Prueba gratis la API de Gemini 3.5 Flash para escritura LLM rápida, ayuda con programación, razonamiento y resúmenes. Acceso estable para aplicaciones de IA en producción escalables.
Modelos Gemini 3.5 Flash relacionados
Ejemplos de API
Ejemplo de envio
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
Accept: 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'gemini-3.5-flash-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise summary of how transformer models work.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
Ejemplo de envio
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'gemini-3.5-flash-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise summary of how transformer models work.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2048,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
Ejemplo de envio
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise summary of how transformer models work."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
Precios de Gemini 3.5 Flash Text to Text
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
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API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text rápida y asequible (modelo de lenguaje eficiente de Google)
La API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text en Flaq AI ofrece acceso al modelo de Google para flujos de lenguaje rápidos, asequibles y listos para producción. Esta integración eficiente de la API Gemini ayuda a los desarrolladores a crear funciones de chat, resumen, escritura, programación y automatización con contexto conversacional flexible y controles prácticos de salida. Está diseñada para equipos que necesitan generación de texto responsiva a escala sin gestionar directamente la infraestructura de modelos de Google.
Funciones clave de la API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text
- Generación rápida de texto: Produce respuestas útiles rápidamente para chat, soporte, contenido y automatización de flujos.
- Acceso económico a la API: Usa una ruta Gemini asequible para aplicaciones text-to-text de alto volumen en Flaq AI.
- Seguimiento fiable de instrucciones: Convierte instrucciones en lenguaje natural en respuestas enfocadas, resúmenes, reescrituras y salidas estructuradas.
- Salida con contexto conversacional: Admite preguntas de seguimiento y refinamiento iterativo con contexto flexible.
- Controles amigables para desarrolladores: Orienta la longitud de la respuesta y la dirección de la tarea mediante configuración práctica en Flaq AI.
- Integración Google gestionada: Añade capacidad textual de Gemini mediante una ruta de API estable con comportamiento claro de entrada y salida.
Cómo usar la API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text para generación de texto en Flaq AI
- Entrada: Prompts en lenguaje natural, instrucciones del sistema, contexto conversacional y requisitos de tarea estructurados.
- Salida: Respuestas de texto claras entregadas mediante una integración estable de API de chat en Flaq AI.
- Configuración de ruta: Diseñada para flujos de texto conversacionales con contexto flexible y soporte de seguimiento.
- Configuración: Admite controles prácticos de salida para la longitud de la respuesta y la dirección de la tarea.
- Capacidades: Resumen, reescritura, asistencia de chat, ayuda con código, escritura multilingüe y generación de contenido estructurado mediante la integración asequible de la API Gemini.
Mejores casos de uso para la integración de la API Gemini 3.5 Flash Text-to-Text
- Funciones de chat de alto volumen: Impulsa asistentes responsivos para apps, sitios web y herramientas internas.
- Operaciones de contenido: Genera resúmenes, esquemas, reescrituras y copy localizado para flujos de publicación.
- Automatización de soporte: Redacta respuestas, clasifica solicitudes y ayuda a los usuarios a navegar información de producto o políticas.
- Productividad de desarrolladores: Explica código, redacta snippets y resume materiales técnicos.
- Automatización de flujos: Añade inteligencia de lenguaje rápida a dashboards, bases de conocimiento y sistemas operativos.
Nota Asegúrate de que los prompts y los flujos de aplicación cumplan con las directrices de seguridad de Google. Si ocurre un error, revisa la entrada en busca de contenido restringido, simplifica la solicitud e inténtalo de nuevo.
Gemini 3.5 Flash Text-to-Text vs competidores: análisis comparativo
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Gemini 3.5 Flash vs. modelos Gemini Pro
Los modelos Gemini Pro suelen posicionarse para razonamiento más exigente y calidad premium. Gemini 3.5 Flash prioriza velocidad, asequibilidad y throughput eficiente para flujos de texto cotidianos. -
Gemini 3.5 Flash vs. modelos GPT
Los modelos GPT ofrecen comportamiento nativo de OpenAI y familiaridad amplia del ecosistema. Gemini 3.5 Flash da a los equipos una ruta rápida de modelo Google para generación de texto gestionada en Flaq AI. -
Gemini 3.5 Flash vs. Claude Sonnet
Claude Sonnet es sólido para escritura cuidadosa y razonamiento equilibrado. Gemini 3.5 Flash resulta atractivo para generación de texto rápida y rentable e integración con modelos Google. -
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen Plus
Qwen Plus proporciona flujos de lenguaje Alibaba asequibles. Gemini 3.5 Flash ofrece una alternativa Google para aplicaciones text-to-text responsivas. -
Gemini 3.5 Flash vs. Llama
Los modelos Llama dan a los equipos control de modelo abierto. Gemini 3.5 Flash elimina la complejidad de hospedaje y ofrece acceso gestionado por API para funciones de texto en producción.