Google: Gemini 3.6 Flash
google/gemini-3.6-flash
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Gemini 3.6 Flash (google/gemini-3.6-flash) es un modelo de Google que, según el catálogo de OpenRouter, está orientado a programación, flujos de trabajo agénticos y desarrollo web y de aplicaciones, con énfasis en la eficiencia y en resultados pulidos. Acepta entradas de texto, imagen, audio, video y archivos, y devuelve solo texto, dentro de una ventana de contexto de alrededor de un millón de tokens. El razonamiento está siempre activado con cuatro niveles de esfuerzo seleccionables, y el catálogo indica compatibilidad con llamadas a herramientas y salidas estructuradas. Solo se dispuso de datos del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que conviene validar el comportamiento real en sus propias cargas de trabajo.[1]
Puntos fuertes
- Amplia compatibilidad de entrada multimodal: texto, imágenes, audio, video y archivos, con una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens según el catálogo.[1]
- Razonamiento configurable con cuatro niveles de esfuerzo, que permite equilibrar profundidad y velocidad de respuesta.[1]
- El catálogo indica compatibilidad con llamadas a herramientas, selección de herramientas y salidas estructuradas, adecuado para flujos agénticos e integración en aplicaciones.[1]
Limitaciones
- La evidencia procede solo del catálogo: no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, y las capacidades son declaradas por el proveedor, no verificadas de forma independiente.[1]
- El razonamiento es obligatorio y no puede desactivarse; solo se ajusta su nivel de esfuerzo, lo que puede añadir sobrecarga en solicitudes sencillas.[1]
- La salida es solo texto a pesar de las entradas multimodales, y la evidencia de rendimiento se limita a listados tipo arena del catálogo; valide en sus cargas de trabajo antes de adoptarlo.[1]
Dónde utilizarlo
- Potencialmente adecuado para asistencia de programación, pipelines agénticos y tareas de desarrollo web o de aplicaciones, según el posicionamiento declarado en el catálogo.[1]
- Puede servir para flujos de comprensión multimodal, como resumir documentos, imágenes, audio o video en texto.[1]
- Conviene evaluarlo para aplicaciones de contexto largo que deban ingerir archivos extensos o conversaciones prolongadas, sujeto a pruebas con sus cargas.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Google: Gemini 3.6 FlashFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Gemini 3.6 Flash is a high-efficiency model from Google for coding, agentic workflows, and web and app development. It is designed to produce polished outputs with fewer unnecessary edits and...
Especificaciones
- ID del modelo
- google/gemini-3.6-flash
- ID canónico
- google/gemini-3.6-flash-20260721
- Creador
- Añadido a OpenRouter
- 21.07.2026
- 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 $3.75
- Corte de conocimiento
- —
- 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 | 69.2 | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 29 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtasa de victoria 47.3% · posición 16 | 1,125Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 53.3% · posición 16 | 1,193Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtasa de victoria 49.6% · posición 13 | 1,098Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · codetovideotasa de victoria 42% · posición 19 | 1,106Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 44% · posición 23 | 1,159Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestasa de victoria 41.9% · posición 19 | 1,045Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 49.6% · posición 21 | 1,192Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftasa de victoria 49% · posición 19 | 1,179Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestasa de victoria 39.3% · posición 26 | 1,102Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettasa de victoria 50.6% · posición 15 | 1,166Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 45.2% · posición 27 | 1,178Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 52.3% · posición 30 | 1,253Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 57.4% · posición 8 | 1,277Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 52.7% · posición 23 | 1,280Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 52.3% · posición 15 | 1,288Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 50.4% · posición 35 | 1,253Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 53.8% · posición 21 | 1,291Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 54.3% · posición 18 | 1,293Elo | 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1,048,576 | $0.375 | $1.88 | — | — | 100% | |
| Google AI Studio | 1,048,576 | $0.375 | $1.88 | — | — | 100% |
| Google AI Studio | 1,048,576 | $0.750 | $3.75 | — | — | 100% |
| 1,048,576 | $0.750 | $3.75 | — | — | 100% | |
| 1,048,576 | $0.825 | $4.13 | — | — | 100% | |
| 1,048,576 | $1.35 | $6.75 | — | — | — | |
| Google AI Studio | 1,048,576 | $1.35 | $6.75 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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