Gemini 3.7 Flashとは？料金と、3.6 Flashより思考トークンが半分以下になった実測比較

GoogleのGeminiは更新が速く、前のモデルを使いこなす前に次が来ます。新しいモデルの発表を追いかけるだけで日が過ぎてしまう、という状態になりがちです。

実際、Gemini 3.7 Flashが公開されたのは米国時間2026年8月13日。前世代のGemini 3.6 Flashが登場してから、わずか3週間後です。世代交代というより差し替えに近いペースです。

ただ今回は、ベンチマークのスコアよりも実務に効きそうな変化が起きています。私が同じプロンプトをGemini 3.7 Flash・3.6 Flash・3.5 Flashの3モデルに投げて測ってみたところ、3.7 Flashは「考えるために使うトークン」が半分以下で、答えが返ってくるまでの時間も3〜4割短くなりました。しかも今は3.6 Flashと同じ料金で使えます。

この記事では、Gemini 3.7 Flashの料金と公式ベンチマークを一次ソースで整理したうえで、実際に手元で測った比較結果、そして「AIがどんな筋道でその答えに決めたのか」を確認する方法までまとめます。

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Gemini 3.7 Flashとは？3週間で入れ替わった「働き者」モデル

Gemini 3.7 Flashは、Googleが「コーディングとエージェント向けで、これまでで最も知的な働き者（workhorse）モデル」と位置づけて公開した新モデルです。前世代のGemini 3.6 Flashの後継で、Google自身が「3.6 Flashのわずか3週間後のリリースであり、開発者のフィードバックとアルゴリズムの改良から生まれた」と説明しています（出典: Google公式ブログ）。

「働き者モデル」という言い方が示すのは、最上位の推論モデルとは役割が違うということです。難問を1回解くためのモデルではなく、コードを直す、書類を読む、複数の手順を踏んで作業を終わらせる——そういう仕事を毎日大量にこなす担当という位置づけです。

基本スペックを整理すると、こうなります。

項目	内容
モデルID	gemini-3.7-flash
入力できるもの	テキスト・画像・音声・動画・PDF
出力	テキストのみ（画像・音声の生成には非対応）
入力の上限	1,048,576トークン（約100万）
出力の上限	65,536トークン（64K）
知識のカットオフ	2026年3月まで（領域によっては2025年1月まで）
思考の深さ	low・medium（既定）・highの3段階
使える機能	関数呼び出し・構造化出力・コード実行・Google検索/マップとの接続・URL読み取り・バッチ処理など

（出典: Google「Gemini 3.7 Flash」モデル仕様、Google DeepMind「Gemini 3.7 Flash Model Card」）

知識のカットオフは注意が必要です。モデルカードには「学習データは2026年3月まで」とありつつ、「領域によっては2025年1月までの知識にとどまる」と併記されています。つまり分野によって新しさが違うということなので、最新の制度や料金を扱うときは、Google検索との接続を有効にするか、あなたの手元にある一次資料を読ませて使うのが安全です。

Gemini 3.7 Flashの料金——年内は半額、2027年1月から倍額

新しいモデルを検討するとき、多くの方が最初に見るのは料金だと思います。ここが今回いちばん分かりやすい変化です。

モデル	入力（100万トークン）	出力（100万トークン）	適用期間
Gemini 3.7 Flash（導入価格）	$0.75	$3.75	2026年12月31日まで
Gemini 3.7 Flash（通常価格）	$1.50	$7.50	2027年1月1日から
Gemini 3.6 Flash（導入価格）	$0.75	$3.75	2026年12月31日まで

（出典: Google公式ブログ、Google AI Studioのモデル一覧に表示されている料金）

読み取れることは2つあります。

1. 年内は半額で使える — 2026年12月31日までは導入価格で、2027年1月1日から通常価格の$1.50／$7.50に切り替わります。つまり年明けに実質2倍になるので、年内の検証結果をそのまま来年の予算に置き換えると足りなくなります
2. 3.6 Flashも同じ$0.75／$3.75 — 前世代も同じ導入価格で提供されています。単価が同じなら、実際のコスト差を決めるのは「同じ仕事に何トークン使うか」です（もちろん、答えの質が用途に合うかは別に確かめる必要があります）

そしてここが重要なのですが、Geminiの料金は思考に使ったトークンも出力トークンとして課金されます。公式ドキュメントには「思考を有効にした場合、応答の料金は出力トークンと思考トークンの合計になる」と明記されています（Gemini API「Thinking」ドキュメントより）。

画面に出てくる答えが短くても、裏で長く考えていればその分だけ請求されます。だからこそ「どれだけ賢いか」だけでなく「どれだけ短く考えて答えに到達するか」がコストを左右します。この記事の後半で実際に測ったのは、まさにその部分です。

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※出典：株式会社東京商工リサーチ「法人向けリスキリングサービスに関する調査」（2026年5月／調査期間：2026年3月26日〜4月17日／調査方法：デスクリサーチおよびヒアリング／2026年3月末時点）

Gemini 3.6 Flashから何が変わったのか——公式ベンチマーク5項目

Googleが公開しているGemini 3.6 Flashとの比較は5項目です。数字だけ並べても分かりにくいので、それぞれが何を測っているかを添えます。

ベンチマーク	何を測るか	Gemini 3.6 Flash	Gemini 3.7 Flash
FrontierCode 1.1 Main	実務水準のコード生成	34.4%	43.6%
DeepSWE v1.1	自律的なソフトウェア開発	49.0%	65.3%
WebDev Arena（Elo）	Webアプリの作り込み	1538	1588
GDP.pdf	複雑な書類の読み取り	22.0%	34.0%
AutomationBench	実務の業務フロー遂行	17.0%	30.4%

（数値はいずれもGoogle公式ブログの発表時掲載値）

伸び幅が大きいのはDeepSWE v1.1（49.0%→65.3%）とAutomationBench（17.0%→30.4%）です。どちらも「1回の指示に答える」のではなく「手順を踏んで作業を終わらせる」ことを測るベンチマークで、AutomationBenchはほぼ倍になっています。3週間の間隔でこの伸び幅は、更新の速さを差し引いても大きい変化です。

もうひとつ実務寄りなのがGDP.pdf（22.0%→34.0%）で、Googleはこれを「複雑な書類を処理する能力を測る評価」だと説明しています。契約書や統計資料のような密度の高いPDFを読ませる用途が想定されているので、社内の書類仕事にAIを使いたい場合はここが効いてきます。

一方で、絶対値を見ると30〜43%という項目もあります。「賢くなった」＝「任せきりにできる」ではないということは押さえておいたほうがよいです。特にAutomationBenchのように3割前後の数字は、人が結果を確認する前提で組む必要があります。

Gemini 3.6 Flash・3.5 Flashと同じプロンプトで比べてみた

ここからは公式発表を離れて、実際に測った話です。

やり方はシンプルにしました。同じプロンプトを、Gemini 3.7 Flash・3.6 Flash・3.5 Flashの3モデルに、思考の深さを既定のmediumに揃えて4回ずつ投げる。そしてAPIが返してくる実測値から、思考に使ったトークン・答えに使ったトークン・応答までの秒数を取り、4回の平均を出しました。プロンプトは業務でありそうな2種類（判断させるもの・作らせるもの）を用意しています。

まず結果です。

検証①「板挟みルール」（食い違う3部署の要望を1つに絞らせる）

モデル	応答までの秒数	思考トークン	回答トークン	合計トークン
Gemini 3.7 Flash	11.6秒	587	619	1,320
Gemini 3.6 Flash	17.8秒	1,235	733	2,083
Gemini 3.5 Flash	18.9秒	1,676	885	2,674

検証②「日報ツール」（営業日報の集計ツールをHTML1枚で作らせる）

モデル	応答までの秒数	思考トークン	回答トークン	合計トークン
Gemini 3.7 Flash	13.1秒	637	3,884	4,634
Gemini 3.6 Flash	24.0秒	1,353	3,184	4,649
Gemini 3.5 Flash	22.1秒	865	4,153	5,130

（弊社での実測値。Gemini API経由・思考レベルmedium・各モデル4回の平均。生成には毎回ばらつきがあるため参考値として見てください）

読み取れたことは3つあります。

1. 思考トークンは半分以下になっている — 検証①では3.6 Flashの1,235に対して3.7 Flashは587、検証②でも1,353に対して637でした。どちらも半分を下回っています
2. 応答時間は35〜45%短縮 — 検証①で17.8秒→11.6秒（約35%短縮）、検証②で24.0秒→13.1秒（約45%短縮）。1回あたり6〜11秒の差なので、続けて使うほど差は積み上がります
3. ただし「合計トークンが必ず減る」わけではない — 検証②の合計は3.7 Flashが4,634、3.6 Flashが4,649でほぼ同じでした。3.7 Flashは思考を削った分、コードそのものを長く書いていたからです

つまり短い判断を大量にさばく仕事ではコストがそのまま下がり、コード生成のように出力が長い仕事では「同じ料金で待ち時間が3〜4割短くなる」という効き方でした。単価が3.6 Flashと同額の今、あえて前世代を選ぶ理由は見つけにくいという結論になります。

検証①「板挟みルール」——食い違う3部署の要望を1つに絞らせる

1つ目は、答えが1つに決まらない社内調整をそのまま投げてみました。生成AIの利用ルールを作るときに実際に起きる衝突です。

社内の生成AI利用ルールを1つ決めてください。次の3部署の要望が食い違っています。
・営業部：顧客企業名を入れたまま提案書のドラフトをAIに作らせたい
・法務部：顧客名や個人情報をAIに入力するのは禁止したい
・情報システム部：例外申請の審査は月5件までしか処理できない
3つを同時に成り立たせる運用ルールを1案に絞って提示し、その案にした理由と、捨てた案も書いてください。

3モデルとも「顧客名を伏せて入力する」という方向に着地しました。ただし中身が違いました。

Gemini 3.6 Flashが出したのは、営業担当者が自分で「顧客A社」「担当者B様」と置き換えて入力し、生成後に手元のWordやPowerPointで実名に戻す、という手動運用のルールでした。現実的な案です。

Gemini 3.7 Flashは、送信の直前にツール側が顧客名を自動で記号に置き換え、返ってきた回答を画面に出すときに実名へ自動で戻す、という仕組みを提案しました。そのうえで「手動で置換させる案」を、捨てた案として明示的に却下していました。理由は「置換と復元の二度手間が発生する」「ヒューマンエラーで名前の消し忘れが確実に発生する」——つまり3.6 Flashが選んだ案を、リスクを挙げて外しているわけです。

同じ問いでも、選ぶ案とその理由はここまで分かれます。どちらが正解ということではなく、AIに条件を絞った問いを投げると、選ばれた案と一緒に「選ばれなかった案」まで見えて、社内で議論しやすくなるという使い方が見えてきます。

そして今回の主題のひとつが、この判断の筋道を後から確認できることです。Google AI Studioで回答の上にある「Thoughts」を開くと、モデルが答えを決めるまでの流れを要約したメモが読めます（生の思考そのものではなく要約が出る仕様です）。私が読んだ内容は、営業・法務・情シスの要望を並べて衝突の核を特定し、先に「データを学習に使わない法人契約を根拠に実名入力を許可する案」を検討して、法務の方針では通らないと判断して外す——という流れでした。答えだけを見ていると分からない部分です。

なおこのメモは、今回試した限りでは英語で表示されました（日本語で質問しても英語でした）。読みづらさはありますが、「どこで迷ったか」を追うには十分です。AIの答えをそのまま採用するのが不安なときは、ここを開いて前提の置き方を確認すると判断しやすくなります。

検証②「日報ツール」——営業日報の集計ツールをHTML1枚で作らせる

2つ目は、公式ベンチマークでWebアプリの作り込み（WebDev Arena）が伸びていたので、そこを業務ツールの形で試しました。要件を4つ入れて、1回の指示だけで作らせています。

営業日報を集計する社内ツールを、HTMLファイル1つだけで作ってください。外部への通信は一切なしで動くこと。
要件：
・日付／訪問先／商談金額／確度（A・B・C）を入力して一覧に追加できる
・確度ごとの合計金額と件数を自動で集計して表示する
・入力した内容はブラウザに保存し、次に開いたときも残っている
・スマートフォンの画面幅でも崩れない
コードだけを出力してください。

3モデルとも、返ってきたコードをそのままブラウザで開いた時点で画面が正しく表示され、集計欄・入力欄・一覧が要件どおり並んでいました。指示した4つの要件も、コード上はすべて実装されていました。

Gemini 3.7 Flashで作成したアプリで実際に数字を入れて動かしてみました。2件を登録すると確度別の合計金額と件数が自動で更新され、ページを再読み込みしてもデータは残っていました。確度に応じた色分けや削除ボタンのように、指示していない気配りも入っていました。上の画像がその状態です。

見た目の作り込みには差が出ました。3.7 Flashは確度A・B・Cと総合計の4枚のカードが1行にきれいに収まる作りでしたが、3.5 Flash版は総合計のカードが次の行に折り返されて余白が目立ちます。3.6 Flash版は総合計のカード自体がなく、確度別の3枚だけでした（要件は「確度ごとの合計」なので、これは指示どおりです）。

この差は好みの問題に見えるかもしれませんが、あなたが社内に配る資料やツールを作らせるとき、指示していない部分をどこまで整えてくれるかは、そのまま手直しの時間になります。1回の指示でどこまで仕上がるかは、実際に同じプロンプトを投げ比べてみるのが一番はっきりします。

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思考の深さは3段階から選べる——Low・Medium・Highの使い分け

Gemini 3.7 Flashでは、考える深さをlow・medium・highの3段階から選べます。既定はmediumです。前の世代にあった「思考にトークンをいくつ使うか」を数値で渡す指定（thinking_budget）は廃止され、3段階の指定（thinking_level）に置き換わりました。上の画像のように、Google AI Studioの右側にある「Thinking level」から切り替えられます。

Googleが説明している向き先はこうです（Gemini API「Gemini 3.7 Flashの新機能」より）。

1. low — 待ち時間を短くしたいとき。障害対応、リアルタイムのチャット、下書き作成、素早いデータ分析など
2. medium（既定） — ほとんどのタスクで最も品質が高い。複雑なコードやエージェント用途で推奨
3. high — 難しい数学、手強いコードやエージェントのタスク。思考トークンが増えるのでコストは上がる

ここで思い出したいのが、先ほどの「思考トークンも出力として課金される」という点です。highは賢くなる代わりに請求も増えます。 社内で使う場面を思い浮かべると、定型的な文章整形や仕分けはlow、判断が要る調整や設計はmedium、詰まったときだけhighという振り分けが現実的です。

もう1つ知っておきたいのが、temperature・top_p・top_kといった出力のばらつきを調整するパラメータが、3.6 Flashに続いて3.7 Flashでも使えないことです（3.5 Flashや3.1 Proから移行する場合は、これらの指定を外す必要があります）。Google AI Studioでも、3.7 Flashを選ぶとTemperatureのスライダーが消えます（3.1 Proでは表示されます）。答えの振れ幅はパラメータではなく、プロンプトの書き方と思考レベルで整えるというのが今の作り方です。

どこで使えるのか——Gemini API・Antigravity・Sparkから

新しいモデルは、発表されても自分の環境に届くまで時間がかかることがあります。今回の提供状況を整理します。

1. Gemini API — Google AI StudioとAndroid Studioから利用可能。上の画像のように、モデル一覧に「Gemini 3.7 Flash」が並びます
2. Google Antigravity — Googleの開発環境。コーディングやWeb制作の用途はここが本線
3. Gemini Enterprise Agent Platform／Gemini Enterprise アプリ — 企業向けのエージェント基盤
4. Gemini Spark — Google AI ProとUltraの加入者向け。160か国以上で提供され、公開当日から3.7 Flashに切り替わりました
5. Google Workspace（有料）・Geminiアプリ・Google検索 — Googleは有料ユーザー向けに順次展開中と告知（Google AI 公式Xより）

（出典: Google公式ブログ）

Googleは、Spark側の変更点として「GmailやGoogleカレンダー、Googleドキュメントといった複数のアプリをまたぐ多段の作業を、より賢くこなせるようになる」と説明しています。メールを読んで予定を押さえて資料を直すような、複数アプリにまたがる作業がSparkの主戦場です。

ひとつ注意点があります。私が確認した時点では、Google Workspaceの仕事用アカウント（Proプラン）のGeminiアプリには、まだ3.7 Flashが選択肢として出ていませんでした（表示されたのは3.6 Flash・3.6 Thinking・3.1 Proの3つ）。順次展開中というのはこういう状態で、いま確実に触りたいならGoogle AI Studioから試すのが早いです。

Gemini Sparkそのものの機能や料金を知りたい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。

2026.05.21 2026.08.10

Gemini Sparkとは？常時稼働AIエージェントの機能・料金・日本提供を解説

ここまで読んで「自社の開発や業務に取り入れられそうだ」と思った方へ。法人向けAI研修の導入社数No.1*の弊社デジライズが、生成AIの基礎知識から社内導入の6ステップ・定着のポイントまでを1冊にまとめた「はじめての生成AI社内導入ガイド」を無料で配布中です。

※出典：株式会社東京商工リサーチ「法人向けリスキリングサービスに関する調査」（2026年5月／調査期間：2026年3月26日〜4月17日／調査方法：デスクリサーチおよびヒアリング／2026年3月末時点）

まとめ——Gemini 3.7 Flashをどう使い分けるか

Gemini 3.7 Flashの要点を整理します。

1. 前世代から3週間での差し替え — コーディングとエージェント向けの「働き者」モデルで、DeepSWE v1.1が49.0%→65.3%、AutomationBenchが17.0%→30.4%と、手順を踏む仕事の項目が大きく伸びた
2. 年内は半額、2027年1月から倍額 — 入力$0.75／出力$3.75（100万トークンあたり）は2026年12月31日までの導入価格で、年明けに$1.50／$7.50へ。年内の検証コストをそのまま来年の予算にしないこと
3. 3.6 Flashと単価が同じなので、差が出るのはトークン効率 — 私が測った範囲では、思考トークンは半分以下、応答時間は35〜45%短縮。短い判断を大量にさばく用途ではそのままコスト差になる
4. 思考の深さは3段階 — low・medium（既定）・highから選ぶ。思考トークンも出力として課金されるので、highは品質と請求の両方が上がる
5. 確実に試すならGoogle AI Studioから — Geminiアプリ側は順次展開中で、アカウントによってはまだ選択肢に出てこない

最後に、今回いちばん実務に持ち帰れるのは、思考の要約を開いて「選ばれなかった案」まで確認できることです。AIが出した1案をそのまま鵜呑みにするのが不安なとき、何と比べてその案になったのかが読めれば、あなた自身の判断材料になります。無料のGoogle AI Studioでできるので、いつも使っているプロンプトを1つ、思考レベルを変えながら投げ比べてみてください。