¿Puede Gemini 3.5 Flash manejar contextos de un millón de tokens?

Sí. Gemini 3.5 Flash admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens, lo que lo hace adecuado para razonamiento a escala de repositorio, PDF largos y flujos de trabajo multidocumento.

¿Qué puntuaciones en benchmarks ha logrado Gemini 3.5 Flash?

Google informa resultados de benchmarks, incluidos 76.2% en Terminal-Bench 2.1, 83.6% en MCP Atlas y 84.2% en CharXiv Reasoning.

¿Cuáles son las limitaciones actuales de Gemini 3.5 Flash?

Actualmente, Gemini 3.5 Flash no admite generación nativa de imágenes, generación de audio ni transmisión conversacional de Live API.

¿La API de Gemini 3.5 Flash admite entradas multimodales?

Sí. Gemini 3.5 Flash acepta entradas de texto, imágenes, audio, video y PDF a través de la API de Gemini.

¿Cómo se compara Gemini 3.5 Flash con Gemini 3.1 Pro para programación?

Google informa que Gemini 3.5 Flash supera a Gemini 3.1 Pro en benchmarks de agentes y de programación, incluidos Terminal-Bench 2.1 y MCP Atlas.

¿Es Gemini 3.5 Flash adecuado para agentes de IA y flujos de trabajo autónomos?

Sí. Google optimizó específicamente Gemini 3.5 Flash para la ejecución de agentes a largo plazo, la orquestación de herramientas y flujos de trabajo de asistentes de IA persistentes.

¿Qué herramientas e integraciones están disponibles en la API de Gemini 3.5 Flash?

El modelo admite llamadas a funciones, ejecución de código, salidas estructuradas, fundamentación en Google Search, fundamentación en Maps, búsqueda de archivos y compatibilidad con contexto de URL.

¿Cuándo deberían los desarrolladores elegir Gemini 3.5 Flash en lugar de Claude Sonnet 4?

Gemini 3.5 Flash es una opción sólida cuando el razonamiento multimodal de baja latencia, el manejo de contextos amplios y la integración con el ecosistema de Google son más importantes que la calidad premium de redacción de textos largos.

Google

API en vivo

gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash API

Gemini 3.5 Flash es un modelo de IA de alta velocidad diseñado para ofrecer respuesta rápida y un rendimiento eficiente en programación. Ofrece una velocidad de generación significativamente mejorada, manteniendo una sólida capacidad de razonamiento, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en tiempo real y flujos de trabajo de desarrollo.

Precio inicial

$1.20 / 1M de tokens de entrada

Facturación por uso

Estado de la API

Operativo

100.0% de disponibilidad / 24h

Respuesta

7466 ms

Tiempo de respuesta de la API observado

Publicado

May 19, 2026

Google

Zona de pruebas

Prueba Gemini 3.5 Flash con una solicitud real, revisa sus parámetros y valida la salida antes de integrar la API.

Precios

Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CometAPI y el precio oficial.

Primera solicitud

$0.0084

Costo estimado de uso de CometAPI

Diez solicitudes

$0.0840

Costo estimado de uso de CometAPI

Quince solicitudes

$0.1260

Costo estimado de uso de CometAPI

⇌

Conversión de créditos

1.000 créditos = 1 USD

Los créditos permiten comparar presupuestos entre la facturación por tokens, solicitudes y tiempo de ejecución. El importe en USD sigue siendo la fuente de referencia al finalizar la compra.

✓Modelo actual en créditos

Entrada

1,200

créditos / 1 M de tokens

Salida

7,200

créditos / 1 M de tokens

Transparencia del cargo mínimo Este prototipo no asume un mínimo oculto por solicitud. Si se aplica un límite mínimo de facturación o una recarga mínima en producción, debe mostrarse antes de la compra e incluirse en cada estimación de presupuesto.

Modelo	Precio de Comet (USD / M de tokens)	Precio oficial (USD / M de tokens)	Descuento
gemini-3.5-flash	Entrada: $1.20/M Salida: $7.20/M	Entrada: $1.50/M Salida: $9.00/M	-20%
gemini-3.5-flash-lite	Entrada: $0.2400/M Salida: $2.02/M	Entrada: $0.3000/M Salida: $2.52/M	-20%

Resumen del modelo

Una identidad de modelo estable para búsquedas y evaluaciones, acompañada de datos del catálogo en tiempo real que pueden cambiar sin reescribir la estructura SEO principal de la página.

Identidad estable

¿Qué es Gemini 3.5 Flash?

La identidad canónica del modelo se mantiene estable aunque cambien los precios y los límites.

Datos del modelo en tiempo real

Instantánea actual del catálogo

Disponibilidad

Disponible

Precio inicial

$1.20 / 1M de tokens de entrada

Contexto

Ver capacidades

Fecha del catálogo

May 19, 2026

Playground 2.0 / Mesa de decisiones

Decide primero. Integra con confianza.

Un espacio de trabajo para comparar modelos, ajustar prompts, inspeccionar el enrutamiento, migrar código y lanzar un punto de partida probado.

Basado en Gemini 3.5 Flash

Flujos de trabajo

Compara antes de comprometerte

Ejecuta el mismo prompt en los principales modelos y obtén una recomendación respaldada por datos.

3 modelos · 1 ejecución

Prompt de evaluación

programacióntemperatura 0.2salida JSON

GPT-5

OpenAI

Calidad

91/100

Latencia

1.2s

Coste estimado

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Elección de la IA

Calidad

95/100

Latencia

1.8s

Coste estimado

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Calidad

89/100

Latencia

0.9s

Coste estimado

$0.011

Recomendación: elige Claude Opus 5 para revisiones de código de alto riesgo; dirige las comprobaciones rutinarias a Gemini 3 Pro para reducir el coste en ~54 %.

Resumen

Una descripción práctica de Gemini 3.5 Flash, con comportamientos importantes y consideraciones de integración.

Especificaciones técnicas de Gemini 3.5 Flash

Elemento	Gemini 3.5 Flash
Proveedor	Google
Familia de modelos	Gemini 3.5
ID de modelo oficial	gemini-3.5-flash
Tipos de entrada	Texto, imagen, video, audio, PDF
Tipos de salida	Texto
Ventana de contexto	1 millón de tokens
Máximo de tokens de salida	~65K tokens de salida
Fortalezas principales	Flujos de trabajo basados en agentes, programación, razonamiento multimodal
Compatibilidad con herramientas	Invocación de funciones, ejecución de código, grounding en búsquedas, salidas estructuradas, contexto de URL, búsqueda de archivos
Soporte para el razonamiento	Niveles de pensamiento/razonamiento ajustables
Marco de seguridad	Google Frontier Safety Framework

¿Qué es Gemini 3.5 Flash?

Google Gemini 3.5 Flash es el modelo insignia de razonamiento multimodal de alta velocidad de Google, optimizado para la ejecución basada en agentes, la programación y los flujos de trabajo de largo horizonte. Amplía la serie Gemini Flash con capacidades de razonamiento e ingeniería de software sustancialmente más sólidas, manteniendo características de inferencia de baja latencia.

A diferencia de los modelos Flash anteriores centrados principalmente en la inferencia ligera, Gemini 3.5 Flash está diseñado para agentes de IA persistentes, sistemas de programación en múltiples pasos y canalizaciones de automatización empresarial. Google lo posiciona como su modelo de nivel Flash basado en agentes más potente hasta la fecha.

Características principales de Gemini 3.5 Flash

Compatibilidad con contexto largo de 1M tokens: Maneja repositorios extremadamente grandes, documentación extensa, PDFs, transcripciones y flujos de trabajo multisesión en un único contexto de prompt.
Ejecución basada en agentes sólida: Optimizado para flujos de trabajo autónomos de múltiples pasos, orquestación de herramientas, tareas de terminal y agentes de IA de larga ejecución.
Rendimiento avanzado en programación: Supera a Gemini 3.1 Pro en varios benchmarks de programación y basados en agentes, incluidos Terminal-Bench y MCP Atlas.
Razonamiento multimodal nativo: Acepta texto, imágenes, audio, video y PDFs para tareas de razonamiento unificado.
Herramientas de nivel de producción: Admite salidas estructuradas, invocación de funciones, ejecución de código, grounding con Google Search y Maps, y búsqueda de archivos.
Modos de razonamiento/pensamiento configurables: Los desarrolladores pueden ajustar la latencia frente a la profundidad de razonamiento mediante controles del nivel de pensamiento.

Rendimiento en benchmarks de Gemini 3.5 Flash

Los resultados de benchmarks reportados por Google sitúan a Gemini 3.5 Flash entre los modelos de nivel Flash basados en agentes más sólidos disponibles actualmente:

Benchmark	Gemini 3.5 Flash
Terminal-Bench 2.1	76.2%
GDPval-AA	1656 Elo
MCP Atlas	83.6%
CharXiv Reasoning	84.2%

Estas puntuaciones indican avances importantes en la ejecución autónoma, el razonamiento multimodal y la fiabilidad en ingeniería de software en comparación con variantes anteriores de Gemini Flash.

Gemini 3.5 Flash frente a otros modelos

Capacidad	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
Ventana de contexto	1M tokens	Gran contexto	Gran contexto
Flujos de trabajo basados en agentes	Excelente	Sólido	Sólido
Rendimiento en programación	Muy sólido	Sólido	Excelente
Velocidad de inferencia	Latencia Flash optimizada	Más lenta	Moderada
Entradas multimodales	Multimodal nativo	Multimodal nativo	Visión + texto
Ecosistema de herramientas	Amplias herramientas de Google	Amplio	Herramientas de API sólidas

Diferencias clave

vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash ofrece un mejor rendimiento en programación y ejecución de tareas autónomas, a la vez que mantiene una inferencia significativamente más rápida.
vs Claude Sonnet 4: Claude suele mantenerse más fuerte en razonamiento matizado de formato largo y calidad de redacción, mientras que Gemini 3.5 Flash enfatiza la velocidad, la ejecución basada en agentes y la integración con el ecosistema de Google.
vs GPT-series reasoning models: Gemini 3.5 Flash es particularmente competitivo en flujos de trabajo multimodales basados en agentes y en la orquestación de grandes contextos, especialmente para casos de uso de automatización empresarial.

Limitaciones conocidas de Gemini 3.5 Flash

Actualmente no admite salidas nativas de generación de imágenes o audio.
Las API de conversación en vivo no están admitidas en este nivel de modelo.
Los benchmarks de la comunidad muestran un rendimiento mixto en ciertas tareas de evaluación especializadas, especialmente en flujos de trabajo de nicho muy centrados en visión

Cómo acceder a la API de Gemini 3.5 Flash

Paso 1: Obtener acceso a la API

Inicia sesión en cometAPI. Si aún no eres nuestro usuario, regístrate primero. Inicia sesión en tu CometAPI console. Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API en el centro personal, obtén la clave del token: sk-xxxxx y envíala.

cometapi-key

Paso 2: Enviar solicitudes a la API de Gemini 3.5 Flash

Selecciona el “` gemini-3.5-flash” endpoint para enviar la solicitud a la API y configura el cuerpo de la solicitud. El método de solicitud y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona pruebas en Apifox para tu comodidad. Reemplaza <YOUR_API_KEY> por tu clave real de CometAPI de tu cuenta. La URL base es Generación de contenido de Gemini

Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content—esto es a lo que responderá el modelo. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Paso 3: Procesar respuestas

La API devuelve respuestas candidatas estructuradas que incluyen texto generado, citas, metadatos de seguridad y salidas opcionales de herramientas.

Preguntas frecuentes

Centro de decisión de modelos

Conoce el coste. Elige la carga de trabajo adecuada.

Modela las cinco dimensiones de facturación, prueba una carga de trabajo realista y decide dónde Opus justifica su precio superior antes de ponerlo en producción.

20% por debajo del precio oficial$1.20 frente a $1.50 / 1 millón de tokens de entrada

Laboratorio de costes

Calcula el precio de una ejecución real del agente

Reproduce cargas de trabajo reales en lugar de comparar los precios de los tokens de forma aislada. Carga una configuración predefinida y, después, ajusta cada dimensión de facturación.

Tokens de entrada nuevos

tokens

Tokens de lectura de caché

tokens

Tokens de salida

tokens

Llamadas de búsqueda web

llamadas

$1.20

/ 1 M de tokens

Entrada

Nuevas instrucciones, archivos y contexto de conversación enviados en cada turno.

Reduce el contexto recuperado antes de que llegue al modelo.

$0.1200

/ 1 M de tokens

Lectura de caché

Tokens de instrucciones almacenados previamente en caché y reutilizados en solicitudes posteriores.

Mantén las instrucciones del sistema y los mapas del repositorio idénticos byte por byte.

$7.20

/ 1 M de tokens

Salida

Razonamiento, código y texto generados por el modelo.

Utiliza criterios de finalización y límites de salida explícitos.

$10.00

/ 1.000 llamadas

Búsqueda web

Llamadas a herramientas que obtienen información actualizada de la web.

Busca una vez y reutiliza los resultados verificados durante toda la ejecución.

Dónde justifica Opus su precio superior

Opción ideal

Ingeniería a escala de repositorio

Usa Opus cuando la tarea abarque la arquitectura, varios archivos y decisiones de implementación con ventajas y desventajas ambiguas.

Opción ideal

Agentes de larga duración

Una opción sólida cuando un agente debe preservar la intención a lo largo de numerosas llamadas a herramientas y pasos de recuperación.

Vale la pena pagar más

Revisión de alto valor

Resérvalo para revisiones de seguridad, migración y producción en las que pasar por alto un problema cueste más que los tokens.

Usa un modelo más ligero

Trabajo rutinario de gran volumen

La clasificación, la extracción y el chat sencillo suelen ofrecer una mejor rentabilidad por unidad con Sonnet o Haiku.

Guía práctica de la caché de instrucciones

Estabiliza el prefijo

Mantén sin cambios las políticas, los esquemas de herramientas y los mapas del repositorio.

Escribe una vez

Coloca el punto de interrupción de la caché después del contexto reutilizable.

Lee repetidamente

En los turnos posteriores, añade únicamente la parte específica de la tarea.

Escenario actual

240K tokens en caché

reutilizados al 10 % del precio de una entrada nueva

coste evitado

$0.2592

Migra sin reescribir

Conserva tu SDK preferido y cambia la URL base, la clave y el ID del modelo.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'gemini-3.5-flash',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.

Una API, acceso a modelos listo para producción

Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.

POST/v1beta/models/{model}:generateContentPOST/v1/chat/completions

Código de ejemplo y API para Gemini 3.5 Flash

Accede a código de muestra completo y recursos de API para Gemini 3.5 Flash para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de Gemini 3.5 Flash en tus proyectos.

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

POST

/v1/chat/completions

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how parallel agentic execution works in three sentences."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "MINIMAL"
      }
    }
  }'

cURL Code Example

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how parallel agentic execution works in three sentences."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "MINIMAL"
      }
    }
  }'

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="Explain how parallel agentic execution works in three sentences.",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="minimal"),
    ),
)

print(response.text)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY;
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.5-flash";
const operator = "generateContent";

async function main() {
  const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:${operator}`, {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      Authorization: api_key,
    },
    body: JSON.stringify({
      contents: [
        {
          parts: [
            {
              text: "Explain how parallel agentic execution works in three sentences.",
            },
          ],
        },
      ],
      generationConfig: {
        thinkingConfig: {
          thinkingLevel: "MINIMAL",
        },
      },
    }),
  });

  const data = await response.json();
  console.log(data.candidates[0].content.parts[0].text);
}

await main();

Capacidades

Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.

Capacidades compatibles

Funciones devueltas por la API del modelo existente.

text-to-text

pdf-to-text

image-to-text

speech-to-text

video-to-text

Entrada y salida

Entradas

text

Salidas

text

Perfil de producción

Proveedor: Google
Contexto: Depende del modelo
Uso comercial: Compatible

Casos de uso

Usa Gemini 3.5 Flash en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de text, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.

Chat de producción y flujos de trabajo con agentes

Programación, análisis y generación estructurada

Automatización a gran escala con una sola API

Otros modelos

Compara otros modelos disponibles en CometAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.

Abrir comparación de modelos →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Ver modelo

Google

Gemini 4 Argon

Explora la API de Gemini 4 Argon.

Ver modelo

OpenAI

GPT-6.1 Sol

Explora la API de GPT-6.1 Sol.

Ver modelo

Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Explora la API de Claude Sonnet 5.5.

Ver modelo

MiniMax

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Explora la API de MiniMax-M3.1-Flash-Preview.

Ver modelo

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed es la versión de inferencia de baja latencia de MiMo-V2.6-Pro de Xiaomi, diseñada para aplicaciones en las que la capacidad de razonamiento del modelo Pro debe combinarse con una generación de salida sustancialmente más rápida.

Ver modelo

Disponibilidad

Revisa los datos de latido en vivo, la disponibilidad del endpoint y los tiempos de respuesta observados antes de pasar a producción.

Disponibilidad

Tasa de éxito de solicitudes en los últimos 30 días, que refleja la fiabilidad de cada proveedor de modelos. CometAPI monitorea todos los proveedores conectados en tiempo real, las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

RespondLIVE

7466msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versiones

Revisa los identificadores de modelo disponibles antes de fijar una integración de producción.

gemini-3.5-flash

gemini-3.5-flash-lite

Actualizaciones

Sigue los cambios relevantes en la disponibilidad, los precios y las capacidades de Gemini 3.5 Flash sin renunciar a la página estable del modelo.

Registro de cambios del modelo

Una página que mejora con el tiempo.

Aquí se acumulan las notas de lanzamiento, los cambios de precios, las actualizaciones de benchmarks y las guías de migración, mientras la URL canónica permanece sin cambios.

May 19, 2026

Disponibilidad de la API confirmada

Gemini 3.5 Flash está disponible a través del catálogo de modelos y la documentación de la API de CometAPI.

Actual

Datos en tiempo real

Precios y límites sincronizados con el catálogo

El precio, el contexto, la disponibilidad y los límites se tratan como propiedades dinámicas en lugar de incorporarse al título de la página o a la identidad del modelo.

Feb 5, 2026

Entidad permanente del modelo creada

El proveedor y el identificador del modelo forman una URL canónica permanente; las futuras actualizaciones de contenido y datos permanecerán en esta página.

Sigue explorando

Compara modelos y continúa tu investigación

Google

API en vivo

gemini-3.5-flash

Gemini 3.5 Flash API

Precio inicial

$1.20 / 1M de tokens de entrada

Facturación por uso

Estado de la API

Operativo

100.0% de disponibilidad / 24h

Respuesta

7466 ms

Tiempo de respuesta de la API observado

Publicado

May 19, 2026

Google

Zona de pruebas

Prueba Gemini 3.5 Flash con una solicitud real, revisa sus parámetros y valida la salida antes de integrar la API.

Precios

Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CometAPI y el precio oficial.

Primera solicitud

$0.0084

Costo estimado de uso de CometAPI

Diez solicitudes

$0.0840

Costo estimado de uso de CometAPI

Quince solicitudes

$0.1260

Costo estimado de uso de CometAPI

⇌

Conversión de créditos

1.000 créditos = 1 USD

Los créditos permiten comparar presupuestos entre la facturación por tokens, solicitudes y tiempo de ejecución. El importe en USD sigue siendo la fuente de referencia al finalizar la compra.

✓Modelo actual en créditos

Entrada

1,200

créditos / 1 M de tokens

Salida

7,200

créditos / 1 M de tokens

Modelo	Precio de Comet (USD / M de tokens)	Precio oficial (USD / M de tokens)	Descuento
gemini-3.5-flash	Entrada: $1.20/M Salida: $7.20/M	Entrada: $1.50/M Salida: $9.00/M	-20%
gemini-3.5-flash-lite	Entrada: $0.2400/M Salida: $2.02/M	Entrada: $0.3000/M Salida: $2.52/M	-20%

Resumen del modelo

Una identidad de modelo estable para búsquedas y evaluaciones, acompañada de datos del catálogo en tiempo real que pueden cambiar sin reescribir la estructura SEO principal de la página.

Identidad estable

¿Qué es Gemini 3.5 Flash?

La identidad canónica del modelo se mantiene estable aunque cambien los precios y los límites.

Datos del modelo en tiempo real

Instantánea actual del catálogo

Disponibilidad

Disponible

Precio inicial

$1.20 / 1M de tokens de entrada

Contexto

Ver capacidades

Fecha del catálogo

May 19, 2026

Playground 2.0 / Mesa de decisiones

Decide primero. Integra con confianza.

Un espacio de trabajo para comparar modelos, ajustar prompts, inspeccionar el enrutamiento, migrar código y lanzar un punto de partida probado.

Basado en Gemini 3.5 Flash

Flujos de trabajo

Compara antes de comprometerte

Ejecuta el mismo prompt en los principales modelos y obtén una recomendación respaldada por datos.

3 modelos · 1 ejecución

Prompt de evaluación

programacióntemperatura 0.2salida JSON

GPT-5

OpenAI

Calidad

91/100

Latencia

1.2s

Coste estimado

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Elección de la IA

Calidad

95/100

Latencia

1.8s

Coste estimado

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Calidad

89/100

Latencia

0.9s

Coste estimado

$0.011

Recomendación: elige Claude Opus 5 para revisiones de código de alto riesgo; dirige las comprobaciones rutinarias a Gemini 3 Pro para reducir el coste en ~54 %.

Resumen

Una descripción práctica de Gemini 3.5 Flash, con comportamientos importantes y consideraciones de integración.

Especificaciones técnicas de Gemini 3.5 Flash

Elemento	Gemini 3.5 Flash
Proveedor	Google
Familia de modelos	Gemini 3.5
ID de modelo oficial	gemini-3.5-flash
Tipos de entrada	Texto, imagen, video, audio, PDF
Tipos de salida	Texto
Ventana de contexto	1 millón de tokens
Máximo de tokens de salida	~65K tokens de salida
Fortalezas principales	Flujos de trabajo basados en agentes, programación, razonamiento multimodal
Compatibilidad con herramientas	Invocación de funciones, ejecución de código, grounding en búsquedas, salidas estructuradas, contexto de URL, búsqueda de archivos
Soporte para el razonamiento	Niveles de pensamiento/razonamiento ajustables
Marco de seguridad	Google Frontier Safety Framework

¿Qué es Gemini 3.5 Flash?

Características principales de Gemini 3.5 Flash

Compatibilidad con contexto largo de 1M tokens: Maneja repositorios extremadamente grandes, documentación extensa, PDFs, transcripciones y flujos de trabajo multisesión en un único contexto de prompt.
Ejecución basada en agentes sólida: Optimizado para flujos de trabajo autónomos de múltiples pasos, orquestación de herramientas, tareas de terminal y agentes de IA de larga ejecución.
Rendimiento avanzado en programación: Supera a Gemini 3.1 Pro en varios benchmarks de programación y basados en agentes, incluidos Terminal-Bench y MCP Atlas.
Razonamiento multimodal nativo: Acepta texto, imágenes, audio, video y PDFs para tareas de razonamiento unificado.
Herramientas de nivel de producción: Admite salidas estructuradas, invocación de funciones, ejecución de código, grounding con Google Search y Maps, y búsqueda de archivos.
Modos de razonamiento/pensamiento configurables: Los desarrolladores pueden ajustar la latencia frente a la profundidad de razonamiento mediante controles del nivel de pensamiento.

Rendimiento en benchmarks de Gemini 3.5 Flash

Los resultados de benchmarks reportados por Google sitúan a Gemini 3.5 Flash entre los modelos de nivel Flash basados en agentes más sólidos disponibles actualmente:

Benchmark	Gemini 3.5 Flash
Terminal-Bench 2.1	76.2%
GDPval-AA	1656 Elo
MCP Atlas	83.6%
CharXiv Reasoning	84.2%

Gemini 3.5 Flash frente a otros modelos

Capacidad	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4
Ventana de contexto	1M tokens	Gran contexto	Gran contexto
Flujos de trabajo basados en agentes	Excelente	Sólido	Sólido
Rendimiento en programación	Muy sólido	Sólido	Excelente
Velocidad de inferencia	Latencia Flash optimizada	Más lenta	Moderada
Entradas multimodales	Multimodal nativo	Multimodal nativo	Visión + texto
Ecosistema de herramientas	Amplias herramientas de Google	Amplio	Herramientas de API sólidas

Diferencias clave

vs Gemini 3.1 Pro: Gemini 3.5 Flash ofrece un mejor rendimiento en programación y ejecución de tareas autónomas, a la vez que mantiene una inferencia significativamente más rápida.
vs Claude Sonnet 4: Claude suele mantenerse más fuerte en razonamiento matizado de formato largo y calidad de redacción, mientras que Gemini 3.5 Flash enfatiza la velocidad, la ejecución basada en agentes y la integración con el ecosistema de Google.
vs GPT-series reasoning models: Gemini 3.5 Flash es particularmente competitivo en flujos de trabajo multimodales basados en agentes y en la orquestación de grandes contextos, especialmente para casos de uso de automatización empresarial.

Limitaciones conocidas de Gemini 3.5 Flash

Actualmente no admite salidas nativas de generación de imágenes o audio.
Las API de conversación en vivo no están admitidas en este nivel de modelo.
Los benchmarks de la comunidad muestran un rendimiento mixto en ciertas tareas de evaluación especializadas, especialmente en flujos de trabajo de nicho muy centrados en visión

Cómo acceder a la API de Gemini 3.5 Flash

Paso 1: Obtener acceso a la API

cometapi-key

Paso 2: Enviar solicitudes a la API de Gemini 3.5 Flash

Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content—esto es a lo que responderá el modelo. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Paso 3: Procesar respuestas

La API devuelve respuestas candidatas estructuradas que incluyen texto generado, citas, metadatos de seguridad y salidas opcionales de herramientas.

Preguntas frecuentes

Centro de decisión de modelos

Conoce el coste. Elige la carga de trabajo adecuada.

Modela las cinco dimensiones de facturación, prueba una carga de trabajo realista y decide dónde Opus justifica su precio superior antes de ponerlo en producción.

20% por debajo del precio oficial$1.20 frente a $1.50 / 1 millón de tokens de entrada

Laboratorio de costes

Calcula el precio de una ejecución real del agente

Reproduce cargas de trabajo reales en lugar de comparar los precios de los tokens de forma aislada. Carga una configuración predefinida y, después, ajusta cada dimensión de facturación.

Tokens de entrada nuevos

tokens

Tokens de lectura de caché

tokens

Tokens de salida

tokens

Llamadas de búsqueda web

llamadas

$1.20

/ 1 M de tokens

Entrada

Nuevas instrucciones, archivos y contexto de conversación enviados en cada turno.

Reduce el contexto recuperado antes de que llegue al modelo.

$0.1200

/ 1 M de tokens

Lectura de caché

Tokens de instrucciones almacenados previamente en caché y reutilizados en solicitudes posteriores.

Mantén las instrucciones del sistema y los mapas del repositorio idénticos byte por byte.

$7.20

/ 1 M de tokens

Salida

Razonamiento, código y texto generados por el modelo.

Utiliza criterios de finalización y límites de salida explícitos.

$10.00

/ 1.000 llamadas

Búsqueda web

Llamadas a herramientas que obtienen información actualizada de la web.

Busca una vez y reutiliza los resultados verificados durante toda la ejecución.

Dónde justifica Opus su precio superior

Opción ideal

Ingeniería a escala de repositorio

Usa Opus cuando la tarea abarque la arquitectura, varios archivos y decisiones de implementación con ventajas y desventajas ambiguas.

Opción ideal

Agentes de larga duración

Una opción sólida cuando un agente debe preservar la intención a lo largo de numerosas llamadas a herramientas y pasos de recuperación.

Vale la pena pagar más

Revisión de alto valor

Resérvalo para revisiones de seguridad, migración y producción en las que pasar por alto un problema cueste más que los tokens.

Usa un modelo más ligero

Trabajo rutinario de gran volumen

La clasificación, la extracción y el chat sencillo suelen ofrecer una mejor rentabilidad por unidad con Sonnet o Haiku.

Guía práctica de la caché de instrucciones

Estabiliza el prefijo

Mantén sin cambios las políticas, los esquemas de herramientas y los mapas del repositorio.

Escribe una vez

Coloca el punto de interrupción de la caché después del contexto reutilizable.

Lee repetidamente

En los turnos posteriores, añade únicamente la parte específica de la tarea.

Escenario actual

240K tokens en caché

reutilizados al 10 % del precio de una entrada nueva

coste evitado

$0.2592

Migra sin reescribir

Conserva tu SDK preferido y cambia la URL base, la clave y el ID del modelo.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'gemini-3.5-flash',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.

Una API, acceso a modelos listo para producción

Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.

POST/v1beta/models/{model}:generateContentPOST/v1/chat/completions

Código de ejemplo y API para Gemini 3.5 Flash

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

POST

/v1/chat/completions

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how parallel agentic execution works in three sentences."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "MINIMAL"
      }
    }
  }'

cURL Code Example

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how parallel agentic execution works in three sentences."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "MINIMAL"
      }
    }
  }'

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="Explain how parallel agentic execution works in three sentences.",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="minimal"),
    ),
)

print(response.text)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY;
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.5-flash";
const operator = "generateContent";

async function main() {
  const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:${operator}`, {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      Authorization: api_key,
    },
    body: JSON.stringify({
      contents: [
        {
          parts: [
            {
              text: "Explain how parallel agentic execution works in three sentences.",
            },
          ],
        },
      ],
      generationConfig: {
        thinkingConfig: {
          thinkingLevel: "MINIMAL",
        },
      },
    }),
  });

  const data = await response.json();
  console.log(data.candidates[0].content.parts[0].text);
}

await main();

Capacidades

Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.

Capacidades compatibles

Funciones devueltas por la API del modelo existente.

text-to-text

pdf-to-text

image-to-text

speech-to-text

video-to-text

Entrada y salida

Entradas

text

Salidas

text

Perfil de producción

Proveedor: Google
Contexto: Depende del modelo
Uso comercial: Compatible

Casos de uso

Usa Gemini 3.5 Flash en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de text, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.

Chat de producción y flujos de trabajo con agentes

Programación, análisis y generación estructurada

Automatización a gran escala con una sola API

Otros modelos

Compara otros modelos disponibles en CometAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.

Abrir comparación de modelos →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Ver modelo

Google

Gemini 4 Argon

Explora la API de Gemini 4 Argon.

Ver modelo

OpenAI

GPT-6.1 Sol

Explora la API de GPT-6.1 Sol.

Ver modelo

Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Explora la API de Claude Sonnet 5.5.

Ver modelo

MiniMax

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Explora la API de MiniMax-M3.1-Flash-Preview.

Ver modelo

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Ver modelo

Disponibilidad

Revisa los datos de latido en vivo, la disponibilidad del endpoint y los tiempos de respuesta observados antes de pasar a producción.

Disponibilidad

RespondLIVE

7466msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versiones

Revisa los identificadores de modelo disponibles antes de fijar una integración de producción.

gemini-3.5-flash

gemini-3.5-flash-lite

Actualizaciones

Sigue los cambios relevantes en la disponibilidad, los precios y las capacidades de Gemini 3.5 Flash sin renunciar a la página estable del modelo.

Registro de cambios del modelo

Una página que mejora con el tiempo.

Aquí se acumulan las notas de lanzamiento, los cambios de precios, las actualizaciones de benchmarks y las guías de migración, mientras la URL canónica permanece sin cambios.

May 19, 2026

Disponibilidad de la API confirmada

Gemini 3.5 Flash está disponible a través del catálogo de modelos y la documentación de la API de CometAPI.

Actual

Datos en tiempo real

Precios y límites sincronizados con el catálogo

El precio, el contexto, la disponibilidad y los límites se tratan como propiedades dinámicas en lugar de incorporarse al título de la página o a la identidad del modelo.

Feb 5, 2026

Entidad permanente del modelo creada

El proveedor y el identificador del modelo forman una URL canónica permanente; las futuras actualizaciones de contenido y datos permanecerán en esta página.

Sigue explorando