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Google: Gemini 3.5 Flash

Markdown · JSON

Google: Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash combina la comprensión multimodal con el razonamiento para tareas de programación y de agentes de varios pasos. Acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, y produce texto, con salidas estructuradas, herramientas y un límite de entrada de 1 048 576 tokens en su perfil documentado.

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 multimodal Flash de Google para trabajos sostenidos de programación y de agentes. Sus entradas documentadas son texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, con salida de texto. Las tareas en las que se centra el modelo incluyen la programación iterativa, la exploración de soluciones alternativas y las secuencias más largas de instrucciones y uso de herramientas. La edición 3.5 ofrece controles de razonamiento, entradas multimodales y flujos de trabajo con herramientas documentados.

Una tarea de programación puede combinar un requisito escrito, los archivos de código fuente pertinentes y una captura de pantalla del resultado previsto. Proporcione el comportamiento observado, el comportamiento esperado y las restricciones que deben mantenerse. Un ejemplo de encargo sería: «Compare la captura de pantalla con el texto del componente, identifique la discrepancia en el flujo de trabajo del formulario y proponga una corrección concreta. Explique qué detalles del código fuente justifican el cambio». Para una tarea documental, proporcione las páginas pertinentes y solicite una comparación con requisitos explícitos, con referencias a las fuentes para cada hallazgo.

La edición documenta niveles de razonamiento mínimo, bajo, medio y alto. El nivel medio es el predeterminado, en sustitución del nivel alto predeterminado de Gemini 3 Flash Preview. El nivel mínimo resulta adecuado para respuestas sencillas y decisiones directas sobre herramientas, sin garantizar que el razonamiento quede completamente desactivado; el nivel bajo está orientado a tareas que requieren menos pasos; el nivel alto proporciona un razonamiento más profundo para problemas difíciles de matemáticas, programación y agentes. Google recomienda utilizar thinking_level para controlar el esfuerzo y mantener los ajustes de muestreo predeterminados, en lugar de intentar forzar el razonamiento modificando la temperatura, top-p o top-k.

Un comportamiento característico es la conservación del contexto de razonamiento a lo largo de una tarea con varios turnos. El flujo de trabajo Interactions de Google conserva ese contexto automáticamente; su flujo de trabajo GenerateContent requiere el historial completo y sin modificar de la conversación, incluidas las firmas de pensamiento. Esto permite continuar un encargo de depuración o refactorización en el que el razonamiento anterior orienta el siguiente paso. Conserve la estructura real de la conversación en lugar de convertir cada continuación en una instrucción independiente, y mantenga claro el resultado final solicitado a medida que avanza el trabajo.

El conjunto de herramientas documentado incluye Google Search, fundamentación con Google Maps, File Search, Code Execution, URL Context y Function Calling estándar, con el uso combinado de herramientas y Computer Use señalados como capacidades en vista previa. Structured Outputs puede proporcionar un registro de datos definido. Asigne a las funciones un propósito claro y una definición de parámetros: el modelo elige una función, mientras que la aplicación conectada ejecuta la operación y devuelve el resultado. Google exige que los resultados de las funciones coincidan con las llamadas anteriores en identidad, nombre y cantidad; los resultados multimodales deben incluirse dentro de la respuesta de la función.

La tabla exacta del modelo en la API establece un máximo de entrada de 1 048 576 tokens y un máximo de salida de 65 536 tokens. El historial de conversación y el contenido multimedia proporcionado cuentan para el presupuesto de entrada. El almacenamiento en caché y el procesamiento por lotes están documentados para este perfil, y la tabla de Google incluye opciones adicionales de procesamiento Flex y Priority. Estos límites y capacidades describen la edición del fabricante; no obligan a que una respuesta ocupe toda la ventana de salida ni hacen que todas las herramientas sean necesarias 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, solicite una descripción, una extracción o una interpretación del material proporcionado; para una grabación de voz, solicite un resultado en texto. Cuando la respuesta dependa de información más reciente, el flujo de trabajo documentado de fundamentación con búsquedas puede añadir fuentes que vayan más allá del conocimiento adquirido durante el entrenamiento. Indique si se necesita información externa y qué pruebas debe conservar la respuesta final.

Para que un encargo más largo resulte útil, defina el resultado final y el criterio de finalización antes del primer paso. Una tarea de análisis de soporte podría solicitar una tabla de incidencias observadas, pasajes que las respalden y una propuesta de respuesta; una tarea de programación podría exigir el cambio concreto y el resultado de la validación pertinente. Adjunte el contexto de origen relevante, especifique las acciones permitidas con herramientas y solicite una respuesta final explícita que distinga el trabajo completado de las cuestiones para las que todavía falta información. Esto convierte el flujo de trabajo sostenido del modelo en un texto, código o resultado estructurado concreto.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gemini-3.5-flash-thinking

gemini-3.5-flash-thinking

Google /gemini-3.5-flash-thinking

Primeros pasos

Gemini 3.5 Flash combina la comprensión multimodal con el razonamiento para tareas de programación y de agentes de varios pasos. Acepta texto, imágenes, vídeo, 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 · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
gemini-3.5-flash-thinking
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Conversación textual
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetrocontrol_scopeContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false.
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Alias de método: /chat/completions

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.003 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.018 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un importe 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3.5-flash-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-thinking

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

gemini-3.5-flash-thinking

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-3.5-flash-thinking

gemini-3.5-flash-thinking

Google /gemini-3.5-flash-thinking

Primeros pasos

Gemini 3.5 Flash combina la comprensión multimodal con el razonamiento para tareas de programación y de agentes de varios pasos. Acepta texto, imágenes, vídeo, 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
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
gemini-3.5-flash-thinking
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.003 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.018 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un importe 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "gemini-3.5-flash-thinking",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.5-flash-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.5-flash-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-thinking

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

gemini-3.5-flash-thinking

FAQ · Google: Gemini 3.5 Flash
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · gemini-3.5-flash-thinking: text → text

POST /v1/messages · gemini-3.5-flash-thinking: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · gemini-3.5-flash-thinking: model, messages, stream

POST /v1/messages · gemini-3.5-flash-thinking: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/chat/completions · gemini-3.5-flash-thinking: messages.min_items: 1

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