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 $0.75/M
- Salida
- texto $3.75/M
- Entrada de audio
- $0.75/M
- Lectura de caché
- $0.075/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~85% 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 70 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 parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado 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 de la pasarela
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 razonamiento) latencia 4.7 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 3.6 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 razonamiento) latencia 10.0 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 3.6 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 razonamiento) latencia 13.1 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 3.6 Flash no superado · 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 razonamiento) latencia 16.3 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 3.6 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-3.6-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 $0.75/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 166 solicitudes de ~8K tokens a 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. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Gemini 3.6 Flash?
Gemini 3.6 Flash cuesta $0.75 por millón de tokens de entrada y $3.75 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 $0.075/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de Gemini 3.6 Flash?
Gemini 3.6 Flash tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 65,536 tokens.
¿Gemini 3.6 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 $0.075/M frente a $0.75/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?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="gemini-3.6-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 3.6 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
Todos los valores de esta página están transcritos de la documentación del propio proveedor, enlazada arriba, e indican la fecha en que se comprobaron. Los precios se comparan con los de todo el catálogo; cuando los proveedores definen una especificación de forma distinta, se muestra el valor indicando la diferencia en lugar de llevarlo a un gráfico. Aquí no hay mediciones nuestras ni puntuaciones.