Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05

Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 es un modelo de generación de texto de Google, ofrecido a través de api14 bajo el id de modelo google/gemini-2.5-pro-preview. Forma parte de la línea Gemini 2.5 Pro, que Google describe como su modelo de vanguardia diseñado para razonamiento avanzado, programación, matemáticas y tareas científicas. El modelo utiliza lo que Google denomina capacidades de pensamiento, lo que significa que puede razonar una respuesta antes de producirla, lo cual está pensado para mejorar la precisión en problemas que requieren múltiples pasos.

En el lado de la entrada, el modelo acepta texto, imágenes, audio y archivos, por lo que puedes enviar contenido mixto en una sola solicitud. La salida es solo texto. La ventana de contexto es de 1,048,576 tokens, lo suficientemente grande como para contener documentos largos, bases de código o conversaciones extensas sin fragmentación. La longitud máxima de salida es de 65,536 tokens, y el corte de conocimiento es 2025-01-31, por lo que cualquier cosa posterior a esa fecha queda fuera de aquello con lo que se entrenó el modelo.

Esas capacidades apuntan a algunos usos prácticos. El contexto largo es adecuado para trabajar sobre repositorios completos, especificaciones extensas o transcripciones en una sola llamada. La entrada de imágenes y audio te permite crear funciones que razonen sobre capturas de pantalla, diagramas o voz grabada y devuelvan resultados escritos. El comportamiento de razonamiento encaja bien para asistencia de programación, resolución de problemas matemáticos y análisis científico, donde un modelo se beneficia de trabajar a través de pasos intermedios. Las salidas estructuradas y el llamado a herramientas también lo hacen utilizable como el componente de razonamiento dentro de un flujo automatizado, en lugar de solo como una interfaz de chat.

Debido a que api14 expone una API compatible con OpenAI, llamas a este modelo de la misma manera en que llamas a los modelos de OpenAI, estableciendo el campo model en google/gemini-2.5-pro-preview. Los parámetros de solicitud compatibles son include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools y top_p. Así puedes controlar el muestreo con temperature y top_p, limitar la longitud con max_tokens, restringir la salida con response_format o structured_outputs, definir funciones con tools y tool_choice, y usar seed y stop para una generación más determinista o acotada. Los parámetros reasoning e include_reasoning se relacionan con el comportamiento de pensamiento del modelo, permitiéndote solicitar o mostrar ese razonamiento.

Algo que debes tener en cuenta es que la salida es solo texto, así que si necesitas imágenes o audio generados necesitarás un modelo diferente. El corte de conocimiento de 2025-01-31 significa que las preguntas sobre eventos más recientes dependen de lo que proporciones en el prompt. Para tareas más simples y de gran volumen, donde el contexto largo y los pasos de razonamiento son innecesarios, un modelo más pequeño o más rápido puede ser una mejor opción.