Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-5-flash-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-5-flash-u003a-batch/ Language: es-mx # Google: Gemini 3.5 Flash (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-5-flash-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-5-flash-u003a-batch/facts.json) ## [Google: Gemini 3.5 Flash (batch)](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-5-flash-u003a-batch/) Gemini 3.5 Flash combina comprensión multimodal con razonamiento para programación y tareas de agentes de varios pasos. Acepta texto, imágenes, video, audio y PDF y produce texto, con salidas estructuradas, herramientas y un límite de entrada de 1,048,576 tokens en su perfil documentado. - [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `google/gemini-3.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-5-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 3.5 Flash es el perfil de modelo Flash multimodal de Google para programación sostenida y trabajo con agentes. Sus entradas documentadas son texto, imágenes, video, audio y PDF, con salida de texto. El enfoque de sus tareas incluye programación iterativa, exploración de soluciones alternativas y secuencias más largas de instrucciones y uso de herramientas. La edición 3.5 proporciona controles documentados de pensamiento, entradas multimodales y flujos con herramientas. Una tarea de programación puede combinar un requisito escrito, archivos de código pertinentes y una captura del resultado previsto. Proporciona el comportamiento observado, el comportamiento esperado y las restricciones que deben mantenerse intactas. Un ejemplo de encargo es: “Compara la captura con el texto del componente, identifica la discrepancia en el flujo del formulario y propone una corrección enfocada. Explica qué detalles de la fuente justifican el cambio”. Para una tarea documental, proporciona las páginas pertinentes y solicita una comparación con requisitos explícitos, con referencias de fuente para cada hallazgo. La edición documenta niveles de pensamiento mínimo, bajo, medio y alto. Medio es el valor predeterminado, que cambia respecto del valor alto predeterminado de Gemini 3 Flash Preview. Mínimo se adapta a respuestas simples y decisiones sencillas de herramientas sin garantizar que el razonamiento esté completamente deshabilitado; bajo se dirige a tareas que requieren menos pasos; alto proporciona un razonamiento más profundo para problemas difíciles de matemáticas, programación y agentes. Google recomienda usar thinking\_level para controlar el esfuerzo y conservar los ajustes de muestreo predeterminados, en lugar de intentar forzar el razonamiento cambiando temperature, top-p o top-k. Un comportamiento definitorio es la conservación del contexto de razonamiento durante una tarea de varios turnos. El flujo Interactions de Google lleva ese contexto automáticamente; su flujo GenerateContent requiere el historial completo de conversación sin modificar, incluidas las firmas de pensamiento. Esto respalda una tarea continua de depuración o refactorización en la que el razonamiento previo orienta el siguiente paso. Conserva la estructura real de la conversación en lugar de convertir cada seguimiento en un prompt sin relación, y mantén claro el entregable final solicitado a medida que avanza el trabajo. El conjunto documentado de herramientas incluye Google Search, fundamentación con Google Maps, File Search, Code Execution, URL Context y Function Calling estándar; el uso combinado de herramientas y Computer Use se marcan como capacidades preliminares. Structured Outputs puede proporcionar un registro de datos definido. Da a las funciones un propósito claro y una definición de parámetros: el modelo elige una función, mientras que la aplicación conectada realiza la operación y devuelve el resultado. Google exige que los resultados de funciones correspondan a las llamadas previas por identidad, nombre y cantidad; los resultados multimodales pertenecen a la respuesta de la función. La tabla exacta del modelo de API indica una entrada máxima de 1,048,576 tokens y una salida máxima de 65,536 tokens. El historial de conversación y los medios proporcionados contribuyen al presupuesto de entrada. La caché y el procesamiento por lotes están documentados para este perfil, con opciones adicionales de procesamiento Flex y Priority en la tabla de Google. Estos límites y capacidades describen la edición del productor; no requieren que una respuesta llene toda la ventana de salida ni hacen necesaria cada herramienta para una tarea. Este perfil genera texto en lugar de imágenes o audio y no utiliza Live API. Su guía para desarrolladores también excluye la segmentación de imágenes. Para una pregunta visual, solicita una descripción, extracción o interpretación del material proporcionado; para una grabación hablada, pide un resultado textual. Cuando la respuesta depende de información más reciente, el flujo documentado de fundamentación mediante búsquedas puede agregar fuentes más allá del conocimiento de entrenamiento. Indica si se necesita información externa y qué evidencia debe conservar la respuesta final. Para una tarea larga útil, define el resultado final y el criterio de finalización antes del primer paso. Una tarea de análisis de soporte podría solicitar una tabla de problemas observados, pasajes que los respaldan y una respuesta propuesta; una tarea de programación podría requerir el cambio enfocado y el resultado pertinente de validación. Adjunta el contexto de origen que importa, especifica las acciones de herramientas permitidas y solicita una respuesta final explícita que separe el trabajo completado de las preguntas que todavía requieren información. Esto convierte el flujo sostenido del modelo en un entregable concreto de texto, código o estructura definida. **Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `google/gemini-3.5-flash:batch` [`google/gemini-3.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.5-flash%3Abatch&fmt=batches) Google /`google/gemini-3.5-flash:batch` ### Inicio Gemini 3.5 Flash combina comprensión multimodal con razonamiento para programación y tareas de agentes de varios pasos. Acepta texto, imágenes, video, audio y PDF y produce texto, con salidas estructuradas, herramientas y un límite de entrada de 1,048,576 tokens en su perfil documentado. 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-3.5-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— | | Campo`requests[].body.model` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites google/gemini-3.5-flash:batch, google/gemini-3.5-flash | Predeterminado— | | Campo`provider.only` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites google-vertex/global | Predeterminado— | | Campo`provider.allow_fallbacks` | Tipo`boolean\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites false, null | 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 **$0.0015** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.009** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00015** / 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 **$0.0015** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.009** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00015** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Batch curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado ```bash set -eu : "${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-3.5-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") supplied_model = item["body"].get("model") if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-3.5-flash:batch', 'google/gemini-3.5-flash']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.5-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")) ``` ```python import json from pathlib import Path raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes() response = json.loads(raw) if response.get("status") != "completed": raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting") results = response.get("results") if not isinstance(results, list) or not results: raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing") Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8") # Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error. ``` ### 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 el JSON completo del estado original, cada result/custom\_id y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda results\[\] completados como JSONL sin filtrar. ##### 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 | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`endpoint` | Tipostring | | Campo`status` | Tipostring | | Campo`request_counts` | Tipoobject | | Campo`results[].id` | Tipostring | | Campo`results[].response.status_code` | Tipointeger | | Campo`results[].response.request_id` | Tipostring | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónLa estructura en línea documentada no es válida, hay claves duplicadas, existe un problema con la identidad de los elementos o hay un conflicto entre las capacidades configuradas del modelo. | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de realizar cualquier nuevo envío. | | Respuesta401 · `authentication_error` | CondiciónClave de API no válida. | Siguiente pasoUsa la clave de Ailoot autorizada. | | Respuesta403 · `permission_error` | CondiciónGrupo de Batch no disponible. | Siguiente pasoVerifica los permisos de la clave y el grupo. | | Respuesta422 · `invalid_request_error` | CondiciónBatch usa facturación contra saldo; se rechazan las solicitudes de creación con una suscripción. | Siguiente pasoUsa el grupo autorizado con facturación contra saldo. | | Respuesta422 · `price_unavailable` | CondiciónNo se puede cotizar la entrada de Batch. | Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia. | | Respuesta402 · `billing_error` | CondiciónReserva de Batch no disponible. | Siguiente pasoResuelve los requisitos de admisión antes de realizar una nueva solicitud. | | Respuesta503 · `price_unavailable` | CondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles. | Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios. | | Respuesta503 · `api_error` | CondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible. | Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta. | | Respuesta503 · `result_pending_check` | CondiciónEl resultado original requiere una revisión; X-Should-Retry:false. | Siguiente pasoConserva el operation\_id/id original y consulta su estado; nunca repitas el POST original. | | Respuesta404 · `not_found` | CondiciónLa operación de consulta de estado de Batch no existe o pertenece a otra identidad. | Siguiente pasoUsa el id original exacto y el mismo usuario, clave y grupo. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`google/gemini-3.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.5-flash%3Abatch&fmt=batches) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`google/gemini-3.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.5-flash%3Abatch&fmt=batches) FAQ · Google: Gemini 3.5 Flash (batch) ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3.5-flash:batch`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3.5-flash:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3.5-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. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es-mx/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.