Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) es un modelo de generación de texto de Google. Pertenece a la familia Gemini 3 y se ofrece en una variante preview y batch, que es la forma disponible bajo este id de modelo. El proveedor lo describe como un modelo de pensamiento de alta velocidad y alto valor, diseñado para flujos de trabajo agénticos, chat multiturno y asistencia de programación, con razonamiento y uso de herramientas cercanos al nivel Pro. Fue lanzado por el proveedor el 2025-12-17.

El modelo acepta texto, imagen, archivo, audio y vídeo como entrada, y devuelve solo texto. Su ventana de contexto es de 1.048.576 tokens, y la salida máxima es de 65.536 tokens. Como el razonamiento forma parte del conjunto de parámetros admitidos, el modelo puede exponer su proceso de pensamiento mediante include_reasoning y puede ajustarse con reasoning y reasoning_effort. Esta combinación de un contexto muy grande y modalidades de entrada mixtas significa que puedes enviar documentos largos, capturas de pantalla, grabaciones o clips en una sola solicitud y recibir una respuesta escrita.

Esas capacidades apuntan a algunos usos prácticos. Los flujos de trabajo agénticos encajan bien, ya que el modelo admite tools y tool_choice, por lo que puede decidir cuándo llamar a una función e incorporar el resultado. El chat multiturno es otro ajuste natural, favorecido por el gran contexto que permite que una conversación larga permanezca en una sola ventana. La asistencia de programación se deriva de las mismas fortalezas, incluidos structured_outputs y response_format para producir resultados legibles por máquina. El análisis de documentos y medios también es posible, porque las imágenes, los archivos, el audio y el vídeo pueden suministrarse como entrada junto con el texto.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "google/gemini-3-flash-preview:batch". Los parámetros de solicitud que admite son include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools y top_p. Si estás portando código existente al estilo OpenAI, se aplica la forma habitual de chat completions, con tools y tool_choice para el llamamiento de funciones, response_format o structured_outputs cuando necesitas salida restringida, y seed, temperature y top_p cuando quieres controlar el muestreo.

Ten en cuenta el techo de salida: 65.536 tokens por respuesta, aunque el contexto de entrada sea mucho mayor. El modelo produce solo texto, por lo que cualquier cosa que requiera imágenes o audio generados necesitaría un modelo diferente. Como variante preview y batch, lo mejor es tratarlo como un candidato para evaluar frente a tu propia carga de trabajo en lugar de un valor predeterminado establecido, y si necesitas una opción que no sea preview ni batch, otro modelo en api14 podría ajustarse mejor.