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Acceso
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'google/gemini-2.5-flash',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-2.5-flash",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalle del producto
✨ Presentamos Gemini 2.5 Flash: el innovador modelo de IA de Google DeepMind
Google DeepMind ha presentado Géminis 2.5 FlashUn modelo de IA multimodal altamente eficiente, rentable y versátil. Diseñado para tareas de razonamiento y codificación rápidas, cuenta con una formidable ventana de contexto de un millón de tokens, lo que lo hace excepcionalmente competente en áreas como desarrollo web, matemáticas complejas y análisis científico. Este modelo ya está disponible para desarrolladores y empresas a través de Google AI Studio y Vertex AI (en versión preliminar), logrando un equilibrio óptimo entre calidad de rendimiento, coste operativo y velocidad de procesamiento.
🔧 Especificaciones técnicas e información sobre el rendimiento
Gemini 2.5 Flash utiliza una arquitectura de razonamiento híbrido basada en Transformer, lo que permite a los desarrolladores ajustar su profundidad de pensamiento para obtener el máximo rendimiento. Admite una amplia gama de entradas, como texto, imagen, vídeo y audio, con entrenamiento posterior avanzado para una capacidad de razonamiento superior.
- Ventana de contexto: 1 millón de tokens, con planes de expandirse a 2 millones pronto.
- 📝 Capacidad de salida: Genera hasta 32.768 tokens por respuesta.
- ⚡Velocidad: Logra una impresionante velocidad de salida de 180 tokens/segundo, con una baja latencia de 0,8 segundos (TTFT sin pensar).
- 📈 Puntos de referencia clave (con reflexión):
- AIME 2025 (Matemáticas): 78,3%
- Diamante GPQA (Ciencia): 76,5%
- SWE-Bench verificado (codificación): 58,2%
- MMLU: 0,783
- 💸 Precios de la API (por millón de tokens):
- Tokens de entrada: $0.1575
- Tokens de salida: $0.63
- Costo por 1.000 tokens (entrada + salida con pensamiento): $0.0007875 total
💡 Capacidades clave que distinguen a Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash (un modelo basado en razonamiento experimental) analiza meticulosamente las tareas para ofrecer resultados precisos y matizados. Su robusto procesamiento multimodal permite una integración fluida de texto, imágenes, vídeo y audio, lo que lo convierte en una herramienta increíblemente versátil para flujos de trabajo diversos y complejos.
- 💻 Codificación avanzada: Destaca en el ámbito del desarrollo web, generando aplicaciones web funcionales con interfaces de usuario atractivas (p. ej., reproductores de vídeo y aplicaciones de dictado). Es compatible con más de 40 lenguajes de programación y permite la programación con agentes con mínima supervisión.
- 🧠 Razonamiento superior y resolución de problemas: Logra puntajes altos en dominios desafiantes como matemáticas (AIME 2025: 86,7%) y ciencias (GPQA: 84%), aprovechando procesos de pensamiento integrados para obtener conclusiones lógicas.
- 🎥 Procesamiento multimodal: Obtiene un puntaje de 84.8% en VideoMME, lo que facilita flujos de trabajo innovadores de video a código (por ejemplo, creación de aplicaciones de aprendizaje directamente a partir de videos de YouTube).
- 🛠️ Utilización de herramientas: Se integra perfectamente con herramientas externas y API a través de llamadas de funciones y estructuración JSON, lo que permite tareas de varios pasos e interacciones complejas.
- 🌐 Habilidad en desarrollo web: Capaz de generar aplicaciones web interactivas y visualmente atractivas, completas con funciones avanzadas como animaciones de longitud de onda y efectos de desplazamiento.
- Simulaciones interactivas: Crea código ejecutable para juegos (por ejemplo, corredores sin fin) y visualizaciones sofisticadas (por ejemplo, fractales de Mandelbrot, animaciones boid).
- 📡 Características de la API: Ofrece capacidades de transmisión, llamadas de funciones robustas y soporte multilingüe para desarrollar aplicaciones escalables en tiempo real.
Casos de uso óptimos para Gemini 2.5 Flash
- 📱 Desarrollo Web: Creación de aplicaciones interactivas con diseños dinámicos y responsivos.
- 🔣 Generación de código: Codificación autónoma para simulaciones complejas y bases de código extensas.
- 🔬 Investigación científica: Análisis avanzado de datos y resolución de problemas en campos matemáticos y científicos.
- 🌈 Aplicaciones multimodales: Desarrollar aplicaciones de aprendizaje innovadoras a partir de contenido de video y crear visualizaciones enriquecidas.
- 💼 Automatización empresarial: Optimización de procesos comerciales mediante una integración perfecta de API.
📊 Comparación con otros modelos líderes
Gemini 2.5 Flash se destaca en varias áreas clave en comparación con sus contemporáneos:
- ✅ frente a OpenAI o3-mini: Gemini 2.5 Flash es notablemente más rápido (180 frente a ~100 tokens/segundo) y más rentable sin pensar ($0,15 frente a $0,30 por millón de tokens de salida).
- ✅ vs. Claude 3.7 Soneto: Si bien tiene un puntaje SWE-Bench ligeramente más bajo (58,2 % frente a ~65 %), Gemini 2.5 Flash ofrece un rendimiento superior. velocidad y rentabilidad.
- ✅ frente a DeepSeek R1: Tiene una puntuación AIME más baja (78,3% frente a 93,3%), pero sobresale significativamente en capacidades multimodales.
- ✅ frente a Qwen3-235B-A22B: Ofrece mucho mayor velocidad de salida (180 frente a 40,1 tokens/segundo) y tiene un coste menor costo.
💻 Ejemplos de código
// Ejemplo de marcador de posición para la integración de la API Flash de Gemini 2.5 // Esta sección normalmente contendrá fragmentos de código interactivos // que ilustran el uso del modelo (por ejemplo, Python, Node.js, etc.) // Por ejemplo: // // import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai"; // // const genAI = new GoogleGenerativeAI(API_KEY); // const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.5-flash" }); // // async function run() { // const prompt = "Escribe una historia corta sobre una IA que explora las profundidades marinas."; // const result = await model.generateContent(prompt); // const response = await result.response; // const text = response.text(); // console.log(text); // } // // run(); ⚠️ Limitaciones importantes a considerar
- ❌ Alta latencia: Una latencia TTFT de 0,8 s con modo de pensamiento puede afectar las aplicaciones en tiempo real.
- ❌ Estado experimental: Estar en estado de vista previa/experimental puede afectar la estabilidad y generar cambios.
- ❌ Sin soporte de ajuste fino: Actualmente carece de soporte para ajustar modelos específicos.
- ❌ Aumento de costos: Utilizar el modo “pensar” conducirá a mayores costos operativos.
🔗 Integración perfecta de API
Se puede acceder fácilmente a Gemini 2.5 Flash a través de la API AI/ML, y ofrece capacidades de transmisión integrales, llamadas de funciones robustas y soporte multimodal completo para permitir a los desarrolladores crear aplicaciones avanzadas e inteligentes.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P: ¿Para qué está diseñado Gemini 2.5 Flash?
R: Gemini 2.5 Flash está diseñado como un modelo de IA multimodal rápido y rentable, optimizado para tareas de razonamiento y codificación, y se destaca en áreas como el desarrollo web, las matemáticas y el análisis científico.
P: ¿Cuál es el tamaño de la ventana de contexto de Gemini 2.5 Flash?
R: Cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens, con planes de expandirse a 2 millones de tokens en el futuro cercano.
P: ¿Cómo se compara su precio con el de otros modelos?
R: Gemini 2.5 Flash ofrece precios competitivos, con tokens de entrada a $0,1575 y tokens de salida a $0,63 por millón de tokens, lo que generalmente lo hace más rentable que algunos competidores como OpenAI o3-mini para la salida.
P: ¿Puede Gemini 2.5 Flash procesar diferentes tipos de medios?
R: Sí, cuenta con sólidas capacidades multimodales, admite entradas de texto, imagen, video y audio, e incluso puede facilitar flujos de trabajo de video a código.
P: ¿Cuáles son algunas limitaciones de Gemini 2.5 Flash?
R: Las limitaciones clave incluyen una latencia relativamente alta de 0,8 s TTFT con pensamiento, su estado experimental actual, falta de soporte de ajuste fino y mayores costos al usar el modo "pensamiento".
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