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Gemini 3.6 FlashAPI
Gemini 3.6 Flash es un modelo de alta eficiencia de Google para codificación, flujos de trabajo agentivos y desarrollo web y de aplicaciones.
Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.
- $1.5 por 1M de tokens, asumiendo 3 entradas por 1 salida la convención utilizada por Artificial Analysis
- más barato que el 59% de los 192 modelos comerciales rastreados aquí
- 25 de 34 modelos Google rastreados aquí, desde el más barato
Puntuaciones de referencia y rendimiento
Puntuaciones de referencia independientes para Gemini 3.6 Flash, medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor. Modo de medición: high.
Los modelos en este nivel cuestan $1.68 por 1M de tokens (mediana de 14) — este cuesta $1.5.
Más barato y mejor en este índice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) y 6 más
Acerca de este modelo
Gemini 3.6 Flash es un modelo de IA comercial de Google. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan diariamente a partir de los precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Gemini 3.6 Flash?
Gemini 3.6 Flash es un modelo de lenguaje de IA de Google. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 51.6 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.
¿Es Gemini 3.6 Flash gratuito?
Gemini 3.6 Flash no es gratuito: cuesta $0.75 por millón de tokens de entrada y $3.75 por millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight pueden ser self-hosted sin costo por token.
¿En qué es bueno Gemini 3.6 Flash?
Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 92.8%, Humanity's Last Exam 40.8%, Long Context Reasoning 79%, SciCode 52.7%, τ-Bench Banking 29.9%, Terminal-Bench 77.5%. Se utiliza particularmente para generación de código.
¿Qué tan rápido es Gemini 3.6 Flash?
Genera aproximadamente 186.4 tokens por segundo, con una mediana 12.8s de retraso antes del primer token. Medido de forma independiente por Artificial Analysis.