Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash es un modelo multimodal de alto rendimiento de Google, con una ventana de contexto de 1 M de tokens y razonamiento nativo de audio y vídeo. Diseñado para ofrecer velocidad y eficiencia, proporciona un rendimiento excepcional en preguntas y respuestas sobre documentos extensos y análisis en tiempo real.

Modalidades

Contexto

Ejemplos de uso de la API

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
    --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{
        "model": "gemini-3.5-flash",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ]
    }'

Precios de Gemini 3.5 Flash

Chat, agentes de programación y trabajo con documentos. Precio por 1M de tokens: la entrada, la entrada en caché y la salida se cobran por separado. GPTProto está 40% por debajo de las tarifas oficiales.

Escenario	Lista de Google	OpenRouter	GPTProto	Ahorras / mes
Personal10 M de tokens / mes (4.8 M en caché)	$23.52	$24.81	$14.11	−$9.41≈ $112.90 / año
Equipo100 M de tokens / mes (48 M en caché)	$235.20	$248.14	$141.12	−$94.08≈ $1128.96 / año
Empresa500 M de tokens / mes (240 M en caché)	$1176.00	$1240.68	$705.60	−$470.40≈ $5644.80 / año

Costo mensual por proveedor

OpenRouter

$0.00

Google

$0.00

GPTProto

$0.00

Ahorra $0.00 / mes

Ahorro anual ≈ $0.00 · pago por uso

Características clave de Gemini 3.5 Flash

Descubre las ventajas técnicas que convierten a Gemini 3.5 Flash en un referente del desarrollo de IA multimodal de alta velocidad y contexto largo.

Ventana de contexto de 1 M de tokens

Analiza conjuntos de datos masivos, bibliotecas completas o videos de varias horas con una recuperación casi perfecta en una ventana de un millón de tokens.

Razonamiento multimodal nativo

Razona de forma nativa sobre texto, imágenes, audio y fotogramas de video sin perder datos temporales ni requerir codificadores externos.

Inferencia de latencia ultrabaja

Optimizado para ofrecer velocidad y un tiempo de respuesta hasta el primer token muy rápido, ideal para chatbots en tiempo real y agentes de alta velocidad.

Almacenamiento en caché de contexto rentable

Reduce los costes hasta un 90 % para consultas repetitivas mediante el almacenamiento en caché de grandes conjuntos de datos, haciendo sostenibles los flujos de trabajo con contexto largo a escala.

API de Gemini 3.5 Flash: preguntas frecuentes

Encuentra respuestas de expertos sobre el rendimiento, los precios y la integración de Gemini 3.5 Flash para crear aplicaciones de IA más rápidas y con un contexto amplio.

¿Qué diferencia a Gemini 3.5 Flash de Pro?

Aunque Gemini 3.5 Flash y Pro ofrecen ventanas de contexto enormes, Flash está optimizado específicamente para el rendimiento y la latencia. Proporciona un tiempo hasta el primer token significativamente más rápido que la versión Pro, lo que lo hace más adecuado para aplicaciones en tiempo real, como los bots de atención al cliente. Gestiona entradas multimodales de forma nativa, pero con un coste mucho menor, sacrificando una pequeña cantidad de razonamiento profundo a cambio de una velocidad extrema en tareas a gran escala.

¿Qué tan fiable es la ventana de contexto de 1 millón de tokens?

Gemini 3.5 Flash logra una recuperación superior al 99 % en las pruebas de «Aguja en un pajar» a lo largo de toda su ventana de contexto. Esto significa que el modelo puede encontrar y analizar con precisión información específica oculta en cientos de páginas de texto o en una hora de vídeo. Supera a casi todos los modelos de menos de 200 000 tokens en el análisis de documentos a gran escala y las consultas complejas sobre bases de código, garantizando que no pierdas detalles críticos, incluso en las instrucciones conversacionales con mayor cantidad de datos.

¿Puedo procesar vídeo y audio directamente?

Sí, Gemini 3.5 Flash es multimodal de forma nativa. A diferencia de otros modelos que requieren pasos independientes de transcripción o conversión de imagen a texto, Gemini procesa directamente el audio y los fotogramas de vídeo. Esto le permite captar matices como el ruido de fondo, el tono emocional y los cambios temporales en las secuencias de vídeo. Puedes subir hasta una hora de vídeo o archivos de audio grandes y hacer preguntas sobre marcas de tiempo específicas como si se tratara de una interacción de texto estándar.

¿Cómo funciona la memoria caché de contexto?

La memoria caché de contexto te permite almacenar en el servidor datos que utilizas con frecuencia, como una biblioteca de documentación extensa o una base de código enorme. Cuando envías nuevas consultas sobre estos datos almacenados en caché, recibes un descuento del 50 % en los tokens de entrada y una latencia significativamente menor. Esto supone un cambio radical para las empresas que realizan análisis repetitivos sobre los mismos conjuntos de datos grandes, ya que reduce los costes operativos hasta un 90 % con el tiempo en flujos de trabajo agénticos de gran volumen.

¿Se utilizan mis datos para entrenar los modelos de Google?

No. Cuando accedes a Gemini 3.5 Flash mediante nuestra API empresarial, tus datos están protegidos. Nos aseguramos de que ninguna de las instrucciones, archivos o respuestas procesados a través de GPTProto.com se utilice para entrenar los modelos subyacentes de Google ni nuestros propios sistemas. Esto te permite crear aplicaciones seguras y conformes con las normativas de privacidad para sectores sensibles como el jurídico, la salud y las finanzas, sin preocuparte por filtraciones de datos ni por la exposición de información confidencial.

¿Cómo cambio de GPT-4o-mini a Gemini?

La migración es sencilla porque nuestra API es compatible con OpenAI. Solo tienes que actualizar la URL base y cambiar el nombre del modelo a gemini-3.5-flash. La mayoría de las instrucciones del sistema y las estructuras de llamadas a funciones son compatibles 1:1. Al cambiar, obtienes acceso a una ventana de contexto mucho más grande y al procesamiento nativo de vídeo a un precio competitivo, a menudo con una latencia menor para cargas de trabajo de producción de alto rendimiento y tareas complejas de extracción de datos.