Google DeepMind

Gemini 3.5 Flash

Tipo
modelo de lenguaje
Contexto
1.049K tokens
Salida máxima
66K
Lanzado el
19 mayo 2026
Cadena para la API
gemini/gemini-3.5-flash

Precios por proveedor

Proveedor Entrada, $ por 1M Salida, $ por 1M En nuestros datos desde
unorouter $0,186 $1,114 31 jul. 2026
neon $1,5 $9 31 jul. 2026
AIHubMix $1,5 $9 31 jul. 2026
Abacus.AI $1,5 $9 31 jul. 2026
CrossModel $1,5 $9 31 jul. 2026
FastRouter $1,5 $9 31 jul. 2026
GitHub Copilot $1,5 $9 31 jul. 2026
Google DeepMind $1,5 $9 31 jul. 2026
Google Vertex AI $1,5 $9 31 jul. 2026
Kilo Code $1,5 $9 31 jul. 2026
LLM Gateway $1,5 $9 31 jul. 2026
Merge Gateway $1,5 $9 31 jul. 2026
NEAR AI $1,5 $9 31 jul. 2026
NanoGPT $1,5 $9 31 jul. 2026
OpenCode Zen $1,5 $9 31 jul. 2026
OpenRouter $1,5 $9 31 jul. 2026
Pioneer $1,5 $9 31 jul. 2026
SAP AI Core $1,5 $9 31 jul. 2026
Vercel $1,5 $9 31 jul. 2026
ZenMux $1,5 $9 31 jul. 2026
Poe $1,515 $9,091 31 jul. 2026
xpersona $1,55 $12,2 31 jul. 2026
Venice AI $1,55 $9,45 31 jul. 2026

Se muestra solo la tarifa base y solo precios por token. Las tarifas por lotes, reducidas o en caché, así como los precios por imagen o por segundo de vídeo, no entran en esta tabla: no se pueden poner en la misma columna que un precio por millón de tokens.

La fecha de la última columna es el día en que este precio entró por primera vez en nuestra recogida. El precio puede ser más antiguo: antes de ese día simplemente no lo registrábamos. Desde entonces no ha cambiado; si no, en su lugar habría una fila nueva con una fecha nueva.

Resultados de las mediciones

Conjunto de tareas Resultado Condiciones de ejecución Medido por
Arena Score, matemáticas 1.523,8 1.498–1.549 esfuerzo: high
Arena Score, preguntas expertas 1.509,47 1.491–1.528 esfuerzo: high
Arena Score en ruso 1.499,47 1.480–1.519 esfuerzo: high
Arena Score, programación 1.492,01 1.480–1.504 esfuerzo: high
Arena Score, diálogo de varios turnos 1.489,28 1.475–1.504 esfuerzo: high
Arena Score, desarrollo web 1.486,18 1.478–1.494 esfuerzo: medium
Arena Score, consultas difíciles 1.485,27 1.477–1.493 esfuerzo: high
Arena Score, consultas largas 1.481,88 1.472–1.492 esfuerzo: high
Arena Score, general 1.480,35 1.474–1.487 esfuerzo: high
Arena Score en inglés 1.479,43 1.470–1.488 esfuerzo: high
Arena Score en español 1.471,19 1.440–1.502 esfuerzo: high
Arena Score, escritura creativa 1.470,09 1.454–1.486 esfuerzo: high
Arena Score, seguimiento de instrucciones 1.464,95 1.454–1.476 esfuerzo: high
Arena Score en francés 1.460,6 1.427–1.494 esfuerzo: high
Arena Score, comprensión de esquemas 1.304,8 1.283–1.326 esfuerzo: high
Arena Score, reconocimiento de texto en imagen 1.303,5 1.290–1.317 esfuerzo: high
Arena Score, trabajo con imágenes 1.301,48 1.289–1.314 esfuerzo: high
Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada 95,55 % esfuerzo: minimal · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
ARC-AGI — generalización a patrones nuevos 92,5 % esfuerzo: high · con andamiaje ajustado https://arcprize.org/leaderboard
GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado 90,4 % esfuerzo: minimal · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
SWE-bench Verified — corrección de errores en repositorios 79,34 % esfuerzo: high · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
ARC-AGI-2 72,08 % esfuerzo: high
SimpleBench — preguntas con trampa 72,04 % SimpleBench Leaderboard
SimpleQA Verified — exactitud factual 68,4 % esfuerzo: high Epoch evaluations
FrontierMath, niveles 1–3 62,81 % esfuerzo: high Epoch evaluations
WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático 62,64 % esfuerzo: high https://htihle.github.io/weirdml.html
CursorBench — ediciones en el editor 49,8 % https://cursor.com/cursorbench
APEX-Agents 49,6 % autoinformado
Problemas de ajedrez 47,39 % esfuerzo: minimal Epoch evaluations
FrontierMath, nivel 4 — problemas de investigación 26,83 % esfuerzo: high Epoch evaluations
CritPt — problemas de física 13,14 % esfuerzo: high
Arena Score, tareas de agente -0,01 0–0 esfuerzo: high