Source: https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-2-5-pro-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-2-5-pro-u003a-batch/ Language: es # Google: Gemini 2.5 Pro (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-2-5-pro-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-2-5-pro-u003a-batch/facts.json) ## [Google: Gemini 2.5 Pro (batch)](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-2-5-pro-u003a-batch/) Gemini 2.5 Pro es el modelo estable de razonamiento de Google para código complejo, matemáticas, disciplinas STEM y análisis de contexto largo. Acepta texto, imágenes, audio, vídeo y PDF, y devuelve texto, con herramientas y salida estructurada. Su presupuesto de razonamiento dinámico admite 128–32,768 tokens y no puede desactivarse por completo. - [**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-2-5-pro-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 Pro es el perfil estable de razonamiento de Google para programación avanzada, matemáticas, disciplinas STEM y análisis de contexto largo. Puede comprender texto, audio, imágenes, vídeo y repositorios completos de código, y su perfil de Gemini API también acepta PDF como entrada. La salida es texto, incluido código, análisis escrito o un registro estructurado. Una tarea útil aporta las pruebas y solicita un resultado que pueda comprobarse, como una solución explicada, un hallazgo sobre una base de código o una comparación entre varios documentos. Para programar, proporciona los archivos pertinentes, el comportamiento observado y el cambio o la pregunta que importa. El contexto largo puede ayudar al modelo a relacionar módulos en lugar de razonar a partir de un único fragmento aislado. Para investigar un recorrido del código, pídele que siga un identificador desde un formulario de entrada, pasando por el procesamiento, hasta el almacenamiento, que identifique dónde cambia un contrato y que proponga una corrección concreta. Mantén las restricciones y solicita referencias que respalden la respuesta. Una revisión propuesta debe compararse con el código real y con cualquier validación realizada mediante las herramientas conectadas. Para matemáticas o análisis científico, indica el problema, los supuestos, las unidades y el formato requerido de la respuesta. Proporciona los datos o las figuras de los que dependa el cálculo. Solicita el resultado respaldado por las pruebas y las comprobaciones que permitan evaluarlo, como casos límite o una comparación con los valores originales. La capacidad de razonamiento del modelo no elimina la ambigüedad del enunciado. Mantén visible una cantidad desconocida o un supuesto sin respaldo en lugar de sustituirlos por un valor conveniente. El razonamiento dinámico es el valor predeterminado documentado. La guía de GenerateContent de Gemini 2.5 admite un presupuesto explícito de razonamiento de 128 a 32,768 tokens para Pro, o -1 para razonamiento adaptativo. Esta edición no permite desactivar por completo el razonamiento. Estos controles difieren de la opción de presupuesto cero de Flash y de los ajustes de nivel de razonamiento de Gemini 3. El presupuesto orienta el razonamiento, pero no garantiza un número exacto de tokens internos, y un límite de respuesta también debe dejar espacio para el recurso final. Para trabajar con documentos multimodales, identifica las páginas, el gráfico, la región de una imagen o el suceso de una grabación que deben respaldar la respuesta. Una tarea práctica de síntesis puede solicitar las afirmaciones contrapuestas de varios documentos de origen, los pasajes que las respaldan y las diferencias relevantes para una decisión. Pide al modelo que distinga un hecho explícito de una inferencia. Para vídeo o audio, define si el resultado debe ser una descripción, una transcripción, un resumen o una comparación. La imagen y el sonido son pruebas para un resultado textual en este perfil. La página exacta de la API documenta llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps, contexto de URL y salidas estructuradas. Define los fines de las funciones y los campos de sus parámetros, y conserva los resultados reales en los turnos posteriores. Para un registro sujeto a un esquema, especifica los campos obligatorios y cómo debe representarse la información ausente. La arquitectura nativa es un transformador multimodal de mezcla dispersa de expertos; ese diseño del modelo no proporciona por sí mismo la ejecución de herramientas externas ni una aplicación terminada más allá del texto o código devuelto. La ficha nativa indica un contexto de entrada de 1M y una salida textual de 64K; la tabla de la API especifica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 tokens de salida. Las instrucciones, el contenido de origen y el historial conservado contribuyen a la preparación de la entrada. La asignación máxima de respuesta incluye tokens de razonamiento, por lo que un límite demasiado pequeño puede interrumpir la respuesta final. Se documentan el almacenamiento en caché y el procesamiento por lotes, junto con las opciones Flex y Priority. Conserva cada identificador de origen y el formato final solicitado al preparar tareas independientes de contexto largo. El identificador estable es distinto de las ediciones Experimental y Preview tratadas por separado en la ficha compartida del modelo Pro. No atribuyas sus resultados específicos de versión a este perfil solo porque compartan el nombre Pro. La ficha identifica posibles alucinaciones y limitaciones en la comprensión causal, la deducción compleja y el razonamiento contrafactual, con una fecha de corte de conocimiento en enero de 2025. Proporciona pruebas actuales cuando sean importantes y revisa las referencias de origen, los cálculos y las modificaciones propuestas. La salida útil es el recurso de texto o código respaldado por las pruebas que solicitaba la tarea. **Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-pro:batch` [`google/gemini-2.5-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemini-2.5-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro%3Abatch&fmt=batches) Google /`google/gemini-2.5-pro:batch` ### Primeros pasos Gemini 2.5 Pro es el modelo estable de razonamiento de Google para código complejo, matemáticas, disciplinas STEM y análisis de contexto largo. Acepta texto, imágenes, audio, vídeo y PDF, y devuelve texto, con herramientas y salida estructurada. Su presupuesto de razonamiento dinámico admite 128–32,768 tokens y no puede desactivarse por completo. 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-pro: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-2.5-pro:batch, google/gemini-2.5-pro | 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 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 **$0.00125** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.01** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 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 inclusive200.000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.00125** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.01** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraciónTramo 2 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de200.000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.015** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado ```bash set -eu : "${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-2.5-pro: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-2.5-pro:batch', 'google/gemini-2.5-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-pro: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 · 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 el JSON completo del estado original, cada resultado y su custom\_id, y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda los results\[\] completados como JSONL sin filtrarlos. ##### 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 | | 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` | CondiciónEl contenedor documentado con contenido incluido directamente no es válido, hay claves duplicadas, la identidad de un elemento no es válida o existe un conflicto con las capacidades configuradas del modelo. | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de cualquier nuevo envío. | | Respuesta401 · `authentication_error` | CondiciónClave API no válida. | Siguiente pasoUsa la clave Ailoot autorizada. | | Respuesta403 · `permission_error` | CondiciónGrupo de Batch no disponible. | Siguiente pasoComprueba los permisos de la clave y del grupo. | | Respuesta422 · `invalid_request_error` | CondiciónBatch se factura con cargo al saldo; se rechaza su creación con una suscripción. | Siguiente pasoUsa el grupo autorizado que se factura con cargo al saldo. | | Respuesta422 · `price_unavailable` | CondiciónNo se puede calcular el presupuesto de 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 la admisión antes de enviar 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 comprobación; 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-2.5-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemini-2.5-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro%3Abatch&fmt=batches) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`google/gemini-2.5-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemini-2.5-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro%3Abatch&fmt=batches) FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro (batch) ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-pro:batch`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-pro:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-pro: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/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/) ## 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) ## 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.