Gemini 3.6 Flash es el perfil multimodal de uso intensivo de Google para programación, trabajo de conocimiento y ejecución con agentes. Se basa en Gemini 3.5 Flash, con énfasis en un mejor rendimiento multimodal y eficiencia de tokens. El modelo acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto. Una tarea útil puede combinar código, una captura de pantalla y un requisito, o comparar una gráfica o un plano visual con restricciones escritas para producir una explicación comprobada o una revisión dirigida.
La guía para desarrolladores enfatiza menos pasos de razonamiento, turnos y llamadas a herramientas innecesarios en trabajos de varios pasos, junto con ediciones más enfocadas. Para diagnóstico, proporciona la falla observada, la fuente pertinente y el comportamiento que debe conservarse. Para depurar gráficas, pide al modelo que examine por qué una gráfica representa la serie equivocada, identifique la transformación de datos involucrada y proponga una corrección conservando la distribución circundante. El resultado puede compararse después con los datos reales de entrada y el comportamiento requerido de la gráfica.
La inspección programática inicial es un comportamiento distintivo descrito para 3.6. El fabricante dice que el modelo examina con mayor frecuencia un problema mediante código diagnóstico antes de realizar cambios. Esto puede ayudar en una investigación compleja, pero la guía señala que puede agregar pasos exploratorios al trabajo rutinario de frontend. Indica si la tarea necesita investigación, una edición simple o una comparación de diseño. Proporciona la información que aclare esa distinción y especifica las acciones permitidas para las herramientas de la aplicación conectada.
También se destaca el razonamiento espacial y multimodal: interpretación de gráficas, conversión de planos visuales y distribuciones web de varios elementos. Proporciona la vista o páginas pertinentes, identifica qué debe interpretarse y solicita la evidencia que respalda la conclusión. Para una tarea de diseño, incluye pautas concretas de distribución y estilo. El fabricante señala un énfasis en código funcional y que los evaluadores a veces prefirieron el estilo visual de modelos anteriores, lo que hace útil un encargo visual explícito. Comprueba el resultado frente al diagrama real o los requisitos de diseño.
Medio es el nivel predeterminado de pensamiento documentado. La tabla de pensamiento específica del modelo de Google enumera mínimo, bajo, medio y alto; la guía de migración de 3.6 utiliza medio o alto en sus ejemplos de esfuerzo. La página exacta enumera llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps, contexto de URL y salidas estructuradas, con Computer Use como capacidad preliminar. Define claramente las entradas de las funciones y el resultado requerido. Una función seleccionada por el modelo necesita un resultado real de la aplicación antes de que una respuesta posterior pueda depender de su resultado. Para un análisis estructurado, define el esquema y la evidencia de origen necesaria para cada hallazgo.
La guía de 3.6 cambia la preparación respecto de solicitudes anteriores de Gemini. Declara obsoletos los ajustes de muestreo temperature, top-p y top-k, rechaza un turno final prellenado con rol de modelo y recomienda instrucciones de sistema o salidas estructuradas para controlar la respuesta. Sus reglas para respuestas de funciones vinculan una respuesta con su llamada por identidad y nombre, y la base de Gemini 3 conserva firmas de pensamiento en el uso de varios turnos. Una continuación práctica debe llevar el historial pertinente sin modificar y el resultado de la herramienta, en lugar de imitar un prefijo de respuesta anterior.
La ficha nativa especifica hasta 1M de contexto de entrada y 64K de salida textual; la tabla exacta de API indica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 de salida. Presupuesta las instrucciones, el historial y los medios como parte de la entrada y pide una salida de tamaño apropiado para la tarea. La página del productor también enumera caché y procesamiento por lotes, Flex y Priority. Al procesar registros independientes, mantén explícitos el identificador del registro y el formato del resultado. La salida es un recurso textual, incluso cuando la evidencia incluye fotografías, audio o video.
Las posibles limitaciones incluyen alucinaciones y lentitud ocasional o tiempos de espera agotados. Su corte de marzo de 2026 incluye dominios cuyo conocimiento sigue limitado a enero de 2025, por lo que debes adjuntar material más reciente o usar un flujo documentado de fundamentación cuando importen hechos actuales. Revisa cálculos, referencias de fuentes, interpretaciones visuales y modificaciones propuestas. La preparación distintiva de esta edición es un encargo diagnóstico enfocado, un alcance claro de herramientas y restricciones explícitas de diseño, seguido de la inspección del resultado concreto.
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Para depurar gráficas, pide al modelo que examine por qué una gráfica representa la serie equivocada, identifique la transformación de datos involucrada y proponga una corrección conservando la distribución circundante. El resultado puede compararse después con los datos reales de entrada y el comportamiento requerido de la gráfica.\n\nLa inspección programática inicial es un comportamiento distintivo descrito para 3.6. El fabricante dice que el modelo examina con mayor frecuencia un problema mediante código diagnóstico antes de realizar cambios. Esto puede ayudar en una investigación compleja, pero la guía señala que puede agregar pasos exploratorios al trabajo rutinario de frontend. Indica si la tarea necesita investigación, una edición simple o una comparación de diseño. Proporciona la información que aclare esa distinción y especifica las acciones permitidas para las herramientas de la aplicación conectada.\n\nTambién se destaca el razonamiento espacial y multimodal: interpretación de gráficas, conversión de planos visuales y distribuciones web de varios elementos. Proporciona la vista o páginas pertinentes, identifica qué debe interpretarse y solicita la evidencia que respalda la conclusión. Para una tarea de diseño, incluye pautas concretas de distribución y estilo. El fabricante señala un énfasis en código funcional y que los evaluadores a veces prefirieron el estilo visual de modelos anteriores, lo que hace útil un encargo visual explícito. Comprueba el resultado frente al diagrama real o los requisitos de diseño.\n\nMedio es el nivel predeterminado de pensamiento documentado. La tabla de pensamiento específica del modelo de Google enumera mínimo, bajo, medio y alto; la guía de migración de 3.6 utiliza medio o alto en sus ejemplos de esfuerzo. La página exacta enumera llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps, contexto de URL y salidas estructuradas, con Computer Use como capacidad preliminar. Define claramente las entradas de las funciones y el resultado requerido. Una función seleccionada por el modelo necesita un resultado real de la aplicación antes de que una respuesta posterior pueda depender de su resultado. Para un análisis estructurado, define el esquema y la evidencia de origen necesaria para cada hallazgo.\n\nLa guía de 3.6 cambia la preparación respecto de solicitudes anteriores de Gemini. Declara obsoletos los ajustes de muestreo temperature, top-p y top-k, rechaza un turno final prellenado con rol de modelo y recomienda instrucciones de sistema o salidas estructuradas para controlar la respuesta. Sus reglas para respuestas de funciones vinculan una respuesta con su llamada por identidad y nombre, y la base de Gemini 3 conserva firmas de pensamiento en el uso de varios turnos. Una continuación práctica debe llevar el historial pertinente sin modificar y el resultado de la herramienta, en lugar de imitar un prefijo de respuesta anterior.\n\nLa ficha nativa especifica hasta 1M de contexto de entrada y 64K de salida textual; la tabla exacta de API indica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 de salida. Presupuesta las instrucciones, el historial y los medios como parte de la entrada y pide una salida de tamaño apropiado para la tarea. La página del productor también enumera caché y procesamiento por lotes, Flex y Priority. Al procesar registros independientes, mantén explícitos el identificador del registro y el formato del resultado. La salida es un recurso textual, incluso cuando la evidencia incluye fotografías, audio o video.\n\nLas posibles limitaciones incluyen alucinaciones y lentitud ocasional o tiempos de espera agotados. Su corte de marzo de 2026 incluye dominios cuyo conocimiento sigue limitado a enero de 2025, por lo que debes adjuntar material más reciente o usar un flujo documentado de fundamentación cuando importen hechos actuales. Revisa cálculos, referencias de fuentes, interpretaciones visuales y modificaciones propuestas. 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Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Gemini 3.6 Flash es el perfil multimodal de uso intensivo de Google para programación, trabajo de conocimiento y ejecución con agentes. Se basa en Gemini 3.5 Flash, con énfasis en un mejor rendimiento multimodal y eficiencia de tokens. El modelo acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto. Una tarea útil puede combinar código, una captura de pantalla y un requisito, o comparar una gráfica o un plano visual con restricciones escritas para producir una explicación comprobada o una revisión dirigida.
La guía para desarrolladores enfatiza menos pasos de razonamiento, turnos y llamadas a herramientas innecesarios en trabajos de varios pasos, junto con ediciones más enfocadas. Para diagnóstico, proporciona la falla observada, la fuente pertinente y el comportamiento que debe conservarse. Para depurar gráficas, pide al modelo que examine por qué una gráfica representa la serie equivocada, identifique la transformación de datos involucrada y proponga una corrección conservando la distribución circundante. El resultado puede compararse después con los datos reales de entrada y el comportamiento requerido de la gráfica.
La inspección programática inicial es un comportamiento distintivo descrito para 3.6. El fabricante dice que el modelo examina con mayor frecuencia un problema mediante código diagnóstico antes de realizar cambios. Esto puede ayudar en una investigación compleja, pero la guía señala que puede agregar pasos exploratorios al trabajo rutinario de frontend. Indica si la tarea necesita investigación, una edición simple o una comparación de diseño. Proporciona la información que aclare esa distinción y especifica las acciones permitidas para las herramientas de la aplicación conectada.
También se destaca el razonamiento espacial y multimodal: interpretación de gráficas, conversión de planos visuales y distribuciones web de varios elementos. Proporciona la vista o páginas pertinentes, identifica qué debe interpretarse y solicita la evidencia que respalda la conclusión. Para una tarea de diseño, incluye pautas concretas de distribución y estilo. El fabricante señala un énfasis en código funcional y que los evaluadores a veces prefirieron el estilo visual de modelos anteriores, lo que hace útil un encargo visual explícito. Comprueba el resultado frente al diagrama real o los requisitos de diseño.
Medio es el nivel predeterminado de pensamiento documentado. La tabla de pensamiento específica del modelo de Google enumera mínimo, bajo, medio y alto; la guía de migración de 3.6 utiliza medio o alto en sus ejemplos de esfuerzo. La página exacta enumera llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps, contexto de URL y salidas estructuradas, con Computer Use como capacidad preliminar. Define claramente las entradas de las funciones y el resultado requerido. Una función seleccionada por el modelo necesita un resultado real de la aplicación antes de que una respuesta posterior pueda depender de su resultado. Para un análisis estructurado, define el esquema y la evidencia de origen necesaria para cada hallazgo.
La guía de 3.6 cambia la preparación respecto de solicitudes anteriores de Gemini. Declara obsoletos los ajustes de muestreo temperature, top-p y top-k, rechaza un turno final prellenado con rol de modelo y recomienda instrucciones de sistema o salidas estructuradas para controlar la respuesta. Sus reglas para respuestas de funciones vinculan una respuesta con su llamada por identidad y nombre, y la base de Gemini 3 conserva firmas de pensamiento en el uso de varios turnos. Una continuación práctica debe llevar el historial pertinente sin modificar y el resultado de la herramienta, en lugar de imitar un prefijo de respuesta anterior.
La ficha nativa especifica hasta 1M de contexto de entrada y 64K de salida textual; la tabla exacta de API indica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 de salida. Presupuesta las instrucciones, el historial y los medios como parte de la entrada y pide una salida de tamaño apropiado para la tarea. La página del productor también enumera caché y procesamiento por lotes, Flex y Priority. Al procesar registros independientes, mantén explícitos el identificador del registro y el formato del resultado. La salida es un recurso textual, incluso cuando la evidencia incluye fotografías, audio o video.
Las posibles limitaciones incluyen alucinaciones y lentitud ocasional o tiempos de espera agotados. Su corte de marzo de 2026 incluye dominios cuyo conocimiento sigue limitado a enero de 2025, por lo que debes adjuntar material más reciente o usar un flujo documentado de fundamentación cuando importen hechos actuales. Revisa cálculos, referencias de fuentes, interpretaciones visuales y modificaciones propuestas. La preparación distintiva de esta edición es un encargo diagnóstico enfocado, un alcance claro de herramientas y restricciones explícitas de diseño, seguido de la inspección del resultado concreto.
POST /v1/batchestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites /v1/chat/completions | Predeterminado— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-3.6-flash:batch | Predeterminado— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites 24h | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites google/gemini-3.6-flash:batch, google/gemini-3.6-flash | Predeterminado— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites google-vertex/global | Predeterminado— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoOpcional | Valores y límites false, null | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratoendpoint, model, requests |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrorepresentation | Contratorequests[] en línea; cada elemento tiene custom_id y body |
Parámetrorequest_endpoint_profile | Contrato/v1/chat/completions |
Parámetrofile_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. |
Parámetroserialization_order | Contratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion_window (si se proporciona), requests al final |
Parámetrooptional_controls | Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parámetroschema_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
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
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 $0.00075 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.00375 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.000075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0000833333333333334 / 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 $0.00075 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.00375 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.000075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0000833333333333334 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-3.6-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-3.6-flash:batch', 'google/gemini-3.6-flash']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.6-flash:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n 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")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON de results[].response.body en línea
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nConserva 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.
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.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
| 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. |
Ailoot Ultra google/gemini-3.6-flash:batch
Usa las rutas de método indicadas arriba.