Gemini 3.6 Flash Batch
Red Neuronal
Gemini 3.6 Flash Batch es un modelo de Google para código, agentes y desarrollo web, disponible a través de la API de BotHub.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 65 536 tokens
- Niveles de razonamiento
- mínimo, 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 3.6 Flash Batch?
Gemini 3.6 Flash Batch es un modelo de Google altamente eficiente para programación, escenarios de agentes y desarrollo de servicios web y aplicaciones. Se centra en la precisión del resultado: la salida es más pulida y requiere menos correcciones, y el modo por lotes está diseñado para tareas donde se necesita una respuesta masiva, no en tiempo real. A través de BotHub, el modelo funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos y según el uso, por tokens consumidos que no caducan. En una sola ventana hay más de 250 modelos: es fácil compararlos y cambiarlos, y una API unificada compatible con OpenAI permite cambiar de modelo en el sistema multimodal sin reescribir la integración. Los datos se cifran mediante AES-GCM, y BotHub ofrece contratos, facturas y gestión electrónica de documentos para empresas, además de un panel de administración con límites. Es ideal para procesar lotes de tareas de un rastreador y obtener correcciones listas, reescribir módulos obsoletos, crear prototipos de interfaces web a partir de descripciones de texto, usar el modelo como núcleo de un agente que trabaja con un repositorio o realizar revisiones de grandes conjuntos de commits.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.6 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 un modelo de texto de Google con un contexto de 1 048 576 tokens. Analiza documentos largos e imágenes, escribe y corrige código, resuelve problemas de razonamiento y llama a funciones externas. Es adecuado para el análisis de archivos voluminosos, atención al usuario, procesamiento de datos por lotes y servicios multimodales a través de una API unificada.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 65 536 tokens, suficiente para un documento extenso, un informe detallado o un módulo de código grande completo. Si la tarea es mayor, divídala en partes: el contexto de 1 048 576 tokens permite mantener toda la historia en el diálogo.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado en nuestros datos. El modelo desglosa la tarea en pasos antes de dar el resultado, lo cual es notable en matemáticas, lógica, depuración de código y análisis de documentos contradictorios. En consultas simples, la ventaja de este modo es menor que en las complejas.
Sí. La llamada a funciones (function calling) y la salida estructurada en JSON están confirmadas, por lo que el modelo puede conectarse a sus herramientas, bases de datos y servicios externos para obtener una respuesta predecible según un esquema definido. En BotHub, esto funciona a través de una API unificada compatible con OpenAI, por lo que el modelo se puede cambiar sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos sí, están indicados en nuestros datos: envíe un escaneo, PDF, tabla o captura de pantalla y obtenga un análisis en texto. No hay información sobre audio y video, por lo que no podemos prometer su aceptación de antemano; es más fácil verificarlo con su propio archivo.
No tenemos información en nuestros datos sobre los idiomas de los prompts y las respuestas, por lo que no afirmaremos nada sobre la calidad del ruso. La forma más fiable es comprobarlo usted mismo: envíe una consulta típica y compare la respuesta con otro modelo en la misma ventana de BotHub; el cambio toma segundos.