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GGemini 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.

1MVentana de contexto · tokens
$0.75Precio de entrada · por M tokens
$3.75Precio de salida · por M tokens
GoogleProveedor

Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.

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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.

Intelligence index34
Coding index69.2
GPQA92.8%
Humanity's Last Exam40.8%
Long Context Reasoning80%
SciCode53.4%
τ-Bench Banking29.9%
Terminal-Bench77.5%
💰 Blended price$1.5 / 1M tokens
📈 Value22.7 intelligence points per $
vs. modelos medidos aquítop 20%
Puntuaciones más altas que el 80% de los 289 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $1.07 por 1M de tokens (mediana de 11) — este cuesta $1.5.
Más barato y mejor en este índice: MiMo-V2.6-Pro · GLM 5.3 · GLM 5.3 (batch) y 15 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

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 34 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 80%, SciCode 53.4%, τ-Bench Banking 29.9%, Terminal-Bench 77.5%. Se utiliza particularmente para generación de código.

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