Google Gemini

Google Gemini

por Google

Google desarrolla la familia Gemini de modelos de IA multimodales, con un desempeño sólido en razonamiento, contexto extenso (hasta millones de tokens) e integración con el ecosistema Google. Disponible a través de Google AI Studio y Vertex AI.

Precio de entrada
$2.00/1M
Precio de salida
$10.00/1M
Contexto
1.0M tokens
Lanzamiento
10 nov 2026

Descripción de la Solución

Gemini está disponible en Google AI Studio, para prototipar rápido, y en Vertex AI, con los controles de gobernanza que exige una operación corporativa. La entrada multimodal acepta texto, imagen, audio y video en la misma solicitud, lo que ayuda a analizar material que no es solo texto.

Aprende sobre Google Gemini

5 temas · 5 min de lecturaLeer guía01¿Qué es Gemini y para qué sirve?02¿Para quién es Gemini?03¿Cuáles son las principales funciones de Gemini?04¿Vale la pena Gemini? Pros y contras05¿Cuáles son las alternativas a Gemini?

¿Qué es Gemini y para qué sirve?

Gemini es la familia de modelos de IA de Google, ofrecida por API, en la app Gemini y dentro de las apps de Google Workspace, junto a Gemma, una familia de modelos abiertos de Google DeepMind.

Para desarrolladores, la Gemini Developer API y Google AI Studio son el camino principal. Según la documentación, AI Studio sirve para probar prompts, gestionar claves de API, monitorear el uso y armar prototipos.

Para empresas que necesitan controles específicos existe la plataforma de Google Cloud, que la documentación hoy llama Gemini Enterprise Agent Platform y que antes se llamaba Vertex AI. Ofrece funciones de residencia de datos. El mismo Google Gen AI SDK llama a los dos backends y, con pocas excepciones, el código que corre en uno corre en el otro.

Para el uso diario, Gemini aparece en un panel lateral en Gmail, Docs, Sheets, Slides, Drive y Chat. La app Gemini, que también tiene versión para Windows, se conecta con Gmail y Drive.

¿Para quién es Gemini?

Gemini está pensado para desarrolladores que integran modelos de IA por API, empresas que usan Google Workspace y Google Cloud y equipos que quieren correr modelos abiertos de la familia Gemma de forma local.

Perfiles y usos que respalda la documentación:

  • Desarrolladores y prototipos: la Gemini Developer API con AI Studio. La documentación recomienda la Developer API salvo que se necesiten controles empresariales específicos.
  • Empresas con requisitos de gobernanza: la plataforma de Google Cloud, con funciones de residencia de datos.
  • Usuarios de Workspace: un panel lateral para resumir conversaciones y redactar correos en Gmail y documentos en Docs, y Deep Research, que puede usar Drive, Gmail, Chat y la web como fuentes.
  • Aplicaciones de voz en tiempo real: la Live API, con llamada de funciones y Búsqueda de Google.
  • Equipos que necesitan un modelo local: la familia Gemma, de Google DeepMind. La página de Gemma 3n lo describe como diseñado para correr en teléfonos, tablets y laptops.

Antes de empezar, el acceso a la Developer API usa una clave de API gestionada en AI Studio. Para Gemma hace falta hardware compatible con el tamaño elegido, y los tamaños listados van de modelos para celular e IoT a variantes más grandes.

¿Cuáles son las principales funciones de Gemini?

Las principales funciones de Gemini son los modelos accesibles por API, la fundamentación con la Búsqueda de Google, la Live API para voz, la generación nativa de imágenes y la integración con Workspace.

  • Fundamentación con la Búsqueda de Google: al activar la herramienta google_search, el modelo busca, procesa y cita las fuentes automáticamente.
  • Otras herramientas nativas: Google Maps, ejecución de código, contexto de URL, uso de computadora (en preview) y File Search, que indexa y busca en tus documentos para RAG.
  • Llamada de funciones: según la guía de Gemini 3 en la documentación, esos modelos pueden combinar herramientas nativas y funciones propias en una misma llamada.
  • Live API: conversaciones en tiempo real con llamada de funciones y Búsqueda de Google. La ejecución síncrona o asíncrona de funciones varía según el modelo.
  • Imágenes: generación y edición nativas a partir de prompts de texto.
  • Deep Research: informes que pueden usar Gmail, Drive, Chat y la web como fuentes.
  • Panel lateral de Workspace: resumen de conversaciones y borradores de correo en Gmail, ayuda para escribir en Docs, y uso en Sheets, Slides, Drive y Chat.
  • Gemma: familia abierta de Google DeepMind, multimodal, con entrada de texto e imagen y salida de texto.

¿Vale la pena Gemini? Pros y contras

Gemini vale la pena para equipos que ya viven en Google Workspace o Google Cloud y quieren modelos por API, en la app y en versión abierta, con la salvedad de que parte de las funciones está en preview.

Pros:

  • Hay dos puertas a la misma API: la Developer API para empezar y la plataforma de Google Cloud para controles empresariales, con el mismo SDK.
  • La fundamentación con la Búsqueda de Google hace que el propio modelo busque, procese y cite fuentes.
  • Gemini está dentro de Gmail, Docs, Sheets, Slides, Drive y Chat, donde muchos equipos ya trabajan.
  • La familia Gemma ofrece un camino de modelo abierto, con tamaños para celular e IoT.

Contras:

  • Son dos superficies entre las que elegir, y el código corre en ambas solo con algunas excepciones, según la documentación.
  • Algunas funciones aparecen como preview, como el uso de computadora, y pueden cambiar.
  • La plataforma de Google Cloud cambió de nombre (antes Vertex AI), así que los tutoriales antiguos usan el nombre anterior.
  • En la Live API, la llamada de funciones síncrona o asíncrona depende del modelo, lo que obliga a revisar la página de cada uno.

¿Cuáles son las alternativas a Gemini?

Las principales alternativas a Gemini son Anthropic, OpenAI, Meta AI y SpaceXAI, laboratorios que también ofrecen modelos de lenguaje por API y por apps.

  • Anthropic: ofrece la familia Claude por la Claude API, por apps y por Claude Code, y también por Google Cloud, Amazon Bedrock y Microsoft Foundry.
  • OpenAI: ofrece la Responses API, ChatGPT y Codex, y publica los modelos de pesos abiertos gpt-oss.
  • Meta AI: publica modelos de pesos abiertos, como la familia Llama y Muse Spark Open, y aloja otros modelos en la Meta Model API.
  • SpaceXAI: la API de los modelos Grok incluye búsqueda web, búsqueda en X y ejecución de código como herramientas nativas.

Quien busca un modelo abierto como Gemma tiene opciones en OpenAI (gpt-oss) y Meta. Quien usa Google Cloud puede tener a Anthropic en la misma nube, según la documentación de Anthropic.

Métricas clave

1.0M tokens

Contexto total

65.5K tokens

Salida máxima

$2.00/1M

Precio de entrada

$10.00/1M

Precio de salida

$0.10/1M

Lectura de caché

Otros modelos de Google Gemini

Gemini 4 Carbon
60—1.0M$2.00$10.00$0.10—
Gemini 4 Argon
50531.0M$2.00$10.00$0.10—
Gemini 3.8 Flash
31331.0M$0.75$3.75$0.07—
Gemini 3.5 Flash Lite
12—1.0M$0.30$2.50$0.03—
Gemini 2.5 Flash-Lite
7—1.0M$0.10$0.40$0.01—
Nano Banana
——32.8K$0.30$30.00$0.07—
Gemini 4 Hydrogen
——1.0M$1.50$7.50$0.07—
Gemini Embedding 001
——2.0K$0.15$0.00——

Recomendación de modelo

Selección rápida por caso de uso, según los benchmarks.

Más capaz

Gemini 4 Carbon

Razonamiento general, análisis y escritura

Inteligencia60
Mejor para código

Gemini 4 Argon

Programación y generación de código

Coding53
Mejor relación costo-beneficio

Gemini 2.5 Flash-Lite

Más inteligencia por dólar

Precio$0.10/1M
Más rápido

Gemini 3.5 Flash Lite

Menor latencia de respuesta

Latencia0.72s

Documentos y Términos

Materiales de apoyo y términos legales de esta solución

Documentação e orientações de Google Gemini

Enlace Externo

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Recursos de implantação e uso de Google Gemini

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Términos de Uso

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Implementación

Usa los modelos de Google Gemini a través de la API compatible con OpenAI de Nexforce Router. Solo cambia la base URL y la clave.

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://router.nexforce.ai/v1",    api_key="NEXFORCE_API_KEY",  # sua chave Nexforce)resp = client.chat.completions.create(    model="gemini-4-carbon",    messages=[{"role": "user", "content": "Olá!"}],)print(resp.choices[0].message.content)

Preguntas Frecuentes

Google Gemini é uma solução de assistente e modelos de IA do Google. Responde a instruções e perguntas para apoiar atividades de pesquisa e elaboração de conteúdo. Ajuda a estruturar textos e ideias que precisam de revisão humana antes da utilização.

Google desarrolla la familia Gemini de modelos de IA multimodales, con un desempeño sólido en razonamiento, contexto extenso (hasta millones de tokens) e integración con el ecosistema Google. Disponible a través de Google AI Studio y Vertex AI.

El precio varía según el plan y el volumen de uso. A través de Nexforce, la contratación se realiza mediante cotización, con pago en reales brasileños y factura fiscal.

La contratación de Google Gemini en Brasil se realiza a través de Nexforce Marketplace. Basta con solicitar una cotización en la propia página del producto; Nexforce se encarga del contrato, de la facturación en reales brasileños con factura fiscal y del cumplimiento tributario de la importación.

Consulte o fornecedor e solicite uma proposta pelo Nexforce Marketplace para confirmar a disponibilidade de Google Gemini, o plano e o escopo necessários. Compare licenciamento, consumo, implantação e suporte no custo total, além das condições de faturamento, moeda e documentação fiscal previstas na proposta.

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Reseñas de la Solución

4.0

35 reseñas

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1
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Reseñas Destacadas

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Google Gemini: avaliação prática de prompts

Google Gemini entrega resultado em suporte e estabilidade? Na minha opinião, sim, mas com uma condição que aprendi na prática: a ferramenta só entrega resultados realmente úteis quando o pedido é claro. Se eu mando um comando vago, recebo algo genérico de volta. Quando descrevo o contexto, o objetivo e o formato que quero, a resposta muda de patamar. É essa diferença que faz o Gemini valer a pena no meu dia a dia. O que eu coloco no prompt antes de enviar ao Google Gemini Hoje eu não envio nada para o Google Gemini sem antes montar um pedido completo. O primeiro ponto é dizer com clareza o que quero que ele faça: resumir, comparar, reescrever ou listar. Depois entram os fatos relevantes, porque sem contexto o modelo preenche as lacunas por conta própria e o resultado sai distante do que eu precisava. Também passei a informar as restrições. Se o texto precisa caber em um slide, se a linguagem deve ser formal, se existe um limite de caracteres, tudo isso vai escrito no pedido. E por último indico o formato esperado: tabela, parágrafos corridos ou tópicos. Notei que esse conjunto de quatro informações, tarefa, contexto, restrições e formato, é o que separa uma resposta mediana de uma resposta que eu aproveito sem editar quase nada. No começo eu achava que era perda de tempo escrever tanto. Hoje vejo o contrário: o tempo que gasto detalhando o pedido volta em dobro na hora de usar o resultado. Como corrijo uma resposta do Google Gemini que veio errada Quando a primeira resposta não fica como eu queria, não desisto do pedido nem começo tudo de novo. O caminho que funcionou para mim foi refinar o comando com instruções mais específicas, apontando exatamente o trecho que ficou fraco e dizendo o que deveria estar ali. Muitas vezes acrescento um exemplo do tipo de saída que considero ideal, e o Gemini ajusta o rumo na hora. Percebi que reclamar de forma genérica, do tipo "não ficou bom", não ajuda em nada. O modelo não adivinha o que eu tenho em mente. Se eu digo que o tom está informal demais para um relatório, ou que faltou citar um dado específico, a segunda tentativa costuma acertar. Esse ciclo de mandar, avaliar e corrigir virou parte natural do meu fluxo. O detalhe importante é que cada correção precisa ser concreta. Quanto mais preciso é o ajuste, menor é a chance de eu precisar de uma terceira rodada. Na prática, duas interações bem escritas resolvem quase tudo o que eu peço. Onde o Google Gemini rende mais no meu trabalho Uso o Google Gemini principalmente para tarefas que exigem organização de informação, como transformar anotações soltas em um resumo apresentável ou comparar opções antes de decidir algo. Nesses casos, um pedido bem montado devolve material que eu levo quase pronto para uma reunião, o que economiza um tempo considerável na semana. Também notei que o resultado melhora quando eu digo para quem a resposta se destina. Um texto para a diretoria não é o mesmo texto para o time técnico, e deixar isso explícito evita retrabalho. Outro hábito que rendeu bons frutos foi pedir o nível de detalhe desejado, porque assim consigo alternar entre uma resposta curta e direta e uma explicação mais longa conforme a necessidade. No fim, a ferramenta é boa, mas ela não faz mágica com informação insuficiente. Quem escreve um pedido enxuto, com intenção clara e contexto suficiente, costuma sair satisfeito. Para mim, a qualidade da entrada continua sendo o fator que define a qualidade da saída, e foi isso que consolidou o Gemini como uma das ferramentas que mais uso.

R
RonC·vía trustpilot
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Gemini: evolução de contexto e confiabilidade

O Gemini tem apresentado uma evolução expressiva em sua capacidade de contexto e coerência lógica, consolidando-se como um recurso confiável para pesquisas profundas. ## Retenção contextual aprimorada A consistência mantida pelo modelo ao longo de conversas longas e detalhadas evita a repetição de premissas, poupando tempo valioso em fluxos analíticos. ## Confiabilidade de dados As fontes sintetizadas pelo modelo refletem o padrão histórico de qualidade da infraestrutura do Google, trazendo segurança para operações corporativas. ## Avaliação final Um salto tecnológico consistente e maduro. Cinco estrelas com mérito.

UV
Usuário Verificado 2·10 ago 2025·vía trustpilot
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Google Gemini: suporte analítico e agilidade diária

Contar com o Gemini na rotina operacional é ter um suporte analítico constante e eficiente ao alcance de um comando. ## Resolução rápida de dúvidas operacionais A rapidez com que o assistente organiza ideias complexas e explica conceitos difíceis ajuda a destravar gargalos de aprendizagem e planejamento em minutos. ## Produtividade contínua A ferramenta opera de forma fluida, sem interrupções frequentes de estabilidade, permitindo focar diretamente na execução das tarefas. ## Considerações finais Uma das soluções de IA mais úteis e impactantes do mercado. Nota máxima garantida.

UV
Usuário Verificado 3·10 ago 2025·vía trustpilot
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Google Gemini