Blog de Gemini - Un Solo Acceso a API para 500+ Modelos de IA

Google presenta Gemini 3.1 Flash-Lite — un LLM rápido y de bajo costo

Google presentó Gemini 3.1 Flash-Lite, el miembro más reciente de la familia Gemini 3, diseñado específicamente como un motor de alto rendimiento, baja latencia y eficiente en costos para cargas de trabajo de desarrolladores y empresas. Google posiciona Flash-Lite como el modelo “más rápido y más eficiente en costos” de la línea Gemini 3: una variante ligera que busca ofrecer interacciones en streaming, procesamiento en segundo plano a gran escala y tareas de producción de alta frecuencia (por ejemplo, traducción, extracción, generación de UI y clasificación de gran volumen) a un precio mucho más bajo que sus contrapartes Pro

Gemini 3.1 Flash llegará pronto: qué es

Gemini 3.1 Flash—el miembro de la familia Gemini 3.1 con latencia ultrabaja y capacidad para imágenes—se está desplegando en las superficies de Google para consumidores y desarrolladores. Las versiones de Gemini 3.1 Flash acortan la brecha entre la calidad de razonamiento y la capacidad de respuesta. Para tareas con imágenes, la variante Flash Image mejora el renderizado de texto dentro de las imágenes y mantiene identidades coherentes para múltiples personajes y objetos a lo largo de un flujo de trabajo — un problema común en modelos de imagen anteriores.

Gemini 3.1 Pro ya está disponible en CometAPI: qué es y cómo acceder

Gemini 3.1 Pro ya está disponible en CometAPI, y puedes empezar a usarlo a través de los servicios de CometAPI—a un precio de lanzamiento más asequible que el precio oficial. CometAPI ya expone la familia Gemini 3 y proporciona una ruta compatible con OpenAI para invocar esos modelos desde una única puerta de enlace unificada; eso permite experimentar rápidamente con los modelos Gemini usando los SDK existentes de OpenAI.

Google Gemini 3.5(Snow Bunny) Filtrado: todo lo que necesitas saber

Google está probando discretamente una nueva iteración interna de su familia Gemini — denominada de diversas maneras como “Gemini 3.5” y por el intrigante nombre en clave interno “Snow Bunny”. Con nombre en clave “Snow Bunny”, este checkpoint interno, según se informa, ha pulverizado los benchmarks existentes, demostrando una capacidad sin precedentes para generar aplicaciones de software completas—de hasta 3,000 líneas de código funcional—en un solo prompt.

Compras en Google: ¿Cómo pueden los comerciantes utilizar las compras con IA de Google?

Google ha rediseñado su experiencia de compra en torno a la IA generativa y la familia de modelos Gemini. Para los consumidores, el cambio promete un descubrimiento de productos conversacional, resúmenes comparativos generados por IA y —donde esté disponible— un proceso de pago “agentic” automatizado que puede comprar en su nombre cuando se cumplan las condiciones previas. Para los comerciantes y desarrolladores, la nueva superficie combina dos conjuntos de APIs (Shopping / Merchant APIs y las APIs de GenAI / Gemini de Google) y requiere prácticas de feed actualizadas, controles de privacidad e integración técnica.

API de Gemini: ¿qué tamaños de archivo y métodos de entrada se admiten actualmente?

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.

Mar 30, 2026

Gemini 3 Flash vs Gemini 3 Pro: Precio, velocidad & razonamiento

Gemini 3 Flash — optimizado para el rendimiento bruto, la baja latencia y la eficiencia de costes — y Gemini 3 Pro — optimizado para el razonamiento multimodal más profundo, las ventanas de contexto más grandes y las puntuaciones más altas en benchmarks. En términos prácticos, Flash está diseñado para desplazar la frontera del “flujo productivo” en aplicaciones para desarrolladores e interactivas de alta frecuencia; Pro está diseñado para maximizar la inteligencia de una sola consulta y procesar entradas multimodales muy grandes o complejas. Las compensaciones son claras y medibles: Flash ofrece una latencia sustancialmente menor y costes por token significativamente más bajos, al tiempo que conserva gran parte de la capacidad de razonamiento de Gemini 3; Pro ofrece las puntuaciones más altas en benchmarks, los modos más avanzados (p. ej., Deep Think) y capacidades más amplias con salvaguardas de seguridad, a un mayor coste y latencia.

¿Es Gemini 3 Pro bueno para programar? Un análisis realista en 2026 y guía práctica

Gemini 3 Pro de Google se presentó como un modelo multimodal que acaparó titulares y que Google posiciona como un gran paso adelante en razonamiento, flujos de trabajo basados en agentes y asistencia para la programación. En este artículo extenso me propongo responder una pregunta clara: ¿Es Gemini 3 Pro bueno para programar? Respuesta corta: Sí — con importantes salvedades.