Google: Gemini 2.5 Flash

Google: Gemini 2.5 Flash es un modelo de texto de Google, listado en api14 bajo el id de modelo google/gemini-2.5-flash. Se encuentra en la categoría de texto y Google lo describe como su modelo de trabajo de última generación, diseñado para razonamiento avanzado, programación, matemáticas y tareas científicas. Incluye capacidades de pensamiento integradas, lo que significa que el modelo puede resolver un problema internamente antes de producir su respuesta. La fecha de lanzamiento del proveedor es 2025-06-17, y el corte de conocimiento es 2025-01-31.

El modelo acepta entradas de texto, imagen, audio, vídeo y archivos, y devuelve únicamente texto. Su ventana de contexto es de 1.048.576 tokens, lo suficientemente grande como para contener documentos muy largos, transcripciones o bases de código en una sola solicitud. La salida máxima es de 65.535 tokens, por lo que son posibles generaciones largas dentro de ese límite. Dado que la entrada es multimodal, puedes enviar una captura de pantalla, una grabación o un PDF junto con tus instrucciones y pedir un resultado escrito.

Esas capacidades apuntan a algunos patrones prácticos. El trabajo con contexto largo, como resumir grandes conjuntos de documentos, revisar contratos extensos o buscar en un repositorio, encaja bien con la ventana de contexto. Las tareas de programación y matemáticas se ajustan al enfoque de razonamiento, especialmente cuando el modelo se beneficia de pensar antes de responder. Las entradas multimodales abren casos de uso como describir o extraer información de imágenes, transcribir y analizar audio, o revisar contenido de vídeo y devolver notas de texto. La extracción estructurada a partir de medios mixtos es otra opción, ya que el modelo admite salidas estructuradas.

Para llamarlo a través de api14, usa el endpoint compatible con OpenAI con el id de modelo google/gemini-2.5-flash. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools y top_p. En la práctica, eso significa que puedes controlar el muestreo con temperature y top_p, limitar la longitud de salida con max_tokens, establecer secuencias de parada, hacer que las ejecuciones sean reproducibles con seed, solicitar respuestas con formato JSON mediante response_format o structured_outputs, y exponer funciones al modelo con tools y tool_choice. Los parámetros reasoning e include_reasoning se relacionan con el comportamiento de pensamiento del modelo, por lo que puedes influir en ese proceso o hacerlo visible según tus necesidades.

Una cosa a tener en cuenta es que la salida es únicamente texto, así que si necesitas imágenes, audio o vídeo generados, este modelo no los producirá. Puede leer esos formatos como entrada, pero responde en texto. Si tu carga de trabajo consiste puramente en intercambios cortos de texto sin necesidad de razonamiento, entrada multimodal o un contexto muy grande, un modelo más pequeño o más rápido puede ser una mejor opción. Para tareas que combinan entradas largas, medios mixtos y razonamiento de varios pasos, este modelo es un valor predeterminado razonable para evaluar primero.