Accede a Gemini 3.6 Flash de Google —también buscado como Gemini 3.6— a través de la API de chat unificada de EvoLink. Prueba la programación, los agentes de varios pasos, el uso de herramientas antes de integrar.
Google·Generación de texto·Disponible
desde $0.675 / 1M tokens de entrada$1.500 precio oficialPor tiempo limitado-55%
Razonamiento multimodalUso de herramientasSalida estructuradaCaché de promptsChat + Gemini API
Ruta de producciónEsta tasa refleja la disponibilidad del lado de la plataforma: solo los errores de servidor confirmados (HTTP 500 / respuesta vacía) cuentan como fallos. Los problemas del lado del usuario (moderación de contenido, parámetros inválidos, cancelación), así como los límites de tasa, timeouts y errores de autenticación quedan excluidos. Antes de que llegue tráfico real, los intervalos vacíos pueden mostrarse como disponibles.Live
Live
Contexto
1.05M de contexto · 65.5K de salida máx.
Ideal para
Programación, orquestación de agentes, análisis de documentos
Entrada
Texto + imágenes
Salida
Texto · JSON (salida estructurada) · llamadas a herramientas
El modelo de trabajo de gama Flash más reciente de Google para programación rentable, flujos de trabajo con agentes, trabajo de conocimiento y razonamiento multimodal, con mejor eficiencia de tokens que Gemini 3.5 Flash y una ventana de contexto de 1M tokens.
Gemini 3.6 Flash
Modelo de trabajo de gama Flash de Google
Seleccionado
ID del modelo
gemini-3.6-flash
Ideal para
Programación de producción y refactorización full-stack, agentes de varios pasos y orquestación, análisis de documentos y gráficos, y cargas de trabajo de gran volumen donde una mejor eficiencia de tokens reduce el coste por tarea completada.
Entrada
$0.675 / 1M-55%
45.9 cr / 1M$1.500precio oficial
Lectura de caché
$0.068 / 1M-55%
4.6 cr / 1M$0.150precio oficial
Salida
$3.375 / 1M-55%
229.5 cr / 1M$7.500precio oficial
Todas las tarifas son por 1M de tokens, en USD y créditos, y reflejan los precios actuales de tu cuenta.
Precios de Gemini 3.6 Flash
Estima el coste de una solicitud de Gemini 3.6 Flash antes de integrar. La calculadora usa las tarifas actuales de tu cuenta; los precios oficiales sirven de referencia.
Oferta por tiempo limitado: las tarifas de abajo incluyen el precio introductorio de Google y son válidas hasta el 31 de diciembre de 2026 (UTC+8). Desde el 1 de enero de 2027 vuelve nuestro descuento habitual sobre la tarifa estándar de Google ($1.500 de entrada / $7.500 de salida por millón de tokens).
Calculadora de solicitud
Introduce la combinación de tokens de una solicitud y el número de consultas de Google.
Coste estimado por solicitud
Gemini 3.6 Flash
USD$0.0018
Créditos0.1158
Estimación oficial $0.0038 · ahorras $0.0021 (55%)
Tokens de entrada0.0459 cr
Tokens de lectura de caché0.001 cr
Tokens de salida0.0689 cr
Búsqueda de Google0 cr
Cargo mínimo: 0.01 créditos por solicitud.
Guía de presupuesto
Solicitudes aproximadas según los tokens y las consultas de búsqueda indicados.
Gemini 3.x cobra cada consulta de búsqueda no vacía, incluso si no se devuelven fuentes. Una solicitud puede ejecutar varias consultas. Los cargos de búsqueda se suman después de aplicar el cargo mínimo por tokens.
Búsqueda de Google$0.014/ consulta·0.952 cr / consulta
API de Gemini 3.6 Flash para código y flujos de agentes rentables
Llama al nuevo modelo de gama Flash de Google a través de la API unificada de EvoLink. Gemini 3.6 Flash mejora el código, el trabajo de conocimiento y el razonamiento multimodal con mejor eficiencia de tokens que Gemini 3.5 Flash, además de una ventana de contexto de 1.048.576 tokens, caché de prompts, salida estructurada y uso de herramientas, a $1,50 / $7,50 por millón de tokens de entrada / salida.
Gemini 3.6 Flash se sirve en EvoLink con el ID de modelo gemini-3.6-flash mediante Chat Completions · API nativa de Gemini, con la misma clave API y saldo que usas para cualquier otro modelo. Ofrece una ventana de contexto de 1.05M y hasta 65.5K tokens de salida, además de la programación, los agentes de varios pasos, el uso de herramientas.
Especificaciones y capacidades de Gemini 3.6 Flash
Las cifras proceden de la configuración de ruta de EvoLink; las capacidades son las que la API expone hoy.
Ventana de contexto
1.05M tokens
Salida máx.
65.5K tokens
Entrada
Texto + imágenes
Salida
Texto · JSON (salida estructurada) · llamadas a herramientas
Razonamiento
Esfuerzo de razonamiento configurable
Uso de herramientas
Llamadas a funciones con secuencias de herramientas de varios pasos
Caché de prompts
Lecturas de caché automáticas a tarifa reducida
Herramientas del servidor
Búsqueda de Google, facturadas por consulta de búsqueda
Protocolos
Chat Completions · API nativa de Gemini
ID del modelo
gemini-3.6-flash
Por qué Gemini 3.6 Flash puede resolver estas cargas de trabajo
Gemini 3.6 Flash es más útil cuando una ventana de contexto amplia, una mayor eficiencia de tokens y prefijos de prompt reutilizables actúan juntos. La capacidad de contexto por sí sola no mejora una respuesta: la carga sigue necesitando evidencia relevante, estructura clara y un presupuesto de salida.
Un espacio de trabajo de 1M tokens, no un objetivo que llenar
La ventana de 1.048.576 tokens puede mantener disponibles código, especificaciones y resultados de herramientas relacionados sin fragmentación excesiva. La recuperación y la compactación del contexto siguen importando porque la entrada irrelevante compite por la atención y aumenta el coste de procesamiento.
Mayor eficiencia de tokens que 3.5 Flash
Gemini 3.6 Flash busca completar flujos de varios pasos en menos turnos y con menos tokens. Menos llamadas al modelo y una salida más barata son el origen de la ventaja de coste, así que mida el total de tokens por tarea aceptada en lugar del precio de una sola solicitud.
La caché de prompts rinde cuando los prefijos se mantienen estables
Las instrucciones del repositorio, los prompts de sistema, el material de referencia y los esquemas de herramientas ofrecen la mayor oportunidad de caché cuando su orden se mantiene constante. Cambios frecuentes de modelo o de estructura del prompt pueden obligar a procesar de nuevo el prefijo largo.
Dónde se gana Gemini 3.6 Flash un lugar en una arquitectura de modelos de producción
Google posiciona Gemini 3.6 Flash como un caballo de batalla: mejor código, trabajo de conocimiento y rendimiento multimodal, con una eficiencia de tokens notablemente superior a la de Gemini 3.5 Flash. Encaja mejor en trabajo de producción donde un razonamiento suficientemente bueno a menor coste de tokens supera pagar por un nivel premium.
Código y refactorización rentables
Gemini 3.6 Flash apunta al código diario, el prototipado y la refactorización full-stack con menos tokens y menos llamadas al modelo que Gemini 3.5 Flash. Es el modelo de agente por defecto de Google en Antigravity. Mida parches aceptados y tiempo de revisión, no la calidad de fragmentos aislados.
Flujos de trabajo con agentes y orquestación
Encaja en orquestación de varios pasos, selección de herramientas, salida estructurada y ejecución de código, donde un menor coste por llamada se acumula a lo largo de ejecuciones de agente prolongadas. Conserve mensajes completos del asistente, IDs de llamadas, argumentos y resultados entre turnos.
Trabajo de conocimiento y razonamiento multimodal
Úselo para análisis de documentos, interpretación de gráficos y generación de maquetas web con varios elementos en un contexto de 1M tokens. La recuperación y la estructura documental siguen importando: una ventana de 1M no vuelve útil el contexto irrelevante.
Cuándo otra ruta es la mejor opción
La clasificación y extracción triviales, sensibles a la latencia o de gran volumen suelen encajar mejor en el más barato Gemini 3.5 Flash-Lite. Envíe el razonamiento más difícil a un modelo de nivel Pro. Escale a 3.6 Flash solo cuando su eficiencia reduzca de verdad el coste por tarea aceptada.
Qué sugieren las primeras reacciones a Gemini 3.6 Flash y qué falta por demostrar
Gemini 3.6 Flash se lanzó el 2026-07-21. Trate las reacciones de la comunidad del día de lanzamiento como hipótesis que verificar en sus propias tareas, herramientas, presupuestos y criterios de aceptación, no como benchmarks establecidos.
La eficiencia de tokens y el menor coste de salida son el titular
Las páginas de API de Google y de terceros destacan menos tokens, menos llamadas al modelo y menos rodeos, con la salida a $7,50 por millón frente a $9,00 de Gemini 3.5 Flash. En la misma carga esto puede reducir el coste por tarea completada aun con calidad comparable.
Es un caballo de batalla de gama Flash, no un modelo de ingeniería de gama alta
Parte del debate del lanzamiento lo sitúa por detrás de modelos frontera mayores en benchmarks difíciles de ingeniería de software. Si su trabajo es refactorización profunda de repositorios o código autónomo prolongado, compárelo con un modelo Pro o premium antes de hacerlo el predeterminado.
Verifique la disciplina de salida y el formato en sus prompts
Algunos primeros usuarios informan de respuestas verbosas o con demasiado formato en ciertas tareas. Revise la longitud de las respuestas, el seguimiento de instrucciones y la disciplina de llamadas a herramientas en prompts representativos para que la verbosidad no eleve en silencio el coste de salida.
Es un modelo de Google cerrado y solo por API
Gemini 3.6 Flash no tiene pesos abiertos y no puede autoalojarse. El acceso es a través de la API de Gemini y plataformas como Google AI Studio, Antigravity y pasarelas unificadas como EvoLink, así que enrute por coste y fiabilidad, no por despliegue local.
Dos formas de usar Gemini 3.6 Flash: API de EvoLink o Agente
Usa la API de EvoLink para backends de producto y trabajos por lotes, o llama a Gemini 3.6 Flash desde Codex, Claude o Gemini para flujos de código y análisis. Ambas vías comparten la misma clave API de EvoLink, saldo, ID de modelo e historial de solicitudes.
Opción 1
Integrar con la API de EvoLink
Ideal para: backends de producto, trabajos por lotes, pipelines automatizados
Envía a EvoLink solicitudes generateContent nativas de Gemini y controla el ID de modelo, la instrucción de sistema, el presupuesto de salida, las herramientas y la salida estructurada.
1Crea una clave API de EvoLink en la consola
2Llama al endpoint generateContent en la URL base de EvoLink con el ID de modelo mostrado arriba en la ruta de la solicitud
3Envía una solicitud representativa y lee usageMetadata para tokens de entrada, en caché y de salida
4Define maxOutputTokens y reintentos por tarea; conserva las llamadas a funciones y sus resultados entre turnos
Ideal para: tareas de código, revisión y análisis en Codex, Claude y Gemini
Dale al Agente la tarea, las entradas a incluir y los criterios de aceptación. Él arma la solicitud, llama a Gemini 3.6 Flash a través de EvoLink y devuelve la respuesta con el uso de tokens.
1Define EVOLINK_API_KEY en tu entorno local; nunca en código ni en un prompt
2Describe la tarea, las entradas a incluir y el formato de salida esperado
3Pide al Agente que llame a Gemini 3.6 Flash a través de EvoLink y muestre la solicitud antes de enviarla
4Deja que el Agente informe la respuesta, el uso de tokens y cualquier cuerpo de error
Ejemplo de código de la API de Gemini 3.6 Flash y manejo de errores
Este ejemplo muestra la solicitud ejecutable más corta: una llamada generateContent nativa de Gemini con instrucción de sistema, mensaje de usuario y presupuesto de salida. Abre la pestaña API para la referencia completa de parámetros y respuestas.
# Gemini native API
curl -X POST "https://api.evolink.ai/v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent" \
-H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"systemInstruction": { "parts": [{ "text": "You are a precise assistant. Answer in JSON when asked." }] },
"contents": [
{ "role": "user", "parts": [{ "text": "Classify the sentiment of each review below and return a JSON array:\n<reviews>" }] }
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 1024,
"temperature": 0.1
}
}'
# For streaming, call streamGenerateContent?alt=sse with the same body.
# The response includes candidates[0].content.parts and usageMetadata
# (prompt, cached, thinking, and output token counts).
Solicitud inválida o parámetro no admitido
Comprueba el ID de modelo, el array contents y los rangos de parámetros en la referencia de la API; elimina los campos que esta ruta no admite.
Problema de autenticación o saldo
Comprueba el token Bearer de Authorization y confirma el saldo disponible en la consola.
Longitud de contexto excedida
Los tokens del prompt superan la ventana de contexto de Gemini 3.6 Flash. Recorta o recupera solo la evidencia relevante y reutiliza prefijos en caché.
Límite de tasa (429)
Espera y reintenta con jitter; agrupa o encola las solicitudes en lugar de ráfagas paralelas.
Contenido o llamada a herramienta rechazados
Revisa contenido sensible, argumentos de llamada a herramienta mal formados y desajustes del esquema JSON antes de reintentar.
Qué verificar antes de enviar tráfico de producción a Gemini 3.6 Flash
Una carga adecuada puede fallar igualmente porque la integración use el identificador equivocado, envíe parámetros no admitidos o pierda el estado del agente entre turnos. Verifique la superficie de la solicitud y el contrato conversacional antes de evaluar la calidad del modelo.
01
Usar el ID exacto del modelo gemini-3.6-flash
Envíe model "gemini-3.6-flash" (con puntos) en la ruta de la API de EvoLink. La forma con guiones gemini-3-6-flash es solo la URL de la página, no el parámetro de modelo de la API.
ID del modelo
02
Usar OpenAI Chat Completions o la API nativa de Gemini
EvoLink expone Gemini 3.6 Flash mediante /v1/chat/completions compatible con OpenAI y el endpoint nativo de Gemini generateContent. Use la misma clave API de EvoLink para cualquiera de los dos protocolos.
Protocolos
03
Atender los cambios de parámetros que rompen compatibilidad
Los valores propios de temperature, top-K y top-P se ignoran; las penalizaciones propias de frequency y presence devuelven un error; y se rechaza una solicitud cuyo último turno tiene el rol model. Actualice los constructores de solicitudes de Gemini más antiguos en consecuencia.
Migración
04
Reenviar el estado completo del asistente y las herramientas
Los agentes de varios turnos deben conservar mensajes completos del asistente, IDs de llamadas, argumentos y resultados. Conservar solo el texto final rompe la continuidad del estado y puede hacer fallar pasos posteriores aunque la ventana de contexto sea suficientemente grande.
Estado
Caché de prompts para contextos largos repetidos
Las lecturas automáticas de caché usan una tarifa reducida específica cuando se pueden reutilizar instrucciones de repositorio estables, documentos de referencia y esquemas de herramientas.
Contexto de 1M tokens con un límite de salida por defecto de 65K
Mantén el código relacionado, las especificaciones, los documentos y el estado del agente en un mismo contexto de trabajo. Trata el límite como capacidad, no como objetivo: recupera la evidencia relevante y fija presupuestos de salida adecuados a cada tarea.
Compara el coste por tarea aceptada de Gemini 3.6 Flash, no solo el precio por token
Gemini 3.6 Flash gana en economía cuando su eficiencia reduce tokens, llamadas al modelo, reintentos o retrabajo humano en la misma carga. Evalúe conjuntos de tareas idénticos en lugar de comparar precios de prompts aislados.
Éxito al primer intentoTasa de entregables aceptadosNúmero de reintentosTokens de salidaTasa de aciertos de cachéLlamadas válidas a herramientasTiempo hasta un resultado aceptadoCorrección humana y fallback
Si Gemini 3.6 Flash produce resultados utilizables con menos tokens y menos esfuerzo de revisión, sus tarifas más bajas se acumulan en una ventaja de coste real. Si la calidad decae en sus tareas más difíciles, escálelas a un modelo de nivel Pro y reserve 3.6 Flash para la mayoría eficiente.
Compara Gemini 3.6 Flash con los principales modelos de contexto largo tras las pruebas de carga
EvoLink
Primero compruebe si Gemini 3.6 Flash reduce reintentos y revisión. Después compare precio, contexto, caché y adecuación a la carga de trabajo para elegir la ruta.
Programación de producción y refactorización full-stack, agentes de varios pasos y orquestación, análisis de documentos y gráficos, y cargas de trabajo de gran volumen donde una mejor eficiencia de tokens reduce el coste por tarea completada.
La ruta 3.5 más barata y rápida para clasificación, extracción y subagentes de alto rendimiento; escale el trabajo difícil a 3.6 Flash.
Suba al nivel Pro cuando una tarea necesite un razonamiento más profundo del que puede ofrecer la línea Flash.
Gemini 3.6 Flash
Entrada / salida$0.675 / $3.375
Contexto1.05M
CachéLecturas automáticas de caché
Ideal paraProgramación de producción y refactorización full-stack, agentes de varios pasos y orquestación, análisis de documentos y gráficos, y cargas de trabajo de gran volumen donde una mejor eficiencia de tokens reduce el coste por tarea completada.
Preguntas frecuentes de la API de Gemini 3.6 Flash
¿La API de Gemini 3.6 Flash está disponible en EvoLink?
Sí. Gemini 3.6 Flash está disponible como modelo de producción con precios en vivo y tarifas oficiales de respaldo.
¿Qué ID de modelo debo usar para la API de Gemini 3.6 Flash?
Envíe el modelo "gemini-3.6-flash" (con puntos). El formato con guiones gemini-3-6-flash es solo la URL de la página, no el parámetro de modelo de la API.
¿Qué protocolos y SDK funcionan con Gemini 3.6 Flash?
Use el endpoint Chat Completions compatible con OpenAI o el endpoint nativo de Gemini generateContent con la misma clave API de EvoLink. Este modelo no ofrece una ruta de Messages API de Anthropic.
¿La API de Gemini 3.6 Flash admite 1M de contexto o solo 256K?
La ruta de EvoLink registra 1.048.576 tokens. Los límites menores suelen provenir de una superficie de producto de Gemini concreta o de la configuración del cliente, no del modelo de la API en sí.
¿Cómo debería usar la ventana de contexto de 1M tokens de Gemini 3.6 Flash?
Mantenga juntos el código, los documentos y los resultados de herramientas relacionados, pero use recuperación, prefijos en caché estables y compactación de contexto en lugar de llenar la ventana por defecto.
¿En qué se diferencia Gemini 3.6 Flash de Gemini 3.5 Flash y 3.5 Flash-Lite?
3.6 Flash es el modelo de trabajo más reciente, con mejor programación y eficiencia de tokens que 3.5 Flash (salida de 7,50 $ frente a 9,00 $ por 1M). 3.5 Flash-Lite es la ruta más barata y rápida para clasificación y tareas de alto rendimiento.
¿Por qué es más barato ejecutar Gemini 3.6 Flash que Gemini 3.5 Flash?
Apunta a menos tokens y menos llamadas al modelo por tarea, y su precio de salida es más bajo. Controle el total de tokens por tarea aceptada, no solo la tarifa por solicitud.
¿Cuánto dura el precio introductorio de Gemini 3.6 Flash?
Google publica $0.750 de entrada y $3.750 de salida por millón de tokens como precio introductorio hasta el 31 de diciembre de 2026, con tarifas estándar de $1.500 y $7.500 desde el 1 de enero de 2027. Consulte la sección de precios de esta página para la tarifa actual de EvoLink.
¿Qué cambios importantes debo gestionar al migrar a Gemini 3.6 Flash?
Los valores personalizados de temperature, top-K y top-P se ignoran; las penalizaciones personalizadas de frequency y presence devuelven un error; y se rechaza una solicitud cuyo último turno tiene el rol de modelo.
¿Cómo debería definir el presupuesto de salida de Gemini 3.6 Flash?
Limite la salida según la complejidad de la tarea y supervise tanto los tokens de razonamiento como los de la respuesta final. El límite de 65.536 tokens es capacidad, no un objetivo habitual.
¿Es Gemini 3.6 Flash una buena opción por defecto para solicitudes en tiempo real o de gran volumen?
Para la clasificación y extracción más baratas y de menor latencia, use Gemini 3.5 Flash-Lite. Use 3.6 Flash cuando su calidad de programación y razonamiento justifique una tarifa algo más alta.
¿Cómo debería comparar Gemini 3.6 Flash con GPT, Claude, GLM o DeepSeek?
Evalúe Gemini 3.6 Flash por su programación eficiente y economía de agentes, GPT y Claude como referencias de capacidad de vanguardia, y GLM o DeepSeek como bases abiertas sensibles al coste.
¿Qué debería medir una evaluación de producción de Gemini 3.6 Flash?
Controle el éxito al primer intento, los entregables aceptados, los reintentos, los tokens de salida, los aciertos de caché, las llamadas válidas a herramientas, el tiempo hasta el resultado aceptado, la corrección humana y la tasa de fallback.
