Guía para desarrolladores de Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.6 Flash es un modelo potente, rentable y de alta velocidad de la familia Gemini 3. Diseñado para ofrecer capacidades de agente casi de nivel Pro sin comprometer el rendimiento ni el valor, el modelo ahora está disponible de forma general (DG) para los desarrolladores que usan la API de Gemini y para las empresas que usan Gemini Enterprise Agent Platform.

En este documento, se explica qué novedades incluye 3.6 Flash, cómo se adapta a la familia de modelos de Gemini, cómo migrar a 3.6 Flash y se proporciona una guía de inicio rápido para usar 3.6 Flash.

¿Cómo se adapta a la familia de Gemini?

Gemini 3.6 Flash es el caballo de batalla principal de los agentes en la familia Gemini 3. Salva la brecha entre los modelos Pro de razonamiento profundo y los modelos Flash-Lite de alto rendimiento. En comparación con Gemini 3.5 Flash, 3.6 Flash ofrece una calidad significativamente mayor en la organización de herramientas de varios pasos, la refactorización de código de pila completa y el razonamiento visual, al mismo tiempo que usa menos tokens y turnos de razonamiento. Ofrece capacidades casi de nivel Pro con la velocidad y los precios de Flash.

Especificaciones y comparaciones del modelo

En la siguiente tabla, se incluye una comparación que abarca algunas de las especificaciones entre 3.6 Flash, 3.5 Flash y 3.1 Pro:

Consulta la página del modelo 3.6 Flash para obtener la lista completa de capacidades, herramientas y opciones de consumo compatibles.

Antes de comenzar, debes autenticarte en Agent Platform con las credenciales predeterminadas de la aplicación (ADC) o una clave de API. Consulta Cómo comenzar a usar Gemini Enterprise Agent Platform para obtener más información.

En los siguientes bloques de código, reemplaza PROJECT_ID por el ID de tu proyecto.

Instalación

Asegúrate de usar el SDK de google-genai más reciente:

pip install --upgrade google-genai

Solicitud básica

from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")

response = client.models.generate_content(
  model="gemini-3.6-flash",
  contents="How does AI work?",
)
print(response.text)

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.6-flash:generateContent \
-d '{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": { "text": "Why is the sky blue?" },
  },
}'

Migra a 3.6 Flash desde 3.5 Flash o 3.1 Pro

Para migrar a 3.6 Flash desde 3.5 Flash o 3.1 Pro, sigue estos pasos:

1. Actualiza el ID del modelo: Cambia la cadena del modelo en tus llamadas a la API a gemini-3.6-flash.
2. Adapta tu código a las nuevas reglas de la API de la familia Gemini 3: Gemini 3.6 Flash aplica estrictamente las reglas de parámetros y las convenciones de la API establecidas en la familia Gemini 3:
   • Quita la temperatura, el Top-K y el Top-P: Quita estos parámetros personalizados de tu carga útil. Si bien no mostrarán un error, el modelo los ignorará por completo. En su lugar, usa el parámetro thinking_level o las salidas estructuradas json_schema para controlar el determinismo de la salida.
   • Quita las penalizaciones de frecuencia y presencia: Quita cualquier configuración personalizada para las penalizaciones de frecuencia o presencia para evitar que tus llamadas a la API muestren errores de tiempo de ejecución.
   • Asegúrate de que tu integración de chat no intente completar previamente el modelo: Revisa tus arrays del historial de mensajes para asegurarte de que tu carga útil de la API no termine con un turno de usuario o de modelo vacío. Si el último objeto de tu array de historial es un rol "model" (API de GenerateContent) o un tipo "model_output" (API de Interactions), reestructura la secuencia para evitar activar un error de validación estricto.
   • Usa thinking_level: Quita las instancias del parámetro obsoleto thinking_budget y usa thinking_level en su lugar.
   • Aplica convenciones estrictas de llamadas a funciones: El FunctionResponse debe coincidir estrictamente con el id, el name y el recuento de ejecución del FunctionCall anterior. Si necesitas agregar instrucciones intercaladas, colócalas directamente dentro del texto de respuesta de la función, separadas por dos líneas nuevas (\n\n).
3. Ten en cuenta los cambios en el flujo de trabajo:
   • Si tu aplicación depende de bucles conversacionales de varios turnos, prueba tus flujos de trabajo para asegurarte de que la nueva concisión de pasos del modelo no active salidas prematuras.
   • Si compilas agentes de frontend o de secuencias de comandos básicas, supervisa las llamadas execute_code exploratorias innecesarias debido al nuevo sesgo del modelo hacia la inspección programática inicial.

Soluciones alternativas para los requisitos de texto previos a la herramienta

Si tu instrucción requiere que el modelo genere texto estructurado (XLM, YAML, JSON, etc.) (por ejemplo, <UPDATE>...</UPDATE>) inmediatamente antes de realizar una llamada a la herramienta, es posible que la llamada a la herramienta falle ocasionalmente con un Malformed_Function_Call error. Puedes usar una de las siguientes soluciones alternativas para resolver este problema:

• (Recomendado) Indica al modelo que coloque sus notas previas a la herramienta dentro de una llamada a función update() dedicada en lugar de texto sin formato. Consulta la siguiente sección para obtener instrucciones detalladas de implementación.
• Indica al modelo que escriba notas como encabezados de Markdown (por ejemplo, # UPDATE, ## PLAN) en lugar de texto estructurado.
• No requieras que el modelo genere texto antes de las llamadas a la herramienta.

Solución recomendada: Incluye notas de trabajo en una llamada a función dedicada

En lugar de la instrucción original:

Before calling a tool, in every response you MUST first output a single
`<UPDATE>` part as specified, don't skip this part or any of required sub-tags
within `<UPDATE>`.

Usa esta instrucción actualizada:

Before calling any other tool, in every response you MUST first call `update`
with all required parameters (previous_step, plan, next_step, external).

Actualiza todas las referencias al formato XML <UPDATE> anterior en la solicitud del cliente. Luego, agrega la declaración de función correspondiente para la función de actualización:

{
  "name": "update",
  "description": "Update working notes (previous step analysis, plan, next step, external note).",
  "parameters": {
    "type": "OBJECT",
    "properties": {
      "previous_step": {
        "type": "STRING",
        "description": "Key findings and outcomes since the previous step."
      },
      "plan": {
        "type": "STRING",
        "description": "The current status of the plan."
      },
      "next_step": {
        "type": "STRING",
        "description": "Brief explanation of the immediate next action according to the plan."
      },
      "external": {
        "type": "STRING",
        "description": "A short, plain-language note shown to the User about what you are ABOUT TO DO next."
      }
    },
    "required": [
      "previous_step",
      "plan",
      "next_step",
      "external"
    ]
  }
}

El modelo realizará dos llamadas en el mismo paso: la llamada update() que reemplaza el XML estructurado y la llamada a función real que desea realizar.

Recursos adicionales

• Página del modelo Gemini 3.6 Flash
• Notebook introductorio