StepFun: Step 3.7 Flash

Neueres StepFun Flash-Modell für schnellere Agenten, Programmierung und multimodale Prompts.

step-3.7-flash

VerfügbarStepFunUnterhaltung

Eingabe / Ausgabe: $0.20 / $1.15
Kontext: 256K
Maximale Ausgabe: 256K
Modalitäten: Unterhaltung
Funktionen: Tool-NutzungPrompt-Cache

Über Step 3.7 Flash

Step 3.7 Flash ist das Sparse Mixture-of-Experts-Modell von StepFun für Coding-Agenten, Such-Workflows und produktive Arbeit mit langem Kontext. Die Karte beschreibt ein Design mit 198 Mrd. Parametern, etwa 11 Mrd. aktiven Parametern pro Token und drei wählbaren Reasoning-Stufen. Es folgt auf Step 3.5 Flash, fügt Unterstützung für strukturierte Ausgaben hinzu und ist unter Apache 2.0 veröffentlicht.

Stärken

Suche und Verifizierung: Die Karte beschreibt einen Agenten, der Behauptungen gegen abgerufene Quellen prüft und sich gegen manipulative Seiten wehrt.
Agenten-Zuverlässigkeit: Die Karte weist 67,1 bei ClawEval-1.1 aus, einem Test für Multi-Turn-Workflows mit manipulativen Fallen.
Repository-Arbeit: Es erzielt 56,3 bei SWE-Bench Pro, den zweiten Platz im Vergleich der Karte.
Die Reasoning-Tiefe kann auf niedrig, mittel oder hoch eingestellt werden, wobei Latenz gegen Genauigkeit pro Anfrage abgewogen wird.
JSON-Modus, Response-Schema-Ausgabe, Tool-Calling und Prompt-Caching werden unterstützt.

Alternativen

StepFun selbst markiert Terminal-Bench mit 59,5 und GDPVal-AA mit 45,8 als verbesserungswürdige Bereiche.
Es ist ein Textmodell ohne Bildeingabe; Screenshots und gescannte Seiten erfordern daher zunächst ein vision-fähiges Modell.
Die vollen 198 Mrd. Gewichte sind schwer selbst zu hosten, daher nutzen die meisten Teams es über eine API.

Erste Schritte

API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.

Senden Sie Ihre erste Anfrage

Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.

Text-zu-TextMessages API

POST/v1/messages

API-Format:

curl https://api.tokenlab.sh/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: sk-xxx" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "step-3.7-flash",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

Preise

Der offizielle Preis ist die öffentliche Basisvorgabe des Modellerstellers. Der TokenLab-Preis ist das, was du für dieses Modell auf TokenLab zahlst.

Default

Pro 1M Token

Offizieller Preis: Eingabe $0.20 / Ausgabe $1.15 / Cache-Lesevorgang $0.04 / Text Eingabe $0.20 / Text Ausgabe $1.15
Official: Eingabe $0.20 / Ausgabe $1.15 / Cache-Lesevorgang $0.04 / Text Eingabe $0.20 / Text Ausgabe $1.15
Rabatt: —

Prompt-Cache-Preise

Cache-Lesevorgang

Offizieller Preis: $0.04
Official: $0.04
Rabatt: —

	Offizieller PreisPro 1M Token	OfficialPro 1M Token	Rabatt
Default	Eingabe $0.20 / Ausgabe $1.15 / Cache-Lesevorgang $0.04 / Text Eingabe $0.20 / Text Ausgabe $1.15	Eingabe $0.20 / Ausgabe $1.15 / Cache-Lesevorgang $0.04 / Text Eingabe $0.20 / Text Ausgabe $1.15	—
Prompt-Cache-Preise
Cache-Lesevorgang	$0.04	$0.04	—

Nutzung & Aktivität

Die Erfolgsquote ist der Anteil abgeschlossener Anfragen. Die Latenz ist die Dauer einer vollständigen Antwort; P95 bedeutet, dass 95 % der Anfragen innerhalb dieser Zeit abgeschlossen wurden.

Nutzung & Verfügbarkeit

Letzte 24 Stunden

Anfragen
Erfolgsrate
P95-Latenz
Token gesamt

Modellleistung

Zuletzt aktualisiert 3. Okt. 2026, 19:24 UTC

Metriken erscheinen, sobald die Schwellenwerte für Datenschutz und Datenvolumen erreicht sind.

Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.

In Console öffnen

Öffne Step 3.7 Flash in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.

Teste step-3.7-flash mit einer kurzen Nachricht an /v1/messages. Zeige Antwort, Latenz und Kosten.

Anwendungsfälle

Gleichzeitige Coding-Agenten
Lassen Sie mehrere Agenten gleichzeitig auf einem Repository arbeiten, wobei jeder Codepfade verfolgt und Patches erstellt, mit einer niedrigeren Reasoning-Stufe für Routineänderungen.
Such- und Verifizierungsschleifen
Lassen Sie einen Agenten suchen, Quellen lesen und seine eigenen Behauptungen prüfen, bevor er antwortet, wobei die Widerstandsfähigkeit des Modells gegen manipulative Seiten genutzt wird.
Strukturierte Extraktion
Geben Sie typisiertes JSON aus Rechnungen, Tickets oder Dokumenten mit erzwungenem Response-Schema zurück, anstatt freien Text zu parsen.
Zusammenfassung langer Kontexte
Fassen Sie lange Berichte, Transkripte und Ticket-Historien zusammen, wobei eine niedrigere Reasoning-Stufe für Routinezusammenfassungen und eine höhere für Analysen verwendet wird.

Prompt-Beispiele

Durchsuchen Sie das Repository nach jedem Aufrufer von billing.charge(), listen Sie diejenigen auf, die den Rückgabewert ignorieren, und schlagen Sie für jeden einen Patch vor.

Extrahieren Sie Anbieter, Rechnungsnummer, Positionen und Gesamtsumme aus diesem Text als JSON, das dem von mir bereitgestellten Schema entspricht.

Überprüfen Sie jede Behauptung in diesem Entwurf anhand der Quellen, die Sie abrufen können, und markieren Sie jede Aussage, die Sie nicht bestätigen konnten.

Dieses Modell hat konditionale Preise. Monatliche Token-Summen allein liefern keine verlässliche Schätzung; nutzen Sie die detaillierten Preise für Anfragespezifikation, Cache und Zeitfenster.

FAQ

Was ist Step 3.7 Flash?

Es ist das Sparse Mixture-of-Experts-Modell von StepFun für agentisches Programmieren, Suche und Arbeit mit langem Kontext. Die Modellkarte listet insgesamt 198 Mrd. Parameter, etwa 11 Mrd. aktive pro Token und eine Apache 2.0-Lizenz. StepFun positioniert es für Entwickler, die Agenten-Workflows skalieren.

Was sind die Reasoning-Stufen?

StepFun bietet drei wählbare Stufen: niedrig, mittel und hoch. Verwenden Sie 'niedrig' für Routine-Tool-Calls und kurze Antworten, und 'hoch' für Debugging, Planung oder mehrstufige Verifizierungen, bei denen Genauigkeit wichtiger ist als die Antwortzeit.

Unterstützt Step 3.7 Flash strukturierte Ausgaben?

Ja. Es unterstützt Response-Schemas neben dem JSON-Modus und Tool-Calling, sodass Sie Antworten auf ein Schema beschränken können. Das unterscheidet es von Step 3.5 Flash, das keine Unterstützung für Response-Schemas bietet.

Kann es Bilder lesen?

Nein. Es ist ein Textmodell, daher wird keine Bildeingabe unterstützt. Für Screenshots oder gescannte Seiten verwenden Sie Step 5 Preview, das Bilder und Videos verarbeitet, oder extrahieren Sie den Text vorab.

Wann sollte ich stattdessen Step 5 Preview wählen?

Wählen Sie Step 5 Preview, wenn Sie das Flaggschiff von StepFun benötigen, ein Kontextfenster im Bereich von einer Million Token oder Videoeingabe. Step 3.7 Flash ist die schnellere, kleinere Option für hochvolumige Agenten-Schleifen.

Was kostet Step 3.7 Flash?

Auf TokenLab kostet Step 3.7 Flash Eingabe $0.20 / Ausgabe $1.15 Pro 1M Token. Die vollständige Aufschlüsselung steht in der Preistabelle oben. Die Preise hängen von Abrechnungseinheit, Spezifikation und Nutzung ab. Vergleichen Sie gleiche Bedingungen in der detaillierten Preisliste des Modells; eine einzelne Rate bestimmt nicht die Gesamtkosten.

Welche Kontext- und Ausgabelimits hat Step 3.7 Flash?

Step 3.7 Flash verarbeitet bis zu 262.144 Token Kontext und gibt pro Antwort bis zu 262.144 Token aus.

Welchen Endpunkt soll Step 3.7 Flash verwenden?

Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1/messages für Step 3.7 Flash. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.

Welche Operationen unterstützt Step 3.7 Flash?

Step 3.7 Flash unterstützt Text-zu-Text. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.

Step 3.7 Flash vergleichen

Step 3.7 Flash vs Step 3.5 Flash Step 3.7 Flash vs Step 5 Preview Step 3.7 Flash vs GLM-5.3-Flash Step 3.7 Flash vs Gemini 3.8 Flash

Quellen

Step-3.7-Flash model card (Hugging Face)

Geprüft am 02.10.2026