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アイデアからインタラクティブゲームを構築
視覚結果とコードの動作を揃えながら、インタラクティブ体験を計画・実装します。
- 複数工程のコーディングとデバッグ
- 視覚フィードバックによる反復
- 高速なツールループ

透明な価格設定。隠れた費用はありません。使った分だけ支払えます。
| モデル | 仕様 | PoYo価格 | 公式価格 | 節約率 |
|---|---|---|---|---|
Input | $0.600/1M tokens 120 クレジット /1M tokens | $0.750/1M tokens Official | 20% | |
Cached input | $0.060/1M tokens 12 クレジット /1M tokens | $0.075/1M tokens Official | 20% | |
Output (including thinking tokens) | $3.00/1M tokens 600 クレジット /1M tokens | $3.75/1M tokens Official | 20% |
* 実際の料金は最終出力に基づきます。
高速で高性能なエージェント向けGemini 3.7 Flash API を使用するための完全なガイド
Gemini 3.7 Flashは、エージェント型コーディング、Web開発、マルチモーダル推論、複雑な知識作業に適したGoogleのGA版Flashモデルです。入力1,048,576トークン、出力最大65,536トークンに対応します。
gemini-3.7-flashを/v1/chat/completionsまたはGeminiネイティブの/v1beta/modelsで利用できます。PoYoの料金は100万トークンあたり入力120、キャッシュ入力12、出力600クレジットで、Googleの導入価格よりすべて20%安価です。
Google公式デモは、コーディング、UI、物理タスク、文書分析を計画から完成まで示しています。
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視覚結果とコードの動作を揃えながら、インタラクティブ体験を計画・実装します。

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視覚資料を洗練されたランディングページに変換し、既存UIを監査します。

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シーンを理解し、行動を選択し、複数工程にわたってツールを連携します。

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100万トークンのコンテキストで、文書分析、根拠の統合、計算、レポート作成を進めます。

複数工程のコーディングを計画し、リポジトリ調査、ツール実行、デバッグ、変更検証まで進めます。
デザイン資料から動作するUIを作成し、視覚フィードバックでフロントエンドを改善します。
100万トークンのコンテキストで長いレポート、PDF、研究資料、社内文書を分析します。
テキスト、画像、動画、音声、PDFを組み合わせて理解・抽出・構造化回答を行います。
関数呼び出し、コード実行、検索、構造化出力、URLコンテキストを利用できます。
low、medium、highから選び、速度・コスト・推論深度を調整します。
2026年8月の主要ベンチマークで、Gemini 3.7 Flash、Gemini 3.6 Flash、Claude Sonnet 5、GPT-5.6 Terraをコーディング、エージェント、Web、文書、長文脈の面から比較します。
| Benchmark | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 56 | 52 | 55 | 57 | 総合知能 |
| FrontierCode 1.1 Main | 43.6% | 34.4% | 42.7% | 41.3% | 本番コード品質 |
| DeepSWE v1.1 | 65.3% | 48.6–49.0% | 53.8% | 69.6% | 長期ソフトウェア開発 |
| WebDev Arena (Elo) | 1588 | 1538 | 1541 | 1523 | Web開発 |
| Terminal-Bench 2.1 | 85.8% | 78.0% | 80.4% | 87.4% | エージェント型ターミナルコーディング |
| Terminal-Bench 3.0 | 14.9% | 5.4% | 14.6% | 20.8% | 汎用エージェント能力 |
| AutomationBench | 30.4% | 17.0% | 10.7% | 23.6% | 企業ワークフロー自動化 |
| GDP.pdf | 34.0% | 22.0% | 28.0% | 24.7% | 複雑な文書処理 |
| Harvey LAB-AA (Legal) | 90.7% | 85.1% | 90.1% | 85.2% | 複雑な法務ワークフロー |
| OSWorld-2.0 | 47.9% | 33.8% | — | 50.2% | エージェント型コンピューター操作 |
| GDM-MRCR v2 (128k) | 97.0% | 91.8% | 81.5% | 93.5% | 長文脈性能 |
| HLE-Verified | 53.6% | 51.2% | 31.0% | 51.1% | 学際的な専門推論 |
提供されたナレッジベースの2026年8月時点の結果から抜粋。各Benchmarkは公開された評価条件に従います。
1. APIキーを作成。 PoYoにログインしてキーを発行します。
2. 形式を選択。 OpenAI互換はPOST /v1/chat/completions、GeminiネイティブはPOST /v1beta/models/gemini-3.7-flash:generateContent、ストリーミングは:streamGenerateContentを使います。
3. モデルを指定。 gemini-3.7-flashを送信します。Gemini APIドキュメント
gemini-3.7-flashを2つの対応形式のいずれかで利用できます。/v1/chat/completionsと/v1beta/models/gemini-3.7-flash:generateContentで、ストリーミングと通常応答に対応します。同じモデルでChat CompletionsとGemini GenerateContentを利用。
他モデルと一緒にGeminiを評価・導入できます。
入力、キャッシュ、出力をクレジットと米ドルで比較。
2形式をテストし、状態と利用量を確認できます。