Gemini 3 Flash Preview es un modelo de razonamiento de Google para comprensión multimodal, programación y tareas con agentes. Acepta texto, imágenes, video, audio y PDF y devuelve texto. Por lo tanto, una solicitud puede reunir instrucciones escritas, archivos de origen, observaciones visuales e historial de conversación alrededor de un problema. El resultado puede ser una explicación, una propuesta de código, datos extraídos o un plan fundamentado en esos materiales, en lugar de una imagen generada o una respuesta hablada.
La ficha exacta del modelo indica un límite de entrada de 1,048,576 tokens y uno de salida de 65,536 tokens. Planea la fuente y el resultado por separado: un fragmento largo de repositorio, una colección documental o una grabación solo pueden caber cuando su representación procesada y las instrucciones caben en el presupuesto de entrada, y la respuesta sigue necesitando su propia longitud asignada. Etiqueta las fuentes relacionadas e identifica qué material procede de una fuente autorizada. Para un prompt largo, la guía para desarrolladores recomienda colocar la pregunta específica después de los datos y vincularla explícitamente con la información anterior.
El pensamiento es dinámico, con alto como valor predeterminado documentado para este modelo. Los niveles compatibles son mínimo, bajo, medio y alto. Son márgenes relativos de razonamiento, no cantidades garantizadas de tokens. Mínimo todavía puede implicar cierto razonamiento en un problema difícil de programación. Elige un nivel según la tarea: una transformación breve y un problema de depuración con varias condiciones necesitan un tratamiento diferente. Usa instrucciones directas y claras en lugar de forzar rituales elaborados de razonamiento dentro del prompt; solicita el entregable final y las comprobaciones que lo hacen utilizable.
La ficha del productor enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones, ejecución de código, uso de computadora, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y caché. Las herramientas integradas pueden combinarse con llamadas a funciones personalizadas en el flujo documentado de Gemini 3. Una aplicación define las funciones, comprueba sus argumentos, ejecuta las acciones aceptadas y devuelve sus resultados. Para un asistente de código, una herramienta de lectura de archivos o un ejecutor controlado de pruebas pueden aportar evidencia concreta para el siguiente paso. Una acción propuesta y un resultado observado de herramienta deben permanecer diferenciados en el informe final.
Para programación, proporciona los archivos pertinentes, el lenguaje, el comportamiento esperado y una entrada que demuestre el problema. Establece el alcance del cambio y nombra la interfaz o comportamiento que debe conservarse. Solicita una implementación revisada y los casos que deben comprobarse. Para una tarea documental analítica, define la pregunta, los campos requeridos y las referencias de fuente. Si se utiliza salida estructurada, proporciona un esquema con significados claros de campos y reglas para valores ausentes. Valida tanto su sintaxis como si cada valor se deriva del material original.
Para análisis multimodal, identifica lo importante en cada fuente. Una captura puede respaldar una explicación de interfaz, un PDF puede aportar una tabla o gráfica y una grabación puede proporcionar eventos hablados o visibles. La guía para desarrolladores analiza controles de resolución de medios porque el detalle cambia la representación procesada y el consumo de tokens. El flujo de ejecución de código del productor puede recortar o ampliar imágenes proporcionadas, realizar cálculos a partir de datos visuales y agregar anotaciones antes de que el modelo prepare su respuesta. El texto pequeño legible puede requerir un ajuste distinto de una descripción general de escena. Mantén disponible la página, imagen o clip pertinente para comprobar observaciones, en lugar de tratar un resumen fluido como evidencia de que cada detalle se leyó correctamente.
El estado de la conversación y las herramientas debe conservarse en la interfaz elegida. Gemini 3 utiliza firmas de pensamiento para llevar contexto de razonamiento entre llamadas; la guía para desarrolladores distingue el historial con estado administrado del historial sin estado administrado manualmente. Conserva el contexto requerido al continuar una tarea con herramientas o revisar un resultado. Google también recomienda mantener su temperatura predeterminada de 1.0 en lugar de importar una receta de temperatura baja que puede causar ciclos o deterioro de comportamiento en tareas complejas. Estas son prácticas de integración del productor, no afirmaciones nuevas sobre el transporte de una aplicación particular.
El modelo de texto no anuncia generación de imágenes o audio ni Live API. La guía también distingue la comprensión visual de la segmentación de imágenes a nivel de píxel, que no es una capacidad compatible con Gemini 3 Flash. Usa un resultado final apropiado para la tarea real: observaciones vinculadas a fuentes, un registro estructurado, un cambio de código o una decisión con sus supuestos declarados. Comprueba la aritmética, verifica el código en el entorno previsto y revisa la información devuelta por herramientas. Cuando importen hechos recientes, usa las fuentes configuradas de fundamentación o datos actuales proporcionados, en lugar de suponer que el conocimiento del modelo es una base de datos en vivo.
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Etiqueta las fuentes relacionadas e identifica qué material procede de una fuente autorizada. Para un prompt largo, la guía para desarrolladores recomienda colocar la pregunta específica después de los datos y vincularla explícitamente con la información anterior.\n\nEl pensamiento es dinámico, con alto como valor predeterminado documentado para este modelo. Los niveles compatibles son mínimo, bajo, medio y alto. Son márgenes relativos de razonamiento, no cantidades garantizadas de tokens. Mínimo todavía puede implicar cierto razonamiento en un problema difícil de programación. Elige un nivel según la tarea: una transformación breve y un problema de depuración con varias condiciones necesitan un tratamiento diferente. Usa instrucciones directas y claras en lugar de forzar rituales elaborados de razonamiento dentro del prompt; solicita el entregable final y las comprobaciones que lo hacen utilizable.\n\nLa ficha del productor enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones, ejecución de código, uso de computadora, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y caché. Las herramientas integradas pueden combinarse con llamadas a funciones personalizadas en el flujo documentado de Gemini 3. Una aplicación define las funciones, comprueba sus argumentos, ejecuta las acciones aceptadas y devuelve sus resultados. Para un asistente de código, una herramienta de lectura de archivos o un ejecutor controlado de pruebas pueden aportar evidencia concreta para el siguiente paso. Una acción propuesta y un resultado observado de herramienta deben permanecer diferenciados en el informe final.\n\nPara programación, proporciona los archivos pertinentes, el lenguaje, el comportamiento esperado y una entrada que demuestre el problema. Establece el alcance del cambio y nombra la interfaz o comportamiento que debe conservarse. Solicita una implementación revisada y los casos que deben comprobarse. Para una tarea documental analítica, define la pregunta, los campos requeridos y las referencias de fuente. Si se utiliza salida estructurada, proporciona un esquema con significados claros de campos y reglas para valores ausentes. Valida tanto su sintaxis como si cada valor se deriva del material original.\n\nPara análisis multimodal, identifica lo importante en cada fuente. Una captura puede respaldar una explicación de interfaz, un PDF puede aportar una tabla o gráfica y una grabación puede proporcionar eventos hablados o visibles. La guía para desarrolladores analiza controles de resolución de medios porque el detalle cambia la representación procesada y el consumo de tokens. El flujo de ejecución de código del productor puede recortar o ampliar imágenes proporcionadas, realizar cálculos a partir de datos visuales y agregar anotaciones antes de que el modelo prepare su respuesta. El texto pequeño legible puede requerir un ajuste distinto de una descripción general de escena. Mantén disponible la página, imagen o clip pertinente para comprobar observaciones, en lugar de tratar un resumen fluido como evidencia de que cada detalle se leyó correctamente.\n\nEl estado de la conversación y las herramientas debe conservarse en la interfaz elegida. Gemini 3 utiliza firmas de pensamiento para llevar contexto de razonamiento entre llamadas; la guía para desarrolladores distingue el historial con estado administrado del historial sin estado administrado manualmente. Conserva el contexto requerido al continuar una tarea con herramientas o revisar un resultado. Google también recomienda mantener su temperatura predeterminada de 1.0 en lugar de importar una receta de temperatura baja que puede causar ciclos o deterioro de comportamiento en tareas complejas. Estas son prácticas de integración del productor, no afirmaciones nuevas sobre el transporte de una aplicación particular.\n\nEl modelo de texto no anuncia generación de imágenes o audio ni Live API. La guía también distingue la comprensión visual de la segmentación de imágenes a nivel de píxel, que no es una capacidad compatible con Gemini 3 Flash. Usa un resultado final apropiado para la tarea real: observaciones vinculadas a fuentes, un registro estructurado, un cambio de código o una decisión con sus supuestos declarados. Comprueba la aritmética, verifica el código en el entorno previsto y revisa la información devuelta por herramientas. 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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 Flash Preview es un modelo de razonamiento de Google para comprensión multimodal, programación y tareas con agentes. Acepta texto, imágenes, video, audio y PDF y devuelve texto. Por lo tanto, una solicitud puede reunir instrucciones escritas, archivos de origen, observaciones visuales e historial de conversación alrededor de un problema. El resultado puede ser una explicación, una propuesta de código, datos extraídos o un plan fundamentado en esos materiales, en lugar de una imagen generada o una respuesta hablada.
La ficha exacta del modelo indica un límite de entrada de 1,048,576 tokens y uno de salida de 65,536 tokens. Planea la fuente y el resultado por separado: un fragmento largo de repositorio, una colección documental o una grabación solo pueden caber cuando su representación procesada y las instrucciones caben en el presupuesto de entrada, y la respuesta sigue necesitando su propia longitud asignada. Etiqueta las fuentes relacionadas e identifica qué material procede de una fuente autorizada. Para un prompt largo, la guía para desarrolladores recomienda colocar la pregunta específica después de los datos y vincularla explícitamente con la información anterior.
El pensamiento es dinámico, con alto como valor predeterminado documentado para este modelo. Los niveles compatibles son mínimo, bajo, medio y alto. Son márgenes relativos de razonamiento, no cantidades garantizadas de tokens. Mínimo todavía puede implicar cierto razonamiento en un problema difícil de programación. Elige un nivel según la tarea: una transformación breve y un problema de depuración con varias condiciones necesitan un tratamiento diferente. Usa instrucciones directas y claras en lugar de forzar rituales elaborados de razonamiento dentro del prompt; solicita el entregable final y las comprobaciones que lo hacen utilizable.
La ficha del productor enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones, ejecución de código, uso de computadora, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y caché. Las herramientas integradas pueden combinarse con llamadas a funciones personalizadas en el flujo documentado de Gemini 3. Una aplicación define las funciones, comprueba sus argumentos, ejecuta las acciones aceptadas y devuelve sus resultados. Para un asistente de código, una herramienta de lectura de archivos o un ejecutor controlado de pruebas pueden aportar evidencia concreta para el siguiente paso. Una acción propuesta y un resultado observado de herramienta deben permanecer diferenciados en el informe final.
Para programación, proporciona los archivos pertinentes, el lenguaje, el comportamiento esperado y una entrada que demuestre el problema. Establece el alcance del cambio y nombra la interfaz o comportamiento que debe conservarse. Solicita una implementación revisada y los casos que deben comprobarse. Para una tarea documental analítica, define la pregunta, los campos requeridos y las referencias de fuente. Si se utiliza salida estructurada, proporciona un esquema con significados claros de campos y reglas para valores ausentes. Valida tanto su sintaxis como si cada valor se deriva del material original.
Para análisis multimodal, identifica lo importante en cada fuente. Una captura puede respaldar una explicación de interfaz, un PDF puede aportar una tabla o gráfica y una grabación puede proporcionar eventos hablados o visibles. La guía para desarrolladores analiza controles de resolución de medios porque el detalle cambia la representación procesada y el consumo de tokens. El flujo de ejecución de código del productor puede recortar o ampliar imágenes proporcionadas, realizar cálculos a partir de datos visuales y agregar anotaciones antes de que el modelo prepare su respuesta. El texto pequeño legible puede requerir un ajuste distinto de una descripción general de escena. Mantén disponible la página, imagen o clip pertinente para comprobar observaciones, en lugar de tratar un resumen fluido como evidencia de que cada detalle se leyó correctamente.
El estado de la conversación y las herramientas debe conservarse en la interfaz elegida. Gemini 3 utiliza firmas de pensamiento para llevar contexto de razonamiento entre llamadas; la guía para desarrolladores distingue el historial con estado administrado del historial sin estado administrado manualmente. Conserva el contexto requerido al continuar una tarea con herramientas o revisar un resultado. Google también recomienda mantener su temperatura predeterminada de 1.0 en lugar de importar una receta de temperatura baja que puede causar ciclos o deterioro de comportamiento en tareas complejas. Estas son prácticas de integración del productor, no afirmaciones nuevas sobre el transporte de una aplicación particular.
El modelo de texto no anuncia generación de imágenes o audio ni Live API. La guía también distingue la comprensión visual de la segmentación de imágenes a nivel de píxel, que no es una capacidad compatible con Gemini 3 Flash. Usa un resultado final apropiado para la tarea real: observaciones vinculadas a fuentes, un registro estructurado, un cambio de código o una decisión con sus supuestos declarados. Comprueba la aritmética, verifica el código en el entorno previsto y revisa la información devuelta por herramientas. Cuando importen hechos recientes, usa las fuentes configuradas de fundamentación o datos actuales proporcionados, en lugar de suponer que el conocimiento del modelo es una base de datos en vivo.
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-flash-preview: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-flash-preview:batch, google/gemini-3-flash-preview | 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 $0.0005 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.003 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 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 $0.0005 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.003 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${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-flash-preview: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-flash-preview:batch', 'google/gemini-3-flash-preview']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3-flash-preview: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-flash-preview:batch
Usa las rutas de método indicadas arriba.