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