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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}")
Detalles del producto
✨ Presentamos Gemini 2.5 Flash: el revolucionario modelo de IA de Google DeepMind
Google DeepMind ha revelado 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 el desarrollo web, las matemáticas complejas y el 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, costo operativo y velocidad de procesamiento.
🔧 Especificaciones técnicas e información sobre el rendimiento
Gemini 2.5 Flash utiliza una arquitectura de razonamiento híbrida basada en Transformer, lo que permite a los desarrolladores ajustar con precisión su capacidad de procesamiento para lograr un rendimiento óptimo. Admite una amplia gama de entradas, incluyendo texto, imagen, vídeo y audio, con un entrenamiento posterior avanzado para capacidades de razonamiento superiores.
- 💰 Ventana de contexto: 1 millón de tokens, con planes de ampliarlo a 2 millones próximamente.
- 📝 Capacidad de salida: Genera hasta 32.768 tokens por respuesta.
- ⚡ Velocidad: Alcanza una impresionante velocidad de salida de 180 tokens por 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%
- Verificado por SWE-Bench (Codificación): 58,2%
- MMLU: 0,783
- 💸 Precios de la API (por millón de tokens):
- Tokens de entrada: $0.1575
- Tokens de salida: $0.63
- Coste por 1.000 fichas (entrada + salida con pensamiento): $0.0007875 total
💡 Capacidades clave que distinguen al flash Gemini 2.5
Gemini 2.5 Flash (un modelo experimental centrado en el razonamiento) analiza meticulosamente las tareas para ofrecer resultados precisos y detallados. Su sólido procesamiento multimodal permite la integración perfecta de texto, imágenes, vídeo y audio, lo que lo convierte en una herramienta increíblemente versátil para flujos de trabajo diversos y complejos.
- 💻 Programación avanzada: Destaca en el ámbito del desarrollo web, generando aplicaciones web funcionales con interfaces de usuario estéticamente atractivas (por ejemplo, reproductores de vídeo, aplicaciones de dictado). Admite más de 40 lenguajes de programación y permite la codificación autónoma con mínima supervisión.
- 🧠 Razonamiento y resolución de problemas superiores: Obtiene puntuaciones altas en áreas exigentes como matemáticas (AIME 2025: 86,7 %) y ciencias (GPQA: 84 %), aprovechando procesos de pensamiento innatos para llegar a conclusiones lógicas.
- 🎥 Procesamiento multimodal: Obtiene una puntuación del 84,8 % en VideoMME, lo que facilita flujos de trabajo innovadores de vídeo a código (por ejemplo, la creación de aplicaciones de aprendizaje directamente a partir de vídeos de YouTube).
- 🛠️ Utilización de la herramienta: Se integra a la perfección con herramientas externas y API mediante llamadas a funciones y estructuración JSON, lo que permite realizar tareas de varios pasos e interacciones complejas.
- 🌐 Habilidades en desarrollo web: Capaz de generar aplicaciones web responsivas y visualmente atractivas, con funciones avanzadas como animaciones de longitud de onda y efectos al pasar el cursor.
- 🎮 Simulaciones interactivas: Crea código ejecutable para juegos (por ejemplo, juegos de correr sin fin) y visualizaciones sofisticadas (por ejemplo, fractales de Mandelbrot, animaciones de boids).
- 📡 Funcionalidades de la API: Ofrece capacidades de transmisión en tiempo real, llamadas a funciones robustas y soporte multilingüe para el desarrollo de aplicaciones escalables en tiempo real.
🚀 Casos de uso óptimos para Gemini 2.5 Flash
- 📱 Desarrollo web: Creación de aplicaciones interactivas con diseños dinámicos y adaptables.
- 🔣 Generación de código: Codificación autónoma para simulaciones complejas y bases de código extensas.
- 🔬 Investigación científica: Análisis avanzado de datos y resolución de problemas en los campos matemáticos y científicos.
- 🌈 Aplicaciones multimodales: Desarrollar aplicaciones de aprendizaje innovadoras a partir de contenido de vídeo y crear visualizaciones atractivas.
- 💼 Automatización empresarial: Optimización de los procesos empresariales mediante una integración perfecta de API.
📊 Comparación con otros modelos líderes
El Gemini 2.5 Flash destaca en varias áreas clave en comparación con sus contemporáneos:
- ✅ vs. OpenAI o3-mini: Gemini 2.5 Flash es notablemente más rápido (180 frente a ~100 tokens/segundo) y más rentable Sin pensarlo (0,15 dólares frente a 0,30 dólares por millón de tokens de salida).
- ✅ vs. Claude 3.7 Soneto: Aunque tiene una puntuación SWE-Bench ligeramente inferior (58,2 % frente a ~65 %), Gemini 2.5 Flash ofrece un rendimiento superior. velocidad y eficiencia de costos.
- ✅ vs. DeepSeek R1: Posee una puntuación AIME más baja (78,3% frente a 93,3%), pero sobresale significativamente en capacidades multimodales.
- ✅ vs. Qwen3-235B-A22B: Ofrece una experiencia mucho mejor. mayor velocidad de salida (180 frente a 40,1 tokens/segundo) y llega a un menor costo.
💻 Ejemplos de código
// Ejemplo de marcador de posición para la integración de la API Flash de Gemini 2.5 // Esta sección normalmente contendría 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 breve historia 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 tener en cuenta
- ❌ Alta latencia: Una latencia TTFT de 0,8 s con el modo de procesamiento en segundo plano puede afectar a las aplicaciones en tiempo real.
- ❌ Estado experimental: El hecho de encontrarse en fase de prueba o experimental puede afectar a la estabilidad y dar lugar a cambios.
- ❌ Sin soporte para ajustes finos: Actualmente carece de soporte para el ajuste fino de modelos específicos.
- ❌ Aumento de costes: Utilizar el modo de "pensamiento" conllevará mayores costes operativos.
🔗 Integración de API sin problemas
Gemini 2.5 Flash es fácilmente accesible a través de la API de IA/ML, y ofrece capacidades de transmisión completas, llamadas a funciones robustas y compatibilidad multimodal total para capacitar a los desarrolladores en la creación de aplicaciones avanzadas e inteligentes.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P: ¿Para qué está diseñado el flash Gemini 2.5?
A: Gemini 2.5 Flash está diseñado como un modelo de IA multimodal rápido y rentable, optimizado para tareas de razonamiento y codificación, que 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 ampliarla a 2 millones de tokens en un futuro próximo.
P: ¿Cómo se compara su precio con el de otros modelos?
A: Gemini 2.5 Flash ofrece precios competitivos, con tokens de entrada a 0,1575 dólares y tokens de salida a 0,63 dólares 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 soportes?
R: Sí, cuenta con sólidas capacidades multimodales, admitiendo entradas de texto, imagen, vídeo y audio, e incluso puede facilitar flujos de trabajo de vídeo a código.
P: ¿Cuáles son algunas de las limitaciones de Gemini 2.5 Flash?
A: Las principales limitaciones incluyen una latencia relativamente alta de 0,8 s TTFT con el modo de procesamiento en curso, su estado experimental actual, la falta de soporte para ajustes finos y el aumento de los costos al usar el modo de "procesamiento en curso".
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