 100 萬 token，可一次處理的輸入範圍 最大輸出 64K token Thinking level low、medium、high，預設為 medium 模型代號 gemini-3.7-flash 目前狀態 GA，可供 production 使用 Token 是模型計算文字與其他輸入內容的基本單位。100 萬 token context window 的意 義，是模型能在同一次工作中讀取大型程式庫、長篇文件或多輪任務紀錄；它不代表每個 請求都應該塞滿 100 萬 token，因為輸入越長，延遲與費用通常也會跟著增加。 Gemini 3.7 Flash 也讓開發者調整 Thinking level，控制模型投入多少推理資源。low 適合重視速度的即時回覆，medium 是多數任務的預設選擇，high 則適合困難的 Coding 、數學與 Agent 任務，但可能消耗更多輸出 token。 官方跑分提升多少？Coding 與自動化進步最明顯 Google 公布的數據顯示，Gemini 3.7 Flash 相較 3.6 Flash，在軟體工程、網頁開發、 文件理解與自動化任務都有提升。 Benchmark 測試方向 Gemini 3.6 Flash Gemini 3.7 Flash 差距 FrontierCode 1.1 Main 程式開發 34.4% 43.6% ＋9.2 個百分點 DeepSWE v1.1 軟體工程與問題修正 48.6% 65.3% ＋16.7 個百分點 WebDev Arena 網頁開發偏好評分 1538 Elo 1588 Elo ＋50 Elo GDP.pdf 複雜文件處理 22.0% 34.0% ＋12.0 個百分點 AutomationBench 真實商業自動化流程 17.0% 30.4% ＋13.4 個百分點 其中最有實際意義的是 DeepSWE 與 AutomationBench。前者顯示模型處理程式問題的成 功率提高，後者則反映它在多步驟商業流程中，比上一代更有機會把任務完成。若團隊正 在製作會讀取資料、呼叫工具、修改內容再回報結果的 Agent，這些能力比單次問答分數 更值得看。 Google 公告的正文將 3.6 Flash 的 DeepSWE 分數寫成 49.0%，完整 benchmark 表則列 為 48.6%。本文採用完整表格的數字，避免正文與配圖出現不同口徑。 不過，這些比較主要來自 Google 的官方公告。Benchmark 可以證明方向，但不能保證每 個真實專案都得到相同比例的改善。程式庫大小、Prompt、工具設計、測試環境與錯誤恢 復方式，都會影響最終結果。 --

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