Más información sobre los modelos compatibles

En el caso de las apps web y para dispositivos móviles, los SDK de Firebase AI Logic te permiten interactuar con los modelos de Gemini compatibles directamente desde tu app.

Los modelos de Gemini se consideran multimodales porque pueden procesar y hasta generar varias modalidades, como texto, código, PDFs, imágenes, video y audio.

Además, revisa nuestras Preguntas frecuentes sobre todos los modelos que Firebase AI Logic admite y no admite.

FLAGSHIP FRONTIER

gemini-4-argon

Razonamiento avanzado y comprensión multimodal enriquecida para controlar casos de uso complejos y flujos de trabajo inteligentes en la app. (se requiere facturación)

RÁPIDO E INTELIGENTE

gemini-3.8-flash

Modelo de rendimiento de vanguardia que compite con modelos más grandes a una fracción del costo. (no se requiere facturación)

ULTRA FAST

gemini-3.5-flash-lite

Modelo de gran volumen y sensible a los costos con el rendimiento y la calidad de la serie Gemini 3. (no se requiere facturación)

GENERACIÓN DE IMÁGENES

gemini-nano-banana-2.1

Modelo de trabajo rápido y rentable para la generación de imágenes de alta calidad y la edición conversacional. (se requiere facturación)

Modelos de uso general

Ir a las tablas con detalles del modelo

gemini-4-argon

Razonamiento avanzado y comprensión multimodal enriquecida para controlar casos de uso complejos y flujos de trabajo inteligentes en la app. (se requiere facturación)

gemini-3.8-flash

Modelo de rendimiento de vanguardia que compite con modelos más grandes a una fracción del costo. (no se requiere facturación)

gemini-3.5-flash-lite

Modelo de gran volumen y sensible a los costos con el rendimiento y la calidad de la serie Gemini 3. (no se requiere facturación)

Modelos de generación de imágenes (Nano Banana)

Ir a las tablas con detalles del modelo

gemini-nano-banana-2.1

Modelo principal para la generación de imágenes y la edición conversacional. Rápido y rentable, con una calidad visual mejorada, renderización de texto y coherencia de varios turnos. (se requiere facturación)

gemini-3.1-flash-image

Modelo de alta eficiencia optimizado para la generación rápida y confiable de imágenes en cargas de trabajo de producción. (se requiere facturación)

gemini-3.1-flash-lite-image

Modelo rentable y de latencia ultrabaja, diseñado para casos de uso interactivos en tiempo real y de gran volumen. (se requiere facturación)

gemini-3-pro-image

Modelo de estado del arte para instrucciones de imágenes complejas, resultados estructurados y máxima fidelidad visual. (se requiere facturación)

Modelos de generación de audio

Modelos de texto a voz (TTS)

Puedes generar voz a partir de entradas de texto con los modelos de TTS de Gemini.

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gemini-3.1-flash-tts-preview

Generación de voz potente y de baja latencia a partir de entradas de texto. (no se requiere facturación)

Live API modelos

Puedes generar audio transmitido de forma bidireccional con modelos que admitan la Gemini Live API.

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API de Gemini Developer:
gemini-3.1-flash-live-preview

API de Gemini en Agent Platform:
no compatible

Permite interacciones de voz y video en tiempo real y de baja latencia con un modelo de Gemini que es bidireccional. (no se requiere facturación)

API de Gemini Developer:
gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025

API de Gemini en Agent Platform:
gemini-live-2.5-flash-native-audio

Permite interacciones de voz y video en tiempo real y de baja latencia con un modelo de Gemini que es bidireccional. (no se requiere facturación)


En el resto de esta página, se proporciona información detallada sobre los modelos compatibles con Firebase AI Logic.

En la parte inferior de esta página, puedes consultar información detallada sobre los modelos de generación anteriores.


Comparar modelos

Cada modelo tiene diferentes capacidades para admitir varios casos de uso. Ten en cuenta que cada una de las tablas de esta sección describe cada modelo cuando se usa con Firebase AI Logic. Cada modelo puede tener capacidades adicionales que no están disponibles cuando usas nuestros SDKs.

Si no encuentras la información que buscas en las siguientes subsecciones, puedes encontrar aún más información en la documentación del proveedor de API que elijas: Gemini Developer API o Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).

Entrada y salida admitidas

En la siguiente tabla, se enumeran los tipos de entrada y salida admitidos cuando se usa cada modelo con Firebase AI Logic.

Para obtener información sobre los tipos de archivos compatibles, consulta Archivos de entrada y requisitos compatibles.

Gemini 4
Argon 		Gemini 3.x
Flash, Flash‑Lite 		Gemini
Nano Banana
2, 2.1 		Gemini
Nano Banana
2 Lite 		Gemini
Nano Banana
Pro 		Gemini 3.x
Flash
TTS 		Gemini
Live
Tipos de entrada
Texto
Código
Documentos
(PDF o texto sin formato)
Imágenes
Video
Audio
Tipos de salida
Texto
Texto (transmisión)
Código
Resultado estructurado
(como JSON)
Imágenes
Video
Audio

Funciones y capacidades compatibles

En la siguiente tabla, se enumeran las capacidades y funciones admitidas cuando se usa cada modelo con Firebase AI Logic.

Gemini 4
Argon 		Gemini 3.x
Flash, Flash‑Lite 		Gemini
Nano Banana
2, 2.1 		Gemini
Nano Banana
2 Lite 		Gemini
Nano Banana
Pro 		Gemini 3.x
Flash
TTS 		Gemini
Live
Pensamiento
Generar texto a partir de entradas de solo texto o multimodales intercalados o como parte de la imagen intercalados o como parte de la imagen intercalados o como parte de la imagen transcripción de audio
Genera imágenes
Edita imágenes
Generar audio speech audio transmitido
Generar un resultado estructurado
(como JSON)
Analiza documentos
(PDF o texto sin formato)
(salida de texto | salida de imagen)
Analiza imágenes
(text-output | image-output)
Analiza videos
(salida de texto | salida de imagen) 		video transmitido
Analiza audio audio transmitido
Chat de varios turnos
Transmisión multimodal bidireccional
Herramientas compatibles
Llamada a función
Ejecución de código
Contexto de URL
Fundamentación con Google Search
Fundamentación con Google Maps

Especificaciones y limitaciones

En la siguiente tabla, se enumeran las especificaciones y limitaciones cuando se usa cada modelo con Firebase AI Logic.

Propiedad Gemini 4
Argon 		Gemini 3.x
Flash, Flash‑Lite 		Gemini
Nano Banana
2, 2.1 		Gemini
Nano Banana
2 Lite 		Gemini
Nano Banana
Pro 		Gemini 3.x
Flash
TTS 		Gemini
Live
Límite de tokens de entrada * 1,048,576
tokens		 1,048,576
tokens		 131,072
tokens		 65,536
tokens		 65,536
tokens		 8,192
tokens		 consulta la documentación
Límite de tokens de salida * 32,768 tokens (sin transmisión)
65,536 tokens (con transmisión) **		 65,536
tokens		 32,768
tokens		 4,096 tokens de
 32,768
tokens		 16,384
tokens
PDF (por solicitud)
Cantidad máxima
de archivos PDF de entrada ***		 900 archivos 900 archivos 14 archivos 14 archivos 14 archivos --- consulta la documentación
Cantidad máxima
de páginas
por archivo PDF de entrada ***		 900 páginas 900 páginas 14 páginas 14 páginas 14 páginas ---
Tamaño máximo de
por archivo PDF de entrada		 50 MB 50 MB 50 MB 50 MB 50 MB ---
Imágenes (por solicitud)
Cantidad máxima
de imágenes de entrada		 1,000 imágenes 1,000 imágenes 14 imágenes 14 imágenes 14 imágenes --- consulta la documentación
Tamaño máximo
por imagen de entrada codificada en Base64		 7 MB 7 MB 7 MB 7 MB 7 MB ---
Cantidad máxima
de imágenes de salida		 --- --- Hasta el límite de tokens de salida Hasta el límite de tokens de salida Hasta el límite de tokens de salida ---
Video (por solicitud)
Cantidad máxima
de archivos de video de entrada		 10 archivos 10 archivos Hasta el límite de tokens de entrada Hasta el límite de tokens de entrada --- --- consulta la documentación
Duración máxima
de todos los videos de entrada
(solo fotogramas)		 ~60 minutos ~60 minutos 25 minutos aprox. ~12 minutos --- ---
Duración máxima
de todo el video de entrada
(fotogramas y audio)		 45 minutos aprox. 45 minutos aprox. --- --- --- ---
Audio (por solicitud)
Cantidad máxima
de archivos de audio de entrada		 1 archivo 1 archivo --- --- --- --- consulta la documentación
Duración máxima
de todo el audio de entrada		 Aprox. 8.4 horas Aprox. 8.4 horas --- --- --- ---

* En todos los modelos de Gemini, un token equivale a alrededor de 4 caracteres, por lo que 100 tokens son entre 60 y 80 palabras en inglés. Para los modelos Gemini, puedes determinar el recuento total de tokens en tus solicitudes con countTokens.

** En el caso de gemini-4-argon, Firebase AI Logic aún no admite la decodificación larga, ¡pero esa función estará disponible próximamente!

*** Los PDFs se tratan como imágenes, por lo que una sola página de un PDF se considera una sola imagen. La cantidad de páginas permitidas en una solicitud se limita a la cantidad de imágenes que puede admitir el modelo.

Obtén información detallada adicional


Control de versiones y patrones de nombres de modelos

Los modelos se ofrecen en versiones estables, preliminares y experimentales. Por comodidad, se admiten los alias -latest, pero no se recomiendan debido a la incoherencia en la versión del modelo a la que apuntan.

Asegúrate de revisar nuestras prácticas recomendadas para usar versiones de modelos.

Para encontrar nombres de modelos específicos que puedas usar en tu código, consulta la sección "Nombres de modelos disponibles" más adelante en esta página.

Tipo de versión/
Etapa de lanzamiento		 Descripción Patrón del nombre del modelo
Estable Las versiones estables están disponibles y son compatibles con el uso en producción a partir de la fecha de lanzamiento.
  • Por lo general, una versión de modelo estable se lanza con una fecha de retiro, que indica el último día en que el modelo estará disponible. Después de esta fecha, Google ya no podrá acceder al modelo ni brindarle asistencia.
  • La mayoría de los modelos estables están disponibles durante 12 meses después de su fecha de lanzamiento (incluso si se lanza un modelo de reemplazo).
  • En el caso de Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), algunos modelos estables solo tienen disponibilidad a corto plazo, lo que significa que se pueden cerrar (retirar) tan pronto como 45 días después de que se lance un modelo de reemplazo.

Los nombres de los modelos de las versiones estables no tienen sufijo

Ejemplos:
gemini-4-argon
gemini-3.8-flash

Vista previa Las versiones de vista previa tienen funciones nuevas y se consideran no estables.
  • No se recomienda usar estos modelos en producción, ya que tienen límites de frecuencia más restrictivos y pueden tener requisitos de facturación.
  • Estos modelos se cierran (retiran) en unas pocas semanas o meses después de que se lanza su versión estable asociada.
  • Para Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), los modelos de versión preliminar solo están disponibles en la ubicación global.

Los nombres de los modelos de las versiones preliminares se agregan con -preview

Ejemplo:
gemini-3-pro-preview

Experimental Las versiones experimentales tienen funciones nuevas y se consideran inestables.
  • No se recomienda usar estos modelos en producción, ya que tienen límites de frecuencia más restrictivos. Los modelos experimentales están diseñados para recopilar comentarios y permitir la experimentación con nuestras funciones más recientes.
  • Estos modelos se cierran (retiran) en unas pocas semanas o meses después de que se lanza su versión estable asociada.
  • Para Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), los modelos experimentales solo están disponibles en la ubicación global.

Los nombres de los modelos de las versiones experimentales se agregan con -exp junto con la fecha de lanzamiento del modelo (-MM-DD).

Ejemplo:
gemini-2.5-pro-exp-03-25
(lanzada el 25 de marzo de 2025)

Cierre (retirado) Las versiones cerradas (retiradas) ya pasaron su fecha de cierre (retiro) y se desactivaron de forma permanente.
  • Google ya no puede acceder a los modelos cerrados (retirados) ni los admite, y una solicitud que use un nombre de modelo retirado devuelve un error 404.

---

Prácticas recomendadas para usar versiones de modelos

  • En tus apps de producción, usa el nombre explícito del modelo para la versión estable más reciente.

    En el caso de Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), si eliges usar un modelo de disponibilidad a corto plazo en tu app de producción, es aún más importante que uses Firebase Remote Config o plantillas de instrucciones del servidor para controlar el nombre del modelo que se usa para tu función potenciada por IA.

  • Usa las versiones preliminar y experimental solo durante la creación de prototipos. Te recomendamos usar una versión estable cuando comiences a desarrollar y probar un caso de uso de producción.

  • No recomendamos usar los alias -latest (ni siquiera durante el desarrollo). Este alias apunta a la versión más reciente de una variación de modelo específica (que podría ser una versión estable, preliminar o experimental). Este alias se intercambiará en caliente con cada nueva versión de una variación de modelo específica, y solo se enviará una notificación por correo electrónico con 2 semanas de anticipación para los cambios rotundos. Esta inestabilidad del modelo que realmente estás usando puede provocar cambios de comportamiento inesperados en tu función potenciada por IA.


Nombres de modelos disponibles

Los nombres de los modelos son los valores explícitos que incluyes en tu código durante la inicialización del modelo.

Para ver ejemplos de inicialización para tu plataforma, consulta la guía de introducción.

Para obtener detalles sobre las etapas de lanzamiento (en especial, para los casos de uso, la facturación y el cierre), consulta Control de versiones de modelos y patrones de nombres.

Enumera de forma programática todos los modelos disponibles

Puedes enumerar todos los nombres de modelos disponibles con la API de REST:

Ten en cuenta que esta lista que se muestra incluirá todos los modelos compatibles con los proveedores de Gemini API, pero Firebase AI Logic solo admite los modelos de Gemini que se describen en esta página.

Modelos de uso general

Modelo Gemini Developer API Agent Platform Gemini API
gemini-4-argon 1

Fecha de lanzamiento: 13 de octubre de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Fecha de baja: --- Fecha de baja: ---
Modelo Gemini Developer API Agent Platform Gemini API
gemini-3.8-flash

Fecha de lanzamiento: 2 de septiembre de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Fecha de baja: --- Fecha de baja: ---
gemini-3.7-flash 2

Fecha de lanzamiento: 13 de agosto de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Solicitudes enrutadas a gemini-3.8-flash
Reemplazo: gemini-3.8-flash 		Fecha de cierre: 28 de enero de 2027
Reemplazo: gemini-3.8-flash
gemini-3.6-flash 2

Fecha de lanzamiento: 21 de julio de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Fecha de baja: ---
Reemplazo: gemini-3.8-flash 		Fecha de cierre: 19 de noviembre de 2026
Reemplazo: gemini-3.8-flash
gemini-3.5-flash

Fecha de lanzamiento: 19 de mayo de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Solicitudes enrutadas a gemini-3.6-flash
Reemplazo: gemini-3.8-flash 		Fecha de baja: ---
Reemplazo: gemini-3.8-flash
gemini-3.5-flash-lite

Fecha de lanzamiento: 21 de julio de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Fecha de baja: --- Fecha de baja: ---
gemini-3.1-flash-lite

Fecha de lanzamiento: 7 de mayo de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Fecha de baja: ---
Reemplazo: gemini-3.5-flash-lite 		Fecha de baja: ---
Reemplazo: gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.1-pro-preview

Fecha de lanzamiento: 19 de febrero de 2026
Etapa de lanzamiento: Versión preliminar 		Fecha de baja: ---
Reemplazo: gemini-4-argon 		Fecha de baja: ---
Reemplazo: gemini-4-argon
Modelo Gemini Developer API Agent Platform Gemini API
gemini-2.5-pro

Fecha de lanzamiento: 17 de junio de 2025
Etapa de lanzamiento: Estable 		Solicitudes enrutadas a gemini-3.8-flash (a partir del 1 de diciembre de 2026)
Reemplazo: gemini-3.8-flash 		Fecha de cierre: 20 de octubre de 2026
Reemplazo: gemini-3.8-flash
gemini-2.5-flash

Fecha de lanzamiento: 17 de junio de 2025
Etapa de lanzamiento: Estable 		Solicitudes enrutadas a gemini-3.5-flash-lite (a partir del 1 de diciembre de 2026)
Reemplazo: gemini-3.5-flash-lite 		Fecha de cierre: 20 de octubre de 2026
Reemplazo: gemini-3.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-lite

Fecha de lanzamiento: 22 de julio de 2025
Etapa de lanzamiento: Estable 		Fecha de baja: ---
Reemplazo: gemini-3.5-flash-lite 		Fecha de cierre: 20 de octubre de 2026
Reemplazo: gemini-3.5-flash-lite

1 Requiere el plan de precios Blaze de pago por uso, independientemente de tu proveedor de Gemini API.

2 Para Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), este es un "modelo de disponibilidad a corto plazo". Consulta Patrones de nombres y control de versiones de modelos.

Modelos de uso general muy antiguos que se cerraron: gemini-1.0-pro, gemini-1.0-pro-001, gemini-1.0-pro-002, gemini-1.0-pro-vision, gemini-1.0-pro-vision-001 gemini-1.5-flash-001, gemini-1.5-flash, gemini-1.5-flash-002, gemini-1.5-pro-001, gemini-1.5-pro, gemini-1.5-pro-002, gemini-2.0-flash-lite, gemini-2.0-flash-lite-001, gemini-2.0-flash, gemini-2.0-flash-001

Modelos de generación de imágenes (Nano Banana)

Modelo Gemini Developer API Agent Platform Gemini API
gemini-nano-banana-2.1 1, 2

Fecha de lanzamiento: 6 de octubre de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Fecha de baja: --- Fecha de baja: ---
gemini-3.1-flash-image 1

Fecha de lanzamiento: 28 de mayo de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Fecha de baja: --- Fecha de baja: ---
gemini-3.1-flash-lite-image 1

Fecha de lanzamiento: 30 de junio de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Fecha de baja: --- Fecha de baja: ---
gemini-3-pro-image 1

Fecha de lanzamiento: 28 de mayo de 2026
Etapa de lanzamiento: Estable 		Fecha de baja: --- Fecha de baja: ---

1 Requiere el plan de precios Blaze de pago por uso, independientemente de tu proveedor de Gemini API.

2 Para Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), este es un "modelo de disponibilidad a corto plazo". Consulta Patrones de nombres y control de versiones de modelos.

Modelos de generación de imágenes muy antiguos que se cerraron: gemini-2.5-flash-image, imagen-3.0-fast-generate-001, imagen-3.0-generate-001, imagen-3.0-generate-002, imagen-3.0-capability-001, imagen-4.0-ultra-generate-001, imagen-4.0-fast-generate-001, imagen-4.0-generate-001

Modelos de audio de texto a voz (TTS)

Modelo Gemini Developer API Agent Platform Gemini API
gemini-3.1-flash-tts-preview

Fecha de lanzamiento: 17 de junio de 2026
Etapa de lanzamiento: Versión preliminar 		Fecha de baja: --- Fecha de baja: ---

Audio: Modelos de Live API

Modelo Gemini Developer API Agent Platform Gemini API
gemini-3.1-flash-live-preview

Fecha de lanzamiento: 26 de marzo de 2026
Etapa de lanzamiento: Versión preliminar 		Fecha de baja: --- No compatible
gemini-live-2.5-flash-native-audio

Fecha de lanzamiento: 12 de diciembre de 2025
Etapa de lanzamiento: Estable 		No compatible Fecha de baja: ---
gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025

Fecha de lanzamiento: 12 de diciembre de 2025
Etapa de lanzamiento: Versión preliminar 		Fecha de baja: ---
Reemplazo: gemini-3.1-flash-live-preview 		No compatible
gemini-live-2.5-flash-preview-native-audio-09-2025

Fecha de lanzamiento: 18 de septiembre de 2025
Etapa de lanzamiento: Versión preliminar 		No compatible Fecha de baja: ---
Reemplazo: gemini-live-2.5-flash-native-audio
gemini-2.5-flash-native-audio-preview-09-2025

Fecha de lanzamiento: 18 de septiembre de 2025
Etapa de lanzamiento: Versión preliminar 		Fecha de baja: ---
Reemplazo: gemini-3.1-flash-live-preview 		No compatible

Modelos Live API muy antiguos que se cerraron: gemini-2.0-flash-live-preview-04-09, gemini-2.0-flash-live-001, gemini-live-2.5-flash-preview


Lenguajes compatibles

Modelos de uso general

Todos los modelos de uso general de Gemini (como Gemini 4 Argon, Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite y los modelos 3.x anteriores) pueden comprender y responder en más de 100 idiomas:

Afrikáans (af), albanés (sq), amárico (am), árabe (ar), armenio (hy), asamés (as), azerbaiyano (az), vasco (eu), bielorruso (be), bengalí (bn), bosnio (bs), búlgaro (bg), catalán (ca), cebuano (ceb), chino simplificado y tradicional (zh), corso (co), croata (hr), checo (cs), danés (da), divehi (dv), neerlandés (nl), inglés (en), esperanto (eo), estonio (et), filipino (tagalo) (fil), finés (fi), francés (fr), frisón (fy), gallego (gl), georgiano (ka), alemán (de), griego (el), guyaratí (gu), criollo haitiano (ht), hausa (ha), hawaiano (haw), hebreo (iw), hindi (hi), hmong (hmn), húngaro (hu), islandés (is), igbo (ig), indonesio (id), irlandés (ga), italiano (it), japonés (ja), javanés (jv), canarés (kn), kazajo (kk), jemer (km), coreano (ko), krio (kri), kurdo (ku), kirguís (ky), lao (lo), latín (la), letón (lv), lituano (lt), luxemburgués (lb), macedonio (mk), malgache (mg), malayo (ms), malayalam (ml), maltés (mt), maorí (mi), maratí (mr), meiteilon (manipuri) (mni-Mtei), mongol (mn), birmano (my), nepalí (ne), noruego (no), nyanja (chichewa) (ny), odia (oriya) (or), pastún (ps), persa (fa), polaco (pl), portugués (pt), punjabi (pa), rumano (ro), ruso (ru), samoano (sm), gaélico escocés (gd), serbio (sr), sesoto (st), shona (sn), sindhi (sd), cingalés (si), eslovaco (sk), esloveno (sl), somalí (so), español (es), sundanés (su), suajili (sw), sueco (sv), tayiko (tg), tamil (ta), telugu (te), tailandés (th), turco (tr), ucraniano (uk), urdu (ur), uigur (ug), uzbeko (uz), vietnamita (vi), galés (cy), xhosa (xh), yidis (yi), yoruba (yo) y zulú (zu).

Modelos de generación de imágenes (Nano Banana)

Los modelos de Gemini Nano Banana pueden aceptar instrucciones de texto en muchos idiomas. Sin embargo, están optimizados para obtener el mejor rendimiento (tanto para las instrucciones de texto como para renderizar texto dentro de las imágenes creadas con tecnología generativa) en los siguientes idiomas y configuraciones regionales:

Árabe (ar-EG), alemán (de-DE), inglés (EN), español (es-MX), francés (fr-FR), hindi (hi-IN), indonesio (id-ID), italiano (it-IT), japonés (ja-JP), coreano (ko-KR), portugués (pt-BR), ruso (ru-RU), ucraniano (uk-UA), vietnamita (vi-VN) y chino simplificado (zh-CN).

Para obtener más información sobre las prácticas recomendadas para las instrucciones y la generación de texto en imágenes, consulta Idiomas admitidos para la generación de imágenes.

Modelos de generación de audio (TTS y Live API)

Los modelos de generación de audio admiten conjuntos de idiomas especializados optimizados para la síntesis de voz y (para Live API) el diálogo bidireccional en tiempo real:

  • Modelos de texto a voz (TTS): Los modelos Gemini 3.x TTS pueden detectar y generar voz automáticamente en casi 80 idiomas y dialectos.

    Para ver la lista completa de idiomas admitidos y códigos de configuración regional BCP-47 disponibles, consulta Idiomas admitidos para la generación de voz.

  • Modelos Live API: Los modelos Live API admiten interacciones de voz bidireccionales en tiempo real en casi 80 idiomas y dialectos.

    Para ver la lista completa de idiomas admitidos y aprender a influir en el idioma de la respuesta hablada, consulta Idiomas admitidos para Live API.


Información sobre los modelos anteriores

En esta sección, se proporciona información sobre los modelos de generación anteriores. Para obtener más información sobre la baja y el cierre de estos modelos más antiguos (así como los modelos de reemplazo recomendados), consulta las Preguntas frecuentes sobre los modelos dados de baja y cerrados.

  • Modelos de uso general que se cierran: gemini-1.0-pro, gemini-1.0-pro-001, gemini-1.0-pro-002, gemini-1.0-pro-vision, gemini-1.0-pro-vision-001 gemini-1.5-flash-001, gemini-1.5-flash, gemini-1.5-flash-002, gemini-1.5-pro-001, gemini-1.5-pro, gemini-1.5-pro-002, gemini-2.0-flash-lite, gemini-2.0-flash-lite-001, gemini-2.0-flash, gemini-2.0-flash-001

  • Modelos de generación de imágenes que se cerraron: gemini-2.5-flash-image, imagen-3.0-fast-generate-001, imagen-3.0-generate-001, imagen-3.0-generate-002, imagen-3.0-capability-001, imagen-4.0-ultra-generate-001, imagen-4.0-fast-generate-001, imagen-4.0-generate-001

  • Modelos de Live API que se cierran: gemini-2.0-flash-live-preview-04-09, gemini-2.0-flash-live-001, gemini-live-2.5-flash-preview

Si no encuentras la información que buscas en las siguientes subsecciones, puedes encontrar aún más información en la documentación del proveedor de API que elijas: Gemini Developer API o Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

Ver detalles sobre los modelos anteriores


Próximos pasos

Prueba las funciones de Gemini API