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Actualizaciones de modelos, guías de API, benchmarks e información práctica para desarrollar más rápido con CometAPI.
Consulta qué modelos de la API de Gemini son gratuitos en 2026, comprende los límites de RPM, TPM y RPD, la configuración de Python y la orientación sobre facturación, y compara los precios de Google con los de CometAPI.
cómo aprovechar las ventajas únicas de los modelos de frontera de Gemini API sin ahogarse en el mantenimiento de los SDK
Cómo utilizar Gemini Omni Fast API: Domina Gemini Omni Fast API para la conversión de texto a video, de imagen a video y la edición conversacional. Prueba CometAPI. 500+ modelos.
Gemini Embedding 2 es el primer modelo de embeddings nativamente multimodal de Google que proyecta texto, imágenes, audio, video y archivos PDF en un único espacio vectorial semántico de 3,072 dimensiones (con tamaños de salida configurables). Introduce Matryoshka Representation Learning para proporcionar embeddings anidados / truncados, un rendimiento multilingüe mejorado (100+ idiomas) y controles optimizados para embeddings específicos de tarea (p. ej., task:search, task:code).
Una guía práctica, orientada al código, de Gemini 3.1 Pro — qué es, cómo invocarlo (incluido a través de CometAPI), sus controles multimodales y de "nivel de pensamiento", llamadas a funciones/uso de herramientas, consejos de vibe-coding, e integraciones con GitHub Copilot, VS Code, la Gemini CLI y Google Antigravity. Gemini 3.1 Pro está avanzando la frontera de los grandes modelos multimodales con una propuesta centrada en desarrolladores: ventanas de contexto más grandes, modos de “pensamiento” configurables, mejoras en el uso de herramientas y en las llamadas a funciones, y soporte explícito para flujos de trabajo basados en agentes.
El 12 de enero de 2026, Google publicó una actualización para desarrolladores de la Gemini API que cambia la forma de incorporar archivos al modelo y el tamaño que pueden tener esos archivos. En resumen: Gemini ahora obtiene archivos directamente desde enlaces externos y almacenamiento en la nube (por lo que no siempre es necesario subirlos), y el límite de tamaño de archivos inline se ha incrementado sustancialmente. Estas actualizaciones eliminan fricción para las aplicaciones reales que ya almacenan contenido multimedia o documentos en buckets de la nube y hacen que los flujos de trabajo de prototipado rápido y de producción sean más rápidos y más económicos.