Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/ Language: es-mx # Google: Gemini 2.5 Flash (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/facts.json) ## [Google: Gemini 2.5 Flash (batch)](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/) Gemini 2.5 Flash es el modelo estable de razonamiento híbrido de Google para análisis multimodal y tareas de agentes. Su presupuesto dinámico de pensamiento puede configurarse de 0 a 24,576 tokens, incluido un modo desactivado. Texto, imágenes, audio, video y documentos se convierten en texto o resultados estructurados, con un límite documentado de entrada de 1,048,576 tokens. - [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/#method-0) Sobre el modelo Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado. Gemini 2.5 Flash es el perfil estable de razonamiento híbrido de Google para trabajo multimodal versátil y uso de herramientas con agentes. Ofrece respuestas con y sin pensamiento para tareas multimodales a gran escala que necesitan distintos niveles de razonamiento. Texto, imágenes, audio y video contribuyen a una respuesta textual. La entrada documental también se describe en el perfil de nube específico del modelo de Google. Un resultado útil puede ser una comparación documental, una gráfica interpretada, una transcripción, código o un registro estructurado. El control de razonamiento de la edición utiliza thinkingBudget. El pensamiento dinámico es el valor predeterminado; un ajuste de -1 permite al modelo adaptar su razonamiento a la complejidad de la tarea. Un presupuesto explícito puede ir de cero a 24,576 tokens, y cero desactiva el pensamiento. Elige un presupuesto apropiado para el problema real en lugar de asignar el mismo esfuerzo a una categorización simple y a un análisis de varias condiciones. La guía trata el presupuesto como orientación, y la ficha nativa señala que su cumplimiento puede no ser exacto. Para una tarea documental o de datos, define la pregunta, los campos requeridos y la evidencia que debe acompañar al resultado. Para una comparación de requisitos, compara dos especificaciones y devuelve el requisito cambiado, su pasaje de origen y el efecto en un flujo indicado. La salida estructurada es útil cuando cada hallazgo necesita la misma forma de registro. Si la fuente da varios valores posibles o deja un campo abierto, conserva esa incertidumbre en lugar de forzar una sola respuesta plausible. Revisa los valores devueltos frente a las páginas o los datos proporcionados. Para material visual o de audio, identifica el objeto, etiqueta, evento o pasaje de grabación pertinente. Solicita el tipo de texto necesario: valores visibles de una gráfica, una descripción de evento, una transcripción o un resumen. Estos entregables son distintos, y la instrucción debe indicar cuál producir. La ficha nativa compartida incluye Flash Image y Flash Audio como capacidades identificadas por separado; sus salidas de imagen y voz generadas no forman parte de este perfil estable de texto. El perfil exacto de nube de Google documenta entradas PDF y de texto sin formato con límites específicos de interfaz: 50 MB por PDF importado mediante la API y hasta 3,000 páginas por archivo, con un límite de 7 MB para archivos de texto sin formato. Ese perfil también describe aproximadamente 45 minutos de video con audio o una hora sin audio, y aproximadamente 8.4 horas de audio dentro de la capacidad de entrada de un millón de tokens. Estas son las restricciones declaradas de la interfaz de nube, separadas de la ventana general de tokens del modelo. Prepara la sección pertinente y el formato de origen en lugar de suponer que cada tipo de archivo o ruta de carga tiene el mismo límite. La tabla exacta de Gemini API enumera llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps, contexto de URL y salidas estructuradas. Define la función de cada herramienta y la forma de sus parámetros, y continúa a partir del resultado real devuelto. Un modelo puede solicitar una operación, mientras que la aplicación conectada la realiza. Conserva el contexto necesario de firmas de pensamiento al continuar una tarea de razonamiento en la interfaz sin estado. Una respuesta estructurada o una sugerencia de función no establecen de forma independiente que una operación externa tuvo éxito. La ficha nativa del modelo indica 1M de contexto y 64K de salida textual, mientras que la tabla exacta de API especifica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 de salida. Un límite de respuesta incluye los tokens de pensamiento, por lo que un límite demasiado pequeño puede dejar la respuesta final truncada o vacía. Solicita un entregable del tamaño adecuado para la capacidad de salida y usa el presupuesto de razonamiento para guiar el esfuerzo. Se documentan caché y procesamiento por lotes, Flex y Priority para este perfil del productor. Conserva identificadores de elementos al preparar varios registros independientes. La edición estable sigue siendo distinta de las variantes Flash Preview y de modelos posteriores Gemini 3. Su ficha enumera posibles alucinaciones, limitaciones en comprensión causal y razonamiento lógico complejo o contrafactual, y una fecha de corte de conocimiento de enero de 2025. Proporciona evidencia reciente cuando una tarea dependa de información más nueva. Comprueba cálculos, valores extraídos, transcripciones y código propuesto frente a la fuente o el resultado real de ejecución. El pensamiento híbrido es útil cuando respalda ese resultado concreto, en lugar de convertirse en sustituto de su revisión. **Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-flash:batch` [`google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&fmt=batches) Google /`google/gemini-2.5-flash:batch` ### Inicio Gemini 2.5 Flash es el modelo estable de razonamiento híbrido de Google para análisis multimodal y tareas de agentes. Su presupuesto dinámico de pensamiento puede configurarse de 0 a 24,576 tokens, incluido un modo desactivado. Texto, imágenes, audio, video y documentos se convierten en texto o resultados estructurados, con un límite documentado de entrada de 1,048,576 tokens. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` Entrada `text` Salida `text` Formato de salida JSON de results\[\].response.body en línea | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`endpoint` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites /v1/chat/completions | Predeterminado— | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-2.5-flash:batch | Predeterminado— | | Campo`requests` | Tipo`batch_item[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`requests[].custom_id` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`requests[].body.messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`completion_window` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites 24h | Predeterminado— | | Campo`provider` | Tipo`object\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratoendpoint, model, requests | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`representation` | Contratorequests\[\] en línea; cada elemento tiene custom\_id y body | | Parámetro`request_endpoint_profile` | Contrato/v1/chat/completions | | Parámetro`file_material` | ContratoQuien realiza la llamada puede leer localmente el JSONL UTF-8 real e incorporarlo a requests\[\]. No se utiliza el campo purpose para cargas, ni input\_file\_id ni referencias a archivos. Si falta el material del cliente o está vacío, la preparación se detiene antes del POST. | | Parámetro`serialization_order` | Contratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion\_window (si se proporciona), requests al final | | Parámetro`optional_controls` | Contratoprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Parámetro`schema_scope` | ContratoCuerpos de solicitudes de texto de Chat Completions dentro de la estructura Batch en línea documentada. | Ciclo de vida: `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · El response.id real de la respuesta de creación original; el mismo usuario, clave y grupo ### Tarifas Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo fast Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default Precios de caché explícita No habilitado Cuando se solicita caché explícita #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas. | Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0003** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0025** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00006** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0003** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0025** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00006** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Batch curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del cliente ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json from pathlib import Path body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}') Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8") PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json ``` ```python import json, os from pathlib import Path from urllib.request import Request, urlopen def prepare_requests(customer_path): path = Path(customer_path) if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing") items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()] if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests") ids = set() for item in items: if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body") cid = item["custom_id"] if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique") ids.add(cid) if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash:batch", "requests":items} if __name__ == "__main__": material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "") if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file") body = prepare_requests(material) key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "") if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY") request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST") with urlopen(request) as response: raw = response.read() Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw) print(raw.decode("utf-8")) ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · Batch JSON de results\[\].response.body en línea - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### Consultar el estado de la tarea curl · estado de la operación original ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID' import json from pathlib import Path from urllib.parse import quote response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8")) operation = response.get("id") if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit") print(quote(operation, safe="")) PY_ID )" curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json ``` ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Conserva todos los resultados, los cuerpos de respuesta o error, las alternativas y el uso total. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva el ID de la operación original. La respuesta 503 result\_pending\_check incluye X-Should-Retry:false; nunca vuelvas a enviar un lote original cuyo resultado sea desconocido. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`results[].custom_id` | Tipostring | | Campo`results[].response.body.choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`results[].error` | Tipoobject\|null | | Campo`usage` | Tipoobject\|null | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&fmt=batches) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&fmt=batches) FAQ · Google: Gemini 2.5 Flash (batch) ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash:batch`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash:batch`: `requests.min_items`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. 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