Gemini 2.5 Flash Batch
Red Neuronal
Gemini 2.5 Flash Batch es un modelo de Google con razonamiento integrado: gemini para código, matemáticas y tareas científicas.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 65 535 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
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 Batch?
Gemini 2.5 Flash Batch es un modelo de Google para razonamiento avanzado, programación, matemáticas y tareas científicas. Cuenta con un modo de reflexión integrado: antes de responder, el modelo calcula la solución, por lo que el resultado está mejor fundamentado que con la generación directa. La variante batch está diseñada para el procesamiento por lotes, donde las solicitudes se envían en flujo, no una por una en un diálogo. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos según el uso, y los tokens no caducan. En la misma ventana encontrará más de 250 modelos: es fácil compararlos, y la API unificada de BotHub permite reemplazar el modelo en el código sin reescribir la integración. Los diálogos se cifran mediante AES-GCM, los datos no se guardan, y para empresas hay contrato, factura, EDI y panel de administración con límites. Es útil para analizar y refactorizar código, depurar errores y escribir pruebas, verificar cálculos matemáticos y de ingeniería, procesar grandes volúmenes de texto bajo un mismo escenario y preparar borradores de documentación técnica.Preguntas frecuentes sobre Gemini 2.5 Flash Batch
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.
Es una versión de Gemini 2.5 Flash para procesamiento por lotes: el modelo acepta texto, documentos e imágenes, es adecuado para analizar informes y contratos, resumir, extraer datos según plantillas, escribir y depurar código. El contexto de hasta 1 048 576 tokens permite cargar colecciones completas de archivos.
El límite de salida es de hasta 65 535 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un análisis detallado, documentación técnica o un módulo de código grande. Si el material es más extenso, divida la tarea en varias solicitudes: la enorme ventana de contexto permite mantener todo el historial en el diálogo.
Sí, el modelo tiene un modo de razonamiento: antes de dar un resultado, desglosa la tarea paso a paso. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, preguntas STEM y depuración de código, donde lo importante no es la velocidad de formulación, sino la corrección del proceso de solución.
Sí, se admiten tanto la llamada a funciones como la salida estructurada en JSON. El modelo puede integrarse en escenarios de agentes, conectarse a servicios y bases de datos externas, y recibir respuestas estrictamente según un esquema. En BotHub, esto se hace a través de una API unificada compatible con OpenAI.
Según nuestros datos, se aceptan texto, imágenes y documentos, incluso en formato nativo: puede enviar un escaneo, una tabla o un esquema y pedir que se analice el contenido. La recepción de audio y video no está marcada en nuestros datos; verifique el formato necesario para su tarea.
No tenemos datos específicos sobre los idiomas de los prompts y las respuestas, por lo que lo más fiable es probar el modelo con su consulta típica; no toma mucho tiempo. BotHub está completamente en ruso: interfaz, soporte, pago con tarjetas rusas en rublos, acceso sin VPN ni tarjeta extranjera.