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
Publicado por los proveedores: Anthropic Google Moonshot OpenAI
El precio en contexto
Posición del precio entre 60 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 la superficie de parámetros del gateway - aplica el mapeo del proveedor de 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 del gateway
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 pensamiento) latencia 7.7 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
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 pensamiento) latencia 12.7 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre 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 pensamiento) latencia 12.7 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
Gemini 3.5 Flash fallado · 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 pensamiento) latencia 19.1 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Use Gemini 3.5 Flash en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambie el base_url y conserve su 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 por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 83 solicitudes de ~8K tokens contra 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. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo 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: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.15/M.
¿Gemini 3.5 Flash admite caché de prompts?
Sí: el caché automático viene activado por defecto, con un modo explícito para ahorros garantizados. 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?
Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="gemini-3.5-flash" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.
¿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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Cada valor de esta página está transcrito de la documentación del proveedor, enlazada arriba, y lleva la fecha en que se comprobó. Los precios se comparan en todo el catálogo; los valores de especificación que los proveedores definen de forma distinta se muestran indicando la diferencia en lugar de representarse en un gráfico. Nada aquí lo medimos nosotros, y nada se puntúa.