Step 3.7 Flash

step-3.7-flash

Step 3.7 Flash est un modèle multimodal à mélange d'experts (MoE) haute efficacité de StepFun, conçu pour les charges de travail d'agents et de développeurs à l'échelle de la production. Grâce à une compréhension native du texte et des images, une fenêtre de contexte de 256K et des capacités de raisonnement flexibles, il convient parfaitement au codage, à l'analyse visuelle et documentaire, à l'appel d'outils, aux tâches augmentées par recherche et aux flux de travail d'agents complexes en plusieurs étapes. Son architecture sparse de 198B n'active qu'environ 11B paramètres par token, équilibrant ainsi de solides performances de raisonnement et multimodales avec une inférence efficace.

Context Window

256K tokens

Maximum Output

256K tokens

Release Date

29 mai 2026

Modalities

Prix de Step 3.7 Flash

Prix entréePrix sortieLecture cache
$0.2/M$1.15/M$0.04/M

Fonctionnalités API de Step 3.7 Flash

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

—

Endpoint Protocols

Responses APIMessages APICompletions API

Points forts de Step 3.7 Flash

Step 3.7 Flash associe compréhension native des images, profondeur de raisonnement réglable et programmation agentique à haut débit pour les charges de production fréquentes.

Compréhension visuelle native

Un encodeur visuel dédié permet au modèle d’interpréter captures d’écran, interfaces, schémas, graphiques et autres images.

Profondeur de raisonnement réglable

Les niveaux faible, moyen et élevé permettent d’équilibrer vitesse de réponse et profondeur d’analyse selon la tâche.

Programmation agentique à haut débit

L’architecture clairsemée vise une inférence rapide en production tout en prenant en charge le code multifichier et les workflows agentiques prolongés.

Cas d’usage de Step 3.7 Flash

Step 3.7 Flash convient à la conversion de captures en code, au débogage de dépôts, à l’analyse de documents financiers et aux agents de recherche multisource.

Capture d’écran vers code

Interpréter une capture d’interface ou une maquette filaire et générer un code front-end structuré correspondant à sa disposition et à ses composants.

Débogage de dépôt

Suivre le comportement entre plusieurs fichiers, isoler un défaut à partir d’un rapport et générer un correctif vérifiable par des tests.

Recherche multisource

Effectuer des recherches itératives, comparer les preuves entre sources et synthétiser des constats vérifiés issus de textes, d’images et de rapports denses.

Comment utiliser Step 3.7 Flash via l’API TokenHub

Create API key
import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.responses.create({})
console.log(result.output_text)

Benchmark de Step 3.7 Flash

Step 3.7 Flash

Score d’indice
Artificial Analysis Intelligence IndexSynthèse générale des capacités par Artificial Analysis30.9
Artificial Analysis Coding IndexSynthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis39.6

Mesures provenant de Artificial Analysis

MéDias Et DéMonstrations De Step-3.7-flash

Sélection d’annonces, de tests et de discussions publiques sur step-3.7-flash.

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FAQ sur l’API Step 3.7 Flash

Réponses sur l’utilisation de Step 3.7 Flash via l’API StepFun et TokenHub : fonctions multimodales, agents, tarifs, limites de contexte et intégration.

Qu’est-ce que Step 3.7 Flash ?+

Step 3.7 Flash est un modèle multimodal Mixture-of-Experts à haut rendement de StepFun. Conçu pour les agents et les équipes de développement en production, il associe compréhension du texte et de l’image, contexte de 256K et raisonnement flexible pour le code, l’analyse de documents, l’appel d’outils et les tâches en plusieurs étapes.

Pour quels cas d’usage Step 3.7 Flash est-il le plus adapté ?+

Choisissez Step 3.7 Flash pour les assistants de code réactifs, l’analyse visuelle ou documentaire, la recherche augmentée par la recherche web, l’extraction structurée et les agents utilisant des outils. Il est particulièrement pertinent lorsqu’une même tâche exige à la fois des entrées multimodales et un raisonnement en plusieurs étapes.

Step 3.7 Flash prend-il en charge les entrées multimodales, le raisonnement et l’appel d’outils ?+

Le modèle est conçu pour la compréhension native du texte et de l’image, le raisonnement flexible et les tâches d’agent orientées outils. Avant l’intégration, vérifiez sur la fiche TokenHub actuelle les formats d’entrée, points d’accès, schémas de requête et comportements d’appel d’outils disponibles pour votre compte.

Quel impact ont le contexte de 256K et l’architecture MoE clairsemée sur l’utilisation ?+

Un contexte de 256K peut rendre Step 3.7 Flash utile pour de grands documents, des contenus visuels, des sources récupérées et l’état de tâches en plusieurs étapes. Son architecture clairsemée vise à équilibrer capacité et efficacité d’inférence, mais la latence et le coût réels dépendent encore de la taille des entrées, de la longueur des sorties, des réglages de raisonnement et des tarifs TokenHub actuels.

Comment appeler Step 3.7 Flash via l’API StepFun sur TokenHub ?+

Créez une clé API TokenHub, sélectionnez l’identifiant actuel de Step 3.7 Flash affiché dans le catalogue, puis utilisez le point d’accès et l’exemple de requête publiés sur la page du modèle. Consultez la documentation en direct avant d’envoyer du trafic de production, surtout pour les images, le streaming ou les appels d’outils.

Comment évaluer le tarif de l’API Step 3.7 Flash ?+

Utilisez le tableau tarifaire TokenHub actuel plutôt qu’un montant fixe issu d’un ancien article. Estimez le coût à partir de vos tokens d’entrée et de sortie habituels, de l’usage du cache lorsqu’il est disponible, du volume de requêtes et de la part d’images ou de contenu long dans chaque workflow. Testez des prompts représentatifs avant d’engager un budget de production.

Quand choisir Step 3.7 Flash plutôt qu’un autre modèle ?+

Privilégiez Step 3.7 Flash lorsque votre charge combine compréhension d’images ou de documents, code ou recherche, appel d’outils et exécution d’agents en plusieurs étapes, tout en exigeant une inférence efficace. Pour de simples requêtes textuelles, comparez des modèles plus petits et moins coûteux ; pour un cas critique, évaluez Step 3.7 Flash et ses alternatives avec les mêmes prompts, objectif de latence et budget.

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