Gemini 3.6 Flash
Red Neuronal
Gemini 3.6 Flash de Google: modelo para trabajar con código, flujos de trabajo de agentes y desarrollo web.
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 3.6 Flash?
Gemini 3.6 Flash es un modelo de alta eficiencia de Google para programación, escenarios de agentes y desarrollo de aplicaciones web. Está diseñado para obtener resultados precisos: genera código listo para usar de inmediato, con menos correcciones y retrabajos, por lo que es adecuado para agentes autónomos y flujos de trabajo repetitivos. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pagas con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens utilizados, sin necesidad de suscripción y los tokens no caducan. En la misma ventana hay más de 250 modelos, lo que facilita cambiar entre ellos y comparar respuestas para una misma tarea. Una API única compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración, los chats están cifrados con AES-GCM y, para equipos, ofrecemos contrato, factura, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Es útil para crear prototipos de interfaces y llevarlos a un estado funcional, analizar repositorios desconocidos y realizar refactorizaciones, encontrar la causa de errores mediante seguimientos de pila, construir agentes que sigan cadenas de pasos o automatizar tareas rutinarias de soporte y análisis interno.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.6 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.
Es un modelo de Google para trabajar con texto: análisis y escritura de código, razonamiento y tareas STEM, análisis de documentos e imágenes. El contexto es de 1 048 576 tokens, por lo que informes extensos, registros y repositorios completos caben en una sola solicitud. Adecuado tanto para chat como para integraciones API.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 65 536 tokens: esto equivale a decenas de páginas de texto o un archivo de código grande completo. Si necesitas un volumen mayor, divide la tarea en partes y continúa el diálogo: el contexto de más de un millón de tokens permite mantener toda la conversación.
Sí, el razonamiento antes de responder está incluido en las capacidades del modelo: desglosa la tarea paso a paso antes de dar un resultado. Esto ayuda en matemáticas, lógica, análisis de código e instrucciones de varios pasos, donde lo importante no es una respuesta rápida, sino un proceso de solución correcto.
Sí, el modelo admite la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON. Tú describes las herramientas, el modelo decide cuándo aplicarlas y devuelve la respuesta en el esquema especificado. En BotHub, esto está disponible a través de una API única compatible con OpenAI: puedes cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: según nuestros datos, el modelo los acepta como entrada y responde con texto, y los documentos se procesan de forma nativa. No tenemos información sobre audio y video, por lo que no podemos prometer esa entrada: verifícalo con tu tarea o elige un modelo especializado.
No hay notas específicas sobre idiomas en nuestros datos, por lo que no prometeremos nada concreto. La forma más honesta es probarlo con tus prompts: en BotHub, todos los modelos están reunidos en una sola ventana, es fácil comparar las respuestas y elegir la adecuada. Acceso desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera.