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Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

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Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

Gemini 3 Flash Preview combina comprensión multimodal y razonamiento con salida textual. Admite el análisis de código, documentos e imágenes, resultados estructurados y flujos de trabajo con herramientas, con cuatro niveles de razonamiento documentados para elegir la profundidad del análisis.

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 Flash Preview es un modelo de razonamiento de Google para comprensión multimodal, programación y tareas de agentes. Acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, y devuelve texto. Por tanto, una solicitud puede reunir instrucciones escritas, archivos de origen, observaciones visuales e historial de conversación en torno a un mismo 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 un límite de salida de 65,536 tokens. Planifica por separado el material de origen y el resultado: un fragmento largo de un repositorio, una colección de documentos o una grabación solo caben si su representación procesada y las instrucciones se ajustan al presupuesto de entrada, y la respuesta sigue necesitando su propia longitud asignada. Etiqueta las fuentes relacionadas e identifica qué material es de referencia obligada. Para unas instrucciones largas, la guía para desarrolladores recomienda colocar la pregunta concreta después de los datos y vincularla expresamente con la información anterior.

El razonamiento es dinámico, con high como valor predeterminado documentado para este modelo. Los niveles admitidos son minimal, low, medium y high. Son asignaciones relativas de razonamiento, no cantidades garantizadas de tokens. Minimal puede implicar cierto razonamiento ante un problema de programación difícil. Elige el nivel según la tarea: una transformación breve y un problema de depuración con varias condiciones necesitan un tratamiento diferente. Utiliza instrucciones directas y claras en lugar de imponer elaborados rituales de razonamiento; solicita el recurso final y las comprobaciones que lo hagan utilizable.

La ficha del fabricante enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones, ejecución de código, uso del ordenador, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y almacenamiento en 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 programación, una herramienta de lectura de archivos o de ejecución controlada de pruebas puede aportar pruebas concretas para el siguiente paso. En el informe final debe mantenerse la distinción entre una acción propuesta y un resultado observado de una herramienta.

Para programar, proporciona los archivos pertinentes, el lenguaje, el comportamiento esperado y una entrada que demuestre el problema. Delimita el alcance del cambio e indica la interfaz o el comportamiento que debe conservarse. Solicita una implementación revisada y los casos que deben comprobarse. Para una tarea de análisis documental, define la pregunta, los campos necesarios y las referencias de origen. Si se utiliza una salida estructurada, proporciona un esquema con significados claros para los campos y reglas para los valores ausentes. Valida tanto su sintaxis como que cada valor se derive del material original.

Para el análisis multimodal, identifica qué es importante en cada fuente. Una captura de pantalla puede respaldar una explicación de una interfaz, un PDF puede aportar una tabla o un gráfico, y una grabación puede aportar lo que se dice o los sucesos visibles. La guía para desarrolladores trata los controles de resolución de medios porque el nivel de detalle cambia la representación procesada y el consumo de tokens. El flujo de ejecución de código del fabricante puede recortar o ampliar imágenes proporcionadas, realizar cálculos con datos visuales y añadir anotaciones antes de que el modelo prepare su respuesta. Leer texto pequeño puede requerir un ajuste distinto del necesario para una descripción general de una escena. Mantén disponibles la página, la imagen o el fragmento pertinentes para que las observaciones puedan comprobarse, en lugar de considerar un resumen fluido como prueba de que todos los detalles se han leído correctamente.

El estado de la conversación y de las herramientas debe conservarse en la interfaz elegida. Gemini 3 utiliza firmas de razonamiento para mantener el contexto de razonamiento entre llamadas; la guía para desarrolladores distingue entre el historial con estado gestionado y el historial sin estado gestionado manualmente. Conserva el contexto necesario 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 configuración de temperatura baja que pueda provocar bucles o un comportamiento degradado en tareas complejas. Estas son prácticas de integración del fabricante, no nuevas afirmaciones sobre el transporte de una aplicación concreta.

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. Utiliza 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 expresos. Comprueba la aritmética, verifica el código en el entorno previsto y revisa la información devuelta por las herramientas. Cuando los hechos recientes sean importantes, utiliza las fuentes de fundamentación configuradas o los datos actuales proporcionados, en lugar de suponer que el conocimiento del modelo es una base de datos en tiempo real.

Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes POST /v1/batches google/gemini-3-flash-preview:batch

google/gemini-3-flash-preview:batch

Google /google/gemini-3-flash-preview:batch

Primeros pasos

Gemini 3 Flash Preview combina comprensión multimodal y razonamiento con salida textual. Admite el análisis de código, documentos e imágenes, resultados estructurados y flujos de trabajo con herramientas, con cuatro niveles de razonamiento documentados para elegir la profundidad del análisis.

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
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampoendpointTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
/v1/chat/completions
Predeterminado—
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
google/gemini-3-flash-preview:batch
Predeterminado—
CamporequestsTipobatch_item[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Camporequests[].custom_idTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Camporequests[].body.messagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campocompletion_windowTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
24h
Predeterminado—
CampoproviderTipoobject|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Camporequests[].body.modelTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
google/gemini-3-flash-preview:batch, google/gemini-3-flash-preview
Predeterminado—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
google-vertex/global
Predeterminado—
Campoprovider.allow_fallbacksTipoboolean|nullRequisitoOpcionalValores y límites
false, null
Predeterminado—
Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratoendpoint, model, requests
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetrorepresentationContratorequests[] en la propia solicitud; cada elemento tiene custom_id y body
Parámetrorequest_endpoint_profileContrato/v1/chat/completions
Parámetrofile_materialContratoEl 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.
Parámetroserialization_orderContratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion_window (si se proporciona), requests al final
Parámetrooptional_controlsContratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parámetroschema_scopeContratoCuerpos 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.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
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
ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
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 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 · Procesamiento por lotes

curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado
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-3-flash-preview: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
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-3-flash-preview:batch', 'google/gemini-3-flash-preview']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3-flash-preview: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"))
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
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
CampoTipo
Camporesults[].custom_idTipostring
Camporesults[].response.body.choices[].message.contentTipostring|null
Camporesults[].errorTipoobject|null
CampousageTipoobject|null
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
CampoendpointTipostring
CampostatusTipostring
Camporequest_countsTipoobject
Camporesults[].idTipostring
Camporesults[].response.status_codeTipointeger
Camporesults[].response.request_idTipostring
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónEl 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_errorCondiciónClave API no válida.Siguiente pasoUsa la clave Ailoot autorizada.
Respuesta403 · permission_errorCondiciónGrupo de Batch no disponible.Siguiente pasoComprueba los permisos de la clave y del grupo.
Respuesta422 · invalid_request_errorCondiciónBatch 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_unavailableCondiciónNo se puede calcular el presupuesto de la entrada de Batch.Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia.
Respuesta402 · billing_errorCondiciónReserva de Batch no disponible.Siguiente pasoResuelve la admisión antes de enviar una nueva solicitud.
Respuesta503 · price_unavailableCondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles.Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios.
Respuesta503 · api_errorCondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible.Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta.
Respuesta503 · result_pending_checkCondiciónEl 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_foundCondiciónLa 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-3-flash-preview:batch

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

google/gemini-3-flash-preview:batch

FAQ · Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/batches · google/gemini-3-flash-preview:batch: text → text

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/batches · google/gemini-3-flash-preview:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/batches · google/gemini-3-flash-preview:batch: requests.min_items: 1

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