Gemini 3.5 Flash es el modelo que el catálogo de Google etiqueta como el más inteligente para un rendimiento de frontera sostenido en tareas agénticas y de codificación, describiéndolo como inteligencia optimizada para tareas del mundo real a mayor velocidad y menor coste y «diseñado para la era agéntica», con especial soltura en el despliegue de subagentes, los flujos de trabajo de varios pasos y las tareas de largo horizonte a escala.
- Entrada
- texto imagen vídeo audio $1.5/M
- Salida
- texto $9/M
- Entrada de audio
- $5/M
- Lectura de caché
- $0.15/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~70% más barato
- Corte de conocimiento
- 2025-01
Benchmarks
El precio en contexto
Posición del precio entre 68 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.048.576 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 65.536 |
| Corte de conocimiento | 2025-01 |
Caché de prompts
| Modo | automático + explícito |
|---|---|
| Prefijo mín. | 4096 |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | thinkingLevel |
|---|---|
| Valores admitidos | minimal · low · medium · high |
| Valor por defecto | medium se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | No |
| Comportamiento del razonamiento | high es el ajuste dinámico; minimal no garantiza que el pensamiento esté desactivado, así que los tokens de pensamiento se facturan como tokens de salida en cada solicitud y las firmas de pensamiento deben devolverse para la continuidad entre turnos. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen + vídeo + audio → texto |
|---|
- 1.048.576 tokens de entrada / 65.536 de salida
- ejecución de código admitida
- uso del ordenador en Preview
Un prompt, medido a través de la pasarela
Gemini 3.5 Flash superado · 3 sentences
Reasoning models do not just generate a final answer; they perform a silent, multi-step "thinking" process beforehand to ensure higher accuracy. We are billed for every single one of these invisible reasoning steps (called "thinking tokens"), which drastically increases the computational volume per query. Consequently, while our user activity remained flat, our unit costs doubled because the AI is now doing significantly more backend processing to deliver these higher-quality results.
salida 1152 tok (+1065 razonamiento) latencia 7.7 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
Gemini 3.5 Flash superado · 8/8 cases
Here is the corrected version of the function: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation of the Bug The original code initialized `best` and `cur` to `0` instead of `1` (the minimum run length for any non-empty list), which caused it to count the number of adjacent duplicate *transitions* rather than the actual number of *elements* in a run. This resulted in an off-by-one error for all runs and caused single-element lists to incorrectly return `0`. […]
salida 2386 tok (+2110 razonamiento) latencia 12.7 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
Gemini 3.5 Flash superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
salida 1950 tok (+1885 razonamiento) latencia 12.7 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
Gemini 3.5 Flash no superado · 50 words, 0 banned, 0 questions
thought 51: OpenAI, 52: Anthropic, 53: and 54: Cohere. 55: When 56: a 57: client 58: submits 59: a 60: matching 61: request, 62: the 63: gateway 64: retrieves 65: the 66: cached 67: result 68: instantly, 69: slashing 70: latency 71: and 72: reducing 73: your 74: monthly 75: […]
salida 4092 tok (+3933 razonamiento) latencia 19.1 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa Gemini 3.5 Flash en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.5-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-3.5-flash",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.5-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de Gemini 3.5 Flash
- La tarjeta de modelo de Google nombra como usos previstos los flujos de trabajo agénticos, las tareas de codificación y los procesos empresariales de varias semanas.
- Toma entrada de texto, imagen, vídeo, audio y PDF a lo largo de una ventana de contexto de 1.048.576 tokens con 65.536 tokens de salida, y devuelve texto.
- Se admiten la llamada a funciones, las salidas estructuradas, la ejecución de código, el grounding de búsqueda y de Maps, el contexto de URL, la búsqueda de archivos, la caché de contexto, la Batch API y el uso del ordenador en vista previa; no se admiten la generación de imágenes, la generación de audio ni la Live API.
- El pensamiento se fija con thinking_level, que acepta minimal, low, medium y high y toma medium por defecto, un valor deliberadamente más barato que el high de los modelos de vista previa de Gemini 3, aunque minimal es un mínimo y no un interruptor de apagado y sigue facturando tokens de razonamiento.
- Las firmas de pensamiento se aplican aquí como en el resto de la generación.
- Está en disponibilidad general desde mayo de 2026, y gemini-3-flash-preview es su alias de vista previa; Google sitúa ahora a 3.6 Flash por encima de él en eficiencia de tokens.
- Synthorai proporciona acceso a través de su endpoint de chat compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Gemini 3.5 Flash?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $1.5/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 83 solicitudes de ~8K tokens a Gemini 3.5 Flash.
¿En qué destaca Gemini 3.5 Flash?
Rendimiento de frontera sostenido en tareas agénticas; eficaz para bucles de codificación agéntica rápidos; vista previa de uso del ordenador y soporte de grounding. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash cuesta $1.5 por millón de tokens de entrada y $9 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.15/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 65,536 tokens.
¿Gemini 3.5 Flash admite caché de prompts?
Sí: la caché automática viene activada por defecto y hay un modo explícito para garantizar el ahorro. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.15/M frente a $1.5/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 4,096 tokens para entrar en caché. Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a Gemini 3.5 Flash?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="gemini-3.5-flash" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de Gemini 3.5 Flash?
La fecha de corte de conocimiento de Gemini 3.5 Flash es 2025-01, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-09).
Modelos relacionados
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