Step 3.7 Flash

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Step 3.7 Flash 是 StepFun 推出的高效多模態混合專家（MoE）模型，專為生產級智慧體和開發者工作負載而設計。憑藉原生的文字和影像理解、256K 上下文視窗以及靈活推理能力，它非常適合編碼、視覺和文件分析、工具呼叫、搜尋增強任務以及複雜的多步驟智慧體工作流程。其稀疏的 198B 架構每個 token 僅啟用約 11B 參數，在強大推理和多模態效能與高效推理之間取得平衡。

上下文視窗

256K Token

最大輸出

256K Token

發布日期

2026年5月29日

模態

Step 3.7 Flash 價格

輸入價格輸出價格快取讀取
$0.2/M$1.15/M$0.04/M

Step 3.7 Flash API 能力

推理

支援

工具呼叫

支援

Temperature 參數

支援

附件

支援

知識庫

—

Endpoint 協議

Completions APIResponses APIMessages API

Step 3.7 Flash 模型亮點

Step 3.7 Flash 結合原生圖片理解、可選擇的推理深度與高吞吐量 Agent 程式開發能力，適合高頻率的正式工作負載。

原生視覺理解

專用視覺編碼器讓模型能理解螢幕截圖、介面版面、圖示、圖表與其他圖片輸入。

可選擇推理深度

開發者可選擇低、中、高推理等級，在回應速度與任務所需的分析深度間取得平衡。

高吞吐量 Agent 程式開發

稀疏架構針對快速正式推論設計，同時支援多檔案程式開發與長時間 Agent 工作流程。

Step 3.7 Flash 使用情境

Step 3.7 Flash 適合螢幕截圖轉程式碼、程式碼庫除錯、金融文件分析與多來源研究 Agent。

螢幕截圖轉程式碼

理解 UI 螢幕截圖或線框圖，並產生符合其版面與元件的結構化前端程式碼。

程式碼庫除錯

追蹤多個檔案間的行為、根據問題報告定位缺陷，並產生可透過測試檢查的修補程式。

多來源研究

執行迭代搜尋、比較不同來源的依據，並整合文字、圖片與資訊密集報告中的已核實內容。

如何透過 TokenHub API 使用 Step 3.7 Flash

建立 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.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Step 3.7 Flash 基準測試

Step 3.7 Flash

指數分數
Artificial Analysis 綜合能力指數Artificial Analysis 綜合能力評分30.9
Artificial Analysis 程式碼能力指數Artificial Analysis 軟體任務評分39.6

指標來源 Artificial Analysis

Step-3.7-flash 媒體與示範

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Step 3.7 Flash API 常見問題

了解透過 TokenHub 呼叫 StepFun API 使用 Step 3.7 Flash 時的多模態能力、Agent 工作流程、價格、上下文限制和接入方式。

Step 3.7 Flash 是什麼？+

Step 3.7 Flash 是階躍星辰（StepFun）推出的高效多模態混合專家模型，面向生產級 Agent 和開發者工作負載。它結合文字與圖像理解、256K 上下文視窗和彈性推理能力，可用於程式設計、文件分析、工具呼叫和多步驟任務。

Step 3.7 Flash 最適合哪些場景？+

Step 3.7 Flash 適合回應速度要求較高的程式設計助手、視覺或文件分析、搜尋增強研究、結構化擷取和會呼叫工具的 Agent 工作流程。當一項任務同時需要多模態輸入與多步驟推理，而不只是一次純文字問答時，它更值得優先評估。

Step 3.7 Flash 支援多模態輸入、推理和工具呼叫嗎？+

該模型面向原生文字與圖像理解、彈性推理和以工具為中心的 Agent 任務而設計。接入前請以 TokenHub 目前模型頁為準，確認你的帳戶可用的具體輸入格式、支援端點、請求結構和工具呼叫行為。

256K 上下文和稀疏 MoE 架構對使用有什麼影響？+

256K 上下文可讓 Step 3.7 Flash 處理較大的文件、視覺材料、檢索證據和多步驟任務狀態。其稀疏架構旨在平衡能力與推理效率，但實際延遲和成本仍取決於輸入大小、輸出長度、推理設定以及 TokenHub 目前價格。

如何透過 TokenHub 呼叫 StepFun API 使用 Step 3.7 Flash？+

先建立 TokenHub API Key，在模型目錄中選擇目前顯示的 Step 3.7 Flash 模型 ID，再按照模型頁發布的端點和請求範例發起呼叫。若應用包含圖像輸入、串流輸出或工具呼叫，請在傳送正式流量前查看最新文件。

應如何評估 Step 3.7 Flash API 價格？+

應以 TokenHub 目前價格表為準，而不是引用舊文章中的固定數字。根據典型輸入與輸出 token、可用時的快取使用、請求量，以及每個工作流程中的圖像或長上下文內容來估算成本；在確定正式預算前，先用具代表性的提示詞進行測試。

什麼時候應該選擇 Step 3.7 Flash，而不是其他模型？+

當工作負載同時涉及圖像或文件理解、程式設計或研究、工具呼叫和多步驟 Agent 執行，並且你重視推理效率時，可優先評估 Step 3.7 Flash。對於簡單純文字請求，應比較更小、成本更低的模型；對於高風險任務，應在相同提示詞、延遲目標和預算下測試 Step 3.7 Flash 與其他候選模型。

準備呼叫 Step 3.7 Flash？

透過一個 API Key 接入 Step 3.7 Flash 與更多 AI 模型。

建立 API Key