Gemini 3.6 Flash es un modelo en disponibilidad general que la documentación de Google posiciona como inteligencia de nivel frontera sostenida para la era agéntica, optimizado para mayor velocidad y menor coste.
- Entrada
- texto imagen vídeo audio $1.5/M
- Salida
- texto $7.5/M
- Entrada de audio
- $5/M
- Lectura de caché
- $0.15/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~70% más barato
- Corte de conocimiento
- 2026-03
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 65 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 | 2026-03 |
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 | Comparte el perfil de pensamiento de 3.5 Flash, con medium por defecto y high como ajuste dinámico; los tokens de pensamiento se facturan como tokens de salida y las firmas de pensamiento deben devolverse sin modificar a lo largo de los 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 |
|---|
- GA
- contexto de 1M tokens, salida máxima de 64K
- pensamiento más el conjunto completo de herramientas integradas, incluido Computer Use
- posicionado oficialmente como más fuerte en tareas agénticas y multimodales complejas y con menor uso de tokens que 3.5 Flash. Nota: temperature/top_p/top_k quedan obsoletos y se ignoran a partir de esta generación. El corte de conocimiento procede de la tarjeta de modelo de DeepMind (la página de la API eliminó la fila): marzo de 2026, y la tarjeta añade que algunos dominios siguen limitados a enero de 2025
Un prompt, medido a través del gateway
Gemini 3.6 Flash superado · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.
salida 893 tok (+816 pensamiento) latencia 4.7 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 3.6 Flash superado · 8/8 cases
Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]
salida 2034 tok (+1768 pensamiento) latencia 10.0 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
Gemini 3.6 Flash superado · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
salida 2843 tok (+2783 pensamiento) latencia 13.1 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
Gemini 3.6 Flash fallado · 60 words, 0 banned, 0 questions
72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]
salida 4092 tok (+3929 pensamiento) latencia 16.3 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 3.6 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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de Gemini 3.6 Flash
- La documentación indica que ofrece un mayor rendimiento en tareas agénticas y multimodales complejas reduciendo el uso de tokens, a un precio inferior al de 3.5 Flash.
- Google destaca la generación de código, la ejecución agéntica y el razonamiento espacial como sus puntos fuertes y señala los bucles agénticos rápidos que implican ciclos e iteraciones de codificación complejos como aquello para lo que es mejor; la tarjeta de modelo lo describe como el nivel caballo de batalla, con mejor eficiencia de tokens que 3.5 Flash.
- Admite el pensamiento y el conjunto completo de herramientas integradas, incluidas Computer Use, llamada a funciones, salidas estructuradas, ejecución de código, grounding de búsqueda y de Maps, contexto de URL, búsqueda de archivos, caché de contexto, la Batch API y la inferencia Flex y Priority.
- La entrada cubre texto, imagen, vídeo y audio a lo largo de una ventana de contexto de 1M tokens con 65.536 tokens de salida. thinking_level acepta minimal, low, medium y high y toma medium por defecto, siendo minimal un mínimo y no un interruptor de apagado.
- La fecha de corte de conocimiento es marzo de 2026.
- La página del modelo señala además un cambio de API: temperature, top_p y top_k quedan obsoletos y se ignoran a partir de esta generación, y Google advierte de que los modelos futuros devolverán un HTTP 400 por ellos.
- Synthorai lo sirve a través de su endpoint de chat compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Gemini 3.6 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 3.6 Flash.
¿En qué destaca Gemini 3.6 Flash?
Inteligencia de frontera más rápida y económica; menor uso de tokens que 3.5 Flash según Google; contexto 1 M, Computer Use integrado. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Gemini 3.6 Flash?
Gemini 3.6 Flash cuesta $1.5 por millón de tokens de entrada y $7.5 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 3.6 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 3.6 Flash?
Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="gemini-3.6-flash" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.
¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de Gemini 3.6 Flash?
La fecha de corte de conocimiento de Gemini 3.6 Flash es 2026-03, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-22).
Modelos relacionados
Comparar
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.