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Google ha lanzado Gemini 3.8 Flash, su tercer modelo de nivel Flash en seis semanas, prometiendo un razonamiento más profundo en tareas complejas al mismo precio introductorio que su predecesor.
Gemini 3.8 Flash de Google es el tercer modelo de nivel Flash en seis semanas, y llega al mismo precio que el 3.7 Flash.
Imagen: The Verge / The Verge AI
Gemini 3.8 Flash tiene un precio de $0,75 por millón de tokens de entrada y $3,75 por millón de tokens de salida — las mismas tarifas que Google cobró por el 3.7 Flash. El cambio principal, según The Verge, es que el nuevo modelo realiza más pasos de razonamiento en tareas más difíciles y llama a herramientas de forma iterativa en lugar de en un único paso. El propio encuadre de Google — que «trabaja más» — es una admisión directa de que el modelo anterior dejaba esfuerzo sobre la mesa.
Para los creadores de arte con IA, el ángulo más práctico no es la calidad de salida bruta del modelo en un único prompt, sino lo que ocurre cuando Gemini Flash se integra dentro de un flujo de trabajo agéntico más amplio. Si ejecutas la generación de imágenes a través de una cadena de API que pide a un modelo de lenguaje que interprete un brief, llame a una herramienta de búsqueda de estilos, refine un prompt y luego lo envíe a un generador de imágenes, la llamada iterativa a herramientas significa que el 3.8 Flash puede recorrer esos pasos de forma más deliberada. La diferencia entre un único paso y varios es la diferencia entre un primer borrador y una revisión meditada.
Dicho esto, para los creadores que envían un prompt directamente a un generador de imágenes — por ejemplo, a través del generador de Charmloop — la profundidad de razonamiento del modelo Flash rara vez se manifiesta de forma visible. Las consecuencias estéticas se producen más arriba en la cadena, en qué tan bien el modelo traduce un brief creativo complejo en un conjunto de instrucciones listo para la generación.
Tres modelos Flash en seis semanas es un ritmo que pone a prueba cualquier evaluación rigurosa. Ars Technica señala que las actualizaciones del nivel Pro de Google parecen estancadas mientras Flash sigue publicándose — lo que sugiere que Google está iterando rápidamente en su nivel más ligero y económico mientras la arquitectura más pesada permanece estable. Para los creadores que han comparado el 3.7 Flash con sus casos de uso específicos, el consejo honesto es volver a ejecutar esas pruebas en lugar de asumir que el 3.8 es un sustituto directo. «Trabaja más» puede significar cosas distintas según el tipo de prompt; un modelo que razona más pasos en entradas ambiguas también podría tardar más, lo que importa si generas a escala.
La paridad de precios es una señal deliberada. Google no cobra por la actualización, lo que mantiene al 3.8 Flash competitivo frente a la presión de costes que ejercen los rivales — Anthropic redujo recientemente los costes de tareas agénticas hasta un 45% con Claude Fable 5.1, y el nivel Flash es claramente la respuesta de Google a esa presión.
La pausa en las actualizaciones de Gemini Pro es el detalle que merece atención. Los modelos Flash son rápidos y económicos, optimizados para volumen y latencia. Los modelos Pro cargan con el peso de las tareas donde la calidad es el techo, no el rendimiento. Si usas Gemini dentro de un flujo de trabajo de generación que exige un seguimiento preciso de instrucciones en prompts de estilo elaborados — el tipo de prompts con múltiples cláusulas y referencias que ponen a prueba cualquier modelo — las mejoras del nivel Flash pueden no alcanzar ese techo. Los creadores que trabajan con el catálogo de modelos de Charmloop y que dependen del razonamiento de nivel Pro para briefs creativos complejos deben tener en cuenta que la atención de Google, al menos este mes, está en otro lugar.
El ritmo acelerado de Flash sí sugiere que Google cree que el segmento sensible al coste y de alto volumen es donde la competencia a corto plazo es más intensa. Si los pasos de razonamiento adicionales del 3.8 Flash se traducen en resultados creativos significativamente mejores — o simplemente en un mejor rendimiento en benchmarks estructurados — solo quedará claro una vez que la comunidad lo ponga a prueba con prompts reales.
