Gemini 2.5 Flash
Red Neuronal
Gemini 2.5 Flash es un modelo de Google con motor de razonamiento integrado para código, matemáticas y tareas científicas.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Cómo funciona Gemini 2.5 Flash?
Gemini 2.5 Flash es un modelo de trabajo de Google diseñado para razonamiento avanzado, programación, matemáticas y tareas científicas. Incluye un motor de razonamiento: el modelo procesa la tarea antes de responder, lo que permite manejar razonamientos de varios pasos con mayor confianza que mediante generación directa. A través de BotHub, te conectas sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagas con tarjeta rusa por tokens consumidos, y los tokens no caducan. En la misma ventana, tienes acceso a más de 250 otras redes neuronales para comparar respuestas, y una API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los datos se cifran mediante AES-GCM y no se guardan; para empresas, ofrecemos contrato, facturación, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Para desarrolladores, Gemini 2.5 Flash es útil para escribir y refactorizar código, depurar y analizar errores. Para analistas, sirve para desglosar cálculos y verificar la lógica. Para estudiantes e investigadores, ayuda a resolver problemas matemáticos y científicos. Para equipos de producto, funciona como el núcleo de un asistente que mantiene largas cadenas de razonamiento.Preguntas frecuentes sobre Gemini 2.5 Flash
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo trabaja con texto, código y documentos: analiza archivos voluminosos, responde sobre su contenido y ayuda con la refactorización y depuración. El contexto es de 1 048 576 tokens, por lo que puedes cargar un proyecto completo o un informe extenso y discutirlo en un solo diálogo.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 65 535 tokens, suficiente para un artículo largo, documentación detallada o un archivo de código grande. Si necesitas más volumen, divide la tarea en partes y continúa en el mismo diálogo: el contexto lo permite.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado: el modelo construye una cadena de pensamiento, lo que le permite mantenerse más estable en tareas de varios pasos, como matemáticas, lógica y análisis de código. En consultas simples la diferencia es casi imperceptible, pero en las complejas la precisión es notablemente mayor.
Sí, admite tanto llamadas a funciones como salida estructurada en JSON. Puedes conectar herramientas externas, crear agentes y obtener respuestas estrictamente bajo un esquema definido. Todo esto funciona a través de la API de BotHub compatible con OpenAI, sin necesidad de reescribir la integración al cambiar de modelo.
Imágenes y documentos sí, incluyendo procesamiento nativo de archivos: puedes enviar un escaneo, PDF o imagen y hacer preguntas sobre su contenido. La recepción de audio y video no está confirmada en nuestros datos, pero eso no significa que no sea posible; es más fácil verificarlo con tu propio archivo.
El idioma de los prompts y la salida no está especificado en nuestros datos, por lo que no haremos promesas: evalúa el modelo con tu propio texto. En BotHub está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, con pago en rublos y sin suscripción: los tokens no caducan.