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Google: Gemini 3.5 Flash (batch)

google/gemini-3.5-flash:batch

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

Gemini 3.5 Flash is Google's high-efficiency multimodal model, bringing near-Pro level coding and reasoning at Flash-tier cost and speed. It is highly optimized for coding proficiency and parallel agentic execution...

Especificaciones

ID del modelo: google/gemini-3.5-flash:batch
ID canónico: google/gemini-3.5-flash-20260519
Creador: google
Añadido a OpenRouter: 19.05.2026
Longitud de contexto: 1,048,576
Modalidad: text+image+file+audio+video->text
Modalidades de entrada: text, image, video, file, audio
Modalidades de salida: text
Precio por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.750 / salida $4.5
Corte de conocimiento: 01.01.2025
Fecha de expiración: —

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

Tarea	Nota	Capacidad declarada por la fuente
Calidad general	Sin medición	razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low, minimal · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Programación	AA — siguiente 20% de la cohorte	—
Agentes	BB — siguiente 30% de la cohorte	parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escritura	Sin medición	salida: text
Razonamiento	Sin medición	razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low, minimal · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análisis de documentos	Sin medición	entrada: file
Visión	Sin medición	entrada: image
Generación de imágenes	Sin medición	—
Audio	Sin medición	entrada: audio
Vídeo	Sin medición	entrada: video
Embeddings	Sin medición	—

Evaluaciones

Fuente	Benchmark	Valor	Nota	Datos obtenidos
Artificial Analysis	Coding index	70.1	AA — siguiente 20% de la cohorte	13.11.2026
Artificial Analysis	Agentic index	26	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	agents · agenticgamedevtasa de victoria 55.3% · posición 13	1,128Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	agents · agentichtmlslidestasa de victoria 45.8% · posición 6	1,162Elo	—Sin nota	13.11.2026
Design Arena	agents · agenticslidestasa de victoria 57.5% · posición 3	1,244Elo	—Sin nota	13.11.2026
Design Arena	agents · agenticslides(html)tasa de victoria 45.7% · posición 6	1,162Elo	—Sin nota	13.11.2026
Design Arena	agents · agenticslides(python-pptx)tasa de victoria 57.8% · posición 2	1,242Elo	—Sin nota	13.11.2026
Design Arena	agents · androidnativetasa de victoria 57.3% · posición 21	1,174Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	agents · blender3dtasa de victoria 31.5% · posición 24	949Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	agents · codetovideotasa de victoria 49% · posición 12	1,146Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	agents · fullstacktasa de victoria 55.9% · posición 20	1,176Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	agents · godotgamedevtasa de victoria 43% · posición 31	1,081Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	agents · htmlslidestasa de victoria 46.4% · posición 21	1,038Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	agents · mobileappstasa de victoria 50% · posición 28	1,170Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	agents · pdftasa de victoria 46.1% · posición 26	1,138Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	agents · pptxslidestasa de victoria 57.7% · posición 2	1,244Elo	—Sin nota	13.11.2026
Design Arena	agents · python-pptxslidestasa de victoria 57.4% · posición 6	1,247Elo	AA — siguiente 20% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	agents · spreadsheettasa de victoria 48.9% · posición 20	1,127Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	agents · webappstasa de victoria 51.7% · posición 26	1,183Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · 3dtasa de victoria 55.5% · posición 41	1,227Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · asciiarttasa de victoria 58.8% · posición 17	1,249Elo	AA — siguiente 20% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · codecategoriestasa de victoria 54% · posición 38	1,257Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · dataviztasa de victoria 53.5% · posición 39	1,238Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · gamedevtasa de victoria 52.4% · posición 34	1,254Elo	AA — siguiente 20% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · svgtasa de victoria 58% · posición 18	1,246Elo	AA — siguiente 20% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · uicomponenttasa de victoria 54.6% · posición 35	1,266Elo	AA — siguiente 20% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · websitetasa de victoria 53.8% · posición 35	1,261Elo	AA — siguiente 20% de la cohorte	13.11.2026

Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

S — S — 10% superior de la cohorte
A — A — siguiente 20% de la cohorte
B — B — siguiente 30% de la cohorte
C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

Proveedor	Longitud de contexto	Precio entrada /1M	Precio salida /1M	Latencia p50 (30m, s)	Rendimiento p50 (30m, tok/s)	Disponibilidad (30m)
Google	1,048,576	$0.750	$4.5	—	—	—

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.

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