Usa los modelos de Gemini más recientes

Esta página 3.5 Flash

Gemini 3.6 Flash (gemini-3.6-flash) y Gemini 3.5 Flash-Lite (gemini-3.5-flash-lite) están disponibles de forma general (DG) y listos para su uso en producción.

• Gemini 3.6 Flash: Mejor rendimiento en tareas complejas de agentes y multimodales, con un menor uso de tokens y un precio más bajo que 3.5 Flash.
• Gemini 3.5 Flash-Lite: Es el modelo más rápido y económico de la familia 3.5. Supera a las generaciones anteriores de Flash-Lite en la ejecución de alto rendimiento.

En esta guía, se explica qué novedades incluye cada modelo, qué cambios en la API afectan tu código y cómo migrar.

Modelos nuevos

Ambos modelos admiten la ventana de contexto de 1 millón de tokens, un máximo de 64,000 tokens de salida, la capacidad de pensar y el conjunto completo de herramientas integradas, incluido el Uso de la computadora.

Para ver las especificaciones completas, consulta las páginas de los modelos:

• Página del modelo Gemini 3.6 Flash
• Página del modelo Gemini 3.5 Flash-Lite

Para obtener información detallada sobre los precios, consulta la página de precios.

Guía de inicio rápido

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Write a three.js script that renders an interactive 3D robot."
)

print(interaction.output_text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: "Write a three.js script that renders an interactive 3D robot.",
  });
  console.log(interaction.outputText);
}

main();

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": {
      "parts": [{"text": "Write a three.js script that renders an interactive 3D robot."}]
    }
  }'

Novedades de Gemini 3.6 Flash

• Reducción de tokens y turnos: Completa flujos de trabajo de varios pasos con menos pasos de razonamiento, turnos conversacionales y llamadas a herramientas que Gemini 3.5. También reduce el espiral del bucle de ejecución.
• Generación de código mejorada: Produce código listo para producción de mayor calidad con menos ediciones no deseadas y menos bucles de depuración.
• Mejor cumplimiento de las instrucciones: Reduce los cambios no deseados en los archivos durante las tareas de diagnóstico.
• Razonamiento espacial y multimodal sólido: Se mejoró el rendimiento en la interpretación de gráficos, la conversión de planos visuales y la generación de diseños web con varios elementos.
• Inspección programática anticipada: Prefiere ejecutar secuencias de comandos de código de diagnóstico antes de realizar cambios con mayor frecuencia que Gemini 3.5 Flash. Esto mejora la precisión en tareas complejas, pero puede agregar pasos exploratorios adicionales en el trabajo simple de frontend.
• Compatibilidad con el uso de la computadora: Se admite como herramienta nativa para la automatización de la IU basada en agentes.
• Preferencia de diseño de la IU: Es mejor para crear código funcional, aunque los evaluadores humanos prefirieron los modelos anteriores para el diseño y el estilo visual. Puedes mitigar esto proporcionando lineamientos de diseño explícitos.
• Esfuerzo de pensamiento predeterminado (medio): Usa el mismo nivel de pensamiento predeterminado medium que Gemini 3.5 Flash.
• Precios reducidos: Menores costos de tokens de salida (USD 7.50 por 1 M en comparación con USD 9.00 por 1 M para 3.5 Flash). Los tokens de entrada siguen costando USD 1.50 por 1 M.

Novedades de Gemini 3.5 Flash-Lite

• Latencia de ejecución de tareas reducida: Mayor capacidad de procesamiento en la familia 3.5 para el análisis de datos de gran volumen y la extracción de documentos.
• Rendimiento multimodal y razonamiento mejorados: Sólida ruta de migración desde Gemini 2.5 Flash, con puntuaciones más altas en tareas de razonamiento como HLE (18.0% vs. 11.0%) y comparativas multimodales como CharXIV (74.5% vs. 63.7%).
• Organización de subagentes y confiabilidad de las herramientas: Mejora la confiabilidad de la ejecución de herramientas para los flujos de trabajo de ejecución de código, búsqueda y MCP. Aumenta el nivel de pensamiento para la planificación autónoma y las tareas complejas de los subagentes.
• Comprensión mejorada de documentos: Mejora la exactitud en el análisis de documentos y la extracción de datos estructurados. Experimenta con niveles de pensamiento mínimos y altos según la complejidad del documento.
• Codificación web interactiva y procesamiento de datos tabulares: Se desempeña de manera sólida en el procesamiento de datos tabulares y JavaScript de frontend a través de la planificación con ejecución de código liviano.
• Persistencia del chatbot y la personificación: Mejor seguimiento de instrucciones de varios turnos y coherencia de la personificación en comparación con Gemini 3.1 Flash-Lite.
• Compatibilidad con el uso de la computadora: Se admite como herramienta nativa para la automatización de la IU basada en agentes.

Cómo elegir el modelo Flash o Flash-Lite adecuado

Usa esta tabla para seleccionar el modelo y la ruta de migración adecuados para tus cargas de trabajo.

Ambos modelos requieren que se quiten los parámetros de muestreo obsoletos (temperature, top_p, top_k) y los turnos del modelo rellenados previamente. Consulta Cambios en la API para obtener más detalles.

Se actualizó el agente de Antigravity

Gracias a su rendimiento mejorado, Gemini 3.6 Flash ahora es el nuevo modelo predeterminado que potencia el agente de Antigravity en los agentes administrados de Gemini. Esto se puede cambiar configurando un nuevo campo en la API.

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment="remote",
)

print(interaction.output_text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    "environment": "remote"
}'

Cambios en la API y actualizaciones de parámetros

A partir de Gemini 3.6 Flash y Gemini 3.5 Flash-Lite, los siguientes cambios en la API se aplican a estos modelos y a todos los lanzamientos futuros de modelos de Gemini.

• Se dieron de baja los parámetros de muestreo: temperature, top_p y top_k dejaron de estar disponibles. La API ignora estos parámetros y muestra un error en las generaciones futuras del modelo.
• Validación de turnos del modelo rellenados previamente: Ya no se admite el rellenado previo de turnos del modelo. Si el último turno no vacío de la solicitud es un turno de model, la API devuelve un error 400.

A continuación, se incluyen explicaciones detalladas y muestras de código para cada cambio en la API.

1. Baja del parámetro de muestreo (temperature, top_p, top_k)

temperature, top_p y top_k están obsoletos y se ignoran. En las futuras generaciones de modelos, proporcionar estos parámetros devolverá un error HTTP 400. Quita estos parámetros de todas las solicitudes.

# ⚠️ Remove these parameters (deprecated)
generation_config = {
     "temperature": 0.7,
     "top_p": 0.9,
     "top_k": 40,
}

Para mejorar el determinismo, define una instrucción del sistema con reglas explícitas para tu caso de uso específico.

2. Validación de turnos del modelo completados previamente

No se permiten las solicitudes a la API que terminan con un turno de rol del modelo no vacío y muestran un error HTTP 400.

⚠️ Evita

En las cargas útiles de REST sin procesar o heredadas de generateContent, ya no se permite terminar con un turno de rol del modelo:

/* ❌ DO NOT: End payload contents with a 'model' role turn */
{
  "contents": [
    {"role": "user", "parts": [{"text": "Translate 'Hello world' to Spanish."}]},
    {"role": "model", "parts": [{"text": "Translation:"}]}  /* ❌ Returns error */
  ]
}

✅ Migración recomendada (API de Interactions)

En la API de Interactions, los turnos del modelo no se completan previamente de forma manual. Si tu aplicación completaba previamente un turno del modelo para suprimir preámbulos o forzar el formato JSON, usa system_instruction o Salidas estructuradas en su lugar.

# ✅ RECOMMENDED: Use system_instruction in the Interactions API to specify output format
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Translate 'Hello world' to Spanish.",
    system_instruction="Output only the translation without introductory text.",
)

Lista de tareas para la migración

Migra a gemini-3.6-flash

• Actualiza el ID del modelo: Cambia la cadena del modelo objetivo a gemini-3.6-flash.
• Se quitaron los parámetros de muestreo obsoletos:
  • Se quitaron temperature, top_p y top_k de los parámetros de configuración de generación.
  • Reemplaza thinking_budget por el enum de cadena thinking_level establecido en "medium" o "high".
  • Se quitó candidate_count (no compatible con Gemini 3.x).
• Aplica reglas de validación de turnos:
  • Estandariza las conversaciones de varios turnos en previous_interaction_id del servidor.
  • Quita los turnos del modelo completados previamente.
• Audita las llamadas a función:
  • Coloca recursos multimodales dentro de la carga útil de la respuesta.
  • Da formato a las instrucciones intercaladas con \n\n.
  • Si ves errores Malformed_Function_Call vinculados al texto previo a la herramienta, consulta Soluciones alternativas para los requisitos de texto previo a la herramienta.
  • Solo si se usa la API de generateContent: Asegúrate de que todos los objetos FunctionResponse incluyan call_id y name.
• Requisitos básicos de Gemini 3.x: Para obtener información sobre las actualizaciones del SDK y la conservación de la firma de pensamiento, consulta la Lista de tareas para la migración a Gemini 3.5.

Migra a gemini-3.5-flash-lite

• Actualiza el ID del modelo: Cambia la cadena del modelo objetivo a gemini-3.5-flash-lite.
• Configura el nivel de esfuerzo de pensamiento:
  • Para la extracción, el enrutamiento o la clasificación de gran volumen, deja thinking_level en "minimal" (predeterminado) para obtener la máxima capacidad de procesamiento.
  • Para los subagentes autónomos con llamadas a herramientas, ejecución de código o razonamiento de varios pasos, establece thinking_level en "medium" o "high" para evitar la finalización prematura de la herramienta.
• Quita los parámetros obsoletos y valida la llamada a funciones: Aplica las mismas reglas que 3.6 Flash.
• Requisitos básicos de Gemini 3.x: Consulta la Lista de tareas para la migración a Gemini 3.5.

Próximos pasos

• Revisa las especificaciones de la API en la Descripción general de los modelos.
• Explora la organización de varios agentes en la Guía de la API de Interactions.
• Probar y definir instrucciones en Google AI Studio