Google: Gemini 3.5 Flash

Google: Gemini 3.5 Flash es un modelo de generación de texto de Google, listado en api14 bajo el id de modelo google/gemini-3.5-flash. Se sitúa en la categoría de texto y su proveedor lo describe como un modelo multimodal de alta eficiencia que ofrece codificación y razonamiento de nivel casi Pro a la velocidad de la gama Flash. Si ya trabajas con la línea Gemini de Google, esta es la variante orientada a cargas de trabajo donde la latencia y el rendimiento importan tanto como la capacidad bruta.

El modelo acepta texto, imagen, vídeo, archivo y audio como entrada, y devuelve únicamente texto. Su ventana de contexto es de 1.048.576 tokens, lo suficientemente grande como para contener documentos muy largos, historiales de conversación extensos o bases de código considerables en una sola solicitud. La salida máxima es de 65.536 tokens, por lo que las respuestas pueden ser de formato largo cuando lo necesites. El corte de conocimiento es 2025-01-01, lo que significa que cualquier cosa posterior a esa fecha queda fuera de sus datos de entrenamiento y debería proporcionarse en el prompt si es relevante.

Estas capacidades apuntan a un conjunto de usos bastante amplio. Como admite imágenes, vídeo, audio y archivos junto con texto, encaja en tareas de análisis de documentos y medios: resumir una reunión grabada, extraer datos estructurados de páginas escaneadas o responder preguntas sobre una captura de pantalla o un clip. El contexto largo es adecuado para trabajo de código a nivel de repositorio, investigación con múltiples documentos y bucles de agentes de larga duración donde los pasos previos deben permanecer a la vista. Su proveedor señala la optimización para la competencia en codificación y la ejecución agéntica en paralelo, por lo que las canalizaciones impulsadas por herramientas y la asistencia de código encajan de forma natural. El soporte de razonamiento también lo hace razonable para problemas que se benefician de un paso de pensamiento deliberado antes de la respuesta final.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo google/gemini-3.5-flash, lo que significa que los SDK y clientes de OpenAI existentes funcionan con solo cambiar la URL base y la clave. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools y top_p. En la práctica, esto cubre el control de muestreo (temperature, top_p, seed, stop), la longitud de salida (max_tokens), el llamamiento a funciones (tools, tool_choice), la salida JSON estructurada (response_format, structured_outputs) y el control sobre cuánto razonamiento interno realiza el modelo (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning).

Algo que conviene tener en cuenta es que el modelo devuelve únicamente texto. Si tu aplicación necesita imágenes, audio o vídeo generados como resultado, este no es el modelo para ese trabajo, aunque pueda leer esos formatos como entrada. El corte de conocimiento también merece planificarse: para preguntas sobre eventos recientes, la recuperación o el contexto proporcionado en el prompt harán más por la precisión que la propia memoria del modelo.