Google maakt sterkere AI-agents goedkoper met Gemini 3.7 Flash
Google maakt zijn nieuwste model voor AI-agents niet alleen slimmer, maar tijdelijk ook goedkoper. Gemini 3.7 Flash kost tot eind 2026 $0,75 per miljoen inputtokens en $3,75 per miljoen outputtokens.
Dat prijskaartje telt vooral bij software die niet één antwoord geeft, maar tientallen acties achter elkaar uitvoert. Google zegt dat Gemini 3.7 Flash beter plant, nauwkeuriger tools gebruikt en minder vaak opnieuw hoeft te proberen.
Daarmee verschuift de AI-race opnieuw. Niet alleen modelkwaliteit telt, maar hoeveel een volledig afgeronde taak uiteindelijk kost.
Google bouwt Gemini 3.7 Flash voor agents
Google introduceerde Gemini 3.7 Flash op 13 augustus als zijn sterkste ‘workhorse’-model tot nu toe voor coding en agents.
De release volgt slechts drie weken na Gemini 3.6 Flash. Volgens Google zijn vooral softwareontwikkeling, kenniswerk en webdevelopment verbeterd.
Bij agents zit de winst dieper dan betere antwoorden.
Gemini 3.7 Flash zou nauwkeuriger reageren wanneer een workflow vastloopt, instructies beter volgen en meer aandacht besteden aan planning over meerdere stappen. Ook tool calls moeten betrouwbaarder verlopen.
Dat is precies waar agents geld verbranden wanneer het misgaat.
Een model kan goedkoop zijn per token, maar duur uitvallen wanneer het drie pogingen nodig heeft om dezelfde taak goed af te ronden.
$0,75 per miljoen inputtokens tot eind 2026
De introductieprijs trekt daarom direct aandacht.
Tot en met 31 december 2026 kost Gemini 3.7 Flash $0,75 per miljoen inputtokens en $3,75 per miljoen outputtokens. Vanaf 1 januari 2027 staat het tarief op $1,50 voor input en $7,50 voor output.
Google presenteert de tijdelijke prijs als de helft van het oorspronkelijke tarief waarmee Gemini 3.6 Flash verscheen.
Daar hoort wel een nuance bij.
Google heeft dezelfde introductieprijs nu óók doorgetrokken naar Gemini 3.6 Flash. Wie vandaag beide modellen vergelijkt, betaalt dus niet de helft voor 3.7. Beide staan tijdelijk op $0,75 voor input en $3,75 voor output.
De agressieve zet zit ergens anders.
Google levert een sterker agentmodel tegen hetzelfde tijdelijke tarief als zijn voorganger.
Codingbenchmarks maken een flinke sprong
Op softwaretaken rapporteert Google duidelijke vooruitgang.
Gemini 3.7 Flash scoort 43,6% op FrontierCode 1.1 Main, tegenover 34,4% voor Gemini 3.6 Flash. Die test kijkt naar de kwaliteit van code die daadwerkelijk richting productie kan.
Op DeepSWE v1.1 komt 3.7 Flash volgens de DeepMind-modelkaart uit op 65,3%, tegenover 48,6% voor 3.6 Flash.
Ook bij bedrijfsprocessen ziet Google een groter verschil.
AutomationBench stijgt van 17,0% naar 30,4%. Die benchmark test of een model complete workflows binnen zakelijke software kan uitvoeren.
Benchmarks blijven geen garantie voor wat een bedrijf in productie krijgt.
Maar bij agents is vooral de richting interessant: Google probeert meer taken in één keer goed af te ronden.
Minder retries kunnen belangrijker zijn dan goedkopere tokens
Daar zit de echte rekensom.
Stel dat twee modellen dezelfde miljoen tokens verbruiken. Model A kost iets minder, maar maakt tijdens de workflow drie fouten. Iedere fout veroorzaakt nieuwe prompts, extra output en mogelijk nieuwe tool calls.
Model B is per token duurder, maar voltooit de taak in één keer.
Dan kan Model B onderaan de factuur alsnog winnen.
Bij AI-agents is de goedkoopste token niet automatisch de goedkoopste taak.
Google speelt met Gemini 3.7 Flash precies op dat punt.
Het bedrijf zegt dat betere planning en nauwkeurigere tool use moeten leiden tot minder handmatige controle en minder retries.
Dat wordt belangrijk zodra agents niet tien, maar duizenden taken per dag uitvoeren.
Contextvenster blijft boven één miljoen tokens
Gemini 3.7 Flash kan tekst, afbeeldingen, video, audio en pdf-bestanden als input verwerken.
Het maximale inputvenster bedraagt 1.048.576 tokens, met maximaal 65.536 outputtokens. Ook code execution, function calling, file search en computer use worden ondersteund, waarbij computer use nog als preview staat aangeduid.
Dat geeft agents ruimte om grote hoeveelheden informatie tegelijk mee te nemen.
Denk aan broncode, bedrijfsdocumenten, eerdere acties en resultaten van externe tools.
Hoe langer een workflow duurt, hoe belangrijker het wordt dat het model niet voortdurend informatie kwijtraakt of opnieuw moet ophalen.
Google zet eigen Gemini Spark direct over
Google houdt het model niet alleen achter een API.
De persoonlijke agent Gemini Spark gebruikt sinds 13 augustus Gemini 3.7 Flash. Spark is volgens Google beschikbaar voor AI Pro- en Ultra-abonnees in meer dan 160 landen.
Spark kan onder meer bestanden combineren, e-mails opstellen en statusdocumenten bijwerken.
Het systeem draait als agent en kan daardoor meerdere acties namens een gebruiker uitvoeren in plaats van alleen tekst terug te sturen. Google zegt dat de overstap vooral betere tool use binnen Workspace moet opleveren.
Dat laat zien waar Google zijn modellen zelf heen duwt.
Chat blijft bestaan. Actie wordt belangrijker.
AI-agents krijgen een andere kostenstructuur
Dat heeft gevolgen voor hoe bedrijven naar modelprijzen kijken.
Een gewone chatbot verwerkt bijvoorbeeld een vraag en schrijft één antwoord. Een agent kan eerst plannen, zoeken, software openen, gegevens verwerken, het resultaat controleren en daarna verder handelen.
Iedere stap kost tokens.
En iedere fout kan een nieuwe keten starten.
Voor bedrijven wordt daardoor kosten per succesvolle taak waarschijnlijk interessanter dan alleen kosten per miljoen tokens.
Gemini 3.7 Flash is duidelijk gebouwd rond die rekensom.
De tijdelijke prijs maakt experimenteren goedkoper. De betere benchmarks moeten ervoor zorgen dat dezelfde agent minder vaak vastloopt.
Of dat in echte bedrijfsprocessen ook gebeurt, zal pas uit productiegebruik blijken.
Crypto komt pas in beeld wanneer agents zelf gaan betalen
Voor crypto zit de link niet in Gemini 3.7 Flash zelf.
Google kondigt geen cryptoproduct aan en koppelt het model niet aan een blockchain.
Interessanter wordt het wanneer agents steeds vaker zelfstandig economische acties uitvoeren.
Software kan straks leveranciers vergelijken, API-capaciteit inkopen of andere digitale diensten afnemen. Zodra daar betalingen bij horen, moeten agents toegang krijgen tot betaalmiddelen.
Bankrekeningen en kaarten zullen daar een rol spelen. Stablecoins kunnen daarnaast interessant zijn omdat software ze rechtstreeks tussen wallets kan verplaatsen.
Gemini 3.7 Flash bewijst niet dat machines straks voor stablecoins kiezen.
Het verlaagt wel de kosten van de software die zulke keuzes zelfstandig kan maken.
De echte AI-prijzenoorlog draait om afgerond werk
Daarmee is de belangrijkste ontwikkeling niet die $0,75 op Googles prijspagina.
Het gaat om de combinatie.
Gemini 3.7 Flash scoort hoger op coding en agenttaken, krijgt betere tool use en wordt tot eind december tegen een fors tijdelijk tarief aangeboden. Daarna verdubbelt de prijs volgens de huidige planning.
Google koopt daarmee tijd om ontwikkelaars agents op 3.7 Flash te laten bouwen voordat het normale tarief ingaat.
Vanaf daar wordt één cijfer belangrijker dan vrijwel iedere benchmark: hoeveel euro of dollar kost het om een agent een echte taak foutloos te laten afronden?
Wie die prijs het snelst omlaag krijgt, verkoopt niet alleen een beter AI-model.
Die partij bepaalt hoeveel werk bedrijven straks überhaupt aan machines durven uitbesteden.
Stop met te veel betalen voor je crypto. Bij de Amsterdamse exchange Finst handel je tegen de laagste tarieven van Nederland, zonder verborgen kosten.
👀 Bekijk Finst nu ›Let op: Beleggen in crypto brengt risico’s met zich mee. Handel alleen met geld dat u kunt missen.
Ga verder met lezen
Dit vind je misschien ook leuk
Laat mensen jouw mening weten
Lees ook
Populair Nieuws
Loading
