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Google Gemini API

Gemini Flash multimodal gratuito con presupuesto diario de solicitudes, sin tarjeta

La API de Gemini de Google ofrece un nivel gratuito a través de Google AI Studio que cubre las familias de modelos Gemini Flash y Flash-Lite, incluyendo texto, visión y uso con contexto extenso. Generas una clave en AI Studio sin tarjeta de crédito y llamas a un endpoint REST o usas los SDK oficiales.

Nivel gratuito

Nivel gratuito en modelos Flash / Flash-Lite (sin tarjeta). Los modelos Pro pasaron a requerir un proyecto con facturación habilitada (de pago) en 2026. Los límites del nivel gratuito no están garantizados; Google los redujo un 50-80% el 7 de diciembre de 2025 y los revisa sin previo aviso.

Límites de uso

Por proyecto, por modelo (verificado junio 2026): Gemini 2.5/3 Flash = 10 RPM, 250 solicitudes/día; Flash-Lite = 15 RPM, 1.000 solicitudes/día; 250K TPM compartidos. Pro (5 RPM, 100 RPD) ahora requiere facturación. Las cuotas diarias se reinician a medianoche (hora del Pacífico). Consulta AI Studio para ver los límites actuales de tu proyecto.

Autenticación

Clave API

URL base

https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta

Qué podrías construir con ella

  • Automatizaciones multimodales que procesan imágenes, PDFs o audio junto con texto
  • Resumen de documentos con contexto extenso usando la gran ventana de tokens de Flash
  • Embeddings gratuitos para prototipos RAG ligeros
  • Fallbacks de Claude Skill con capacidades de visión donde se quiere la cobertura multimodal de Google

Endpoints clave

  • POST/models/{model}:generateContentGenerar contenido de texto/multimodal a partir de un prompt
  • POST/models/{model}:streamGenerateContentHacer streaming de una generación multimodal
  • POST/models/{model}:embedContentProducir embeddings de texto
  • GET/modelsListar modelos disponibles y métodos soportados
Miembros

Los miembros obtienen la receta lista para ejecutar

Inicia sesión gratis para copiar la solicitud de ejemplo, ver una respuesta de muestra y leer las trampas.

Etiquetas

llmmultimodalvisionembeddingslong-context