¡Muy bien, compañeros de manipulación de datos y arquitectos de algoritmos, reúnanse! He estado pasando más tiempo en las trincheras con las últimas actualizaciones de Gemini de Google y la plataforma de IA en general que con mi propia familia, y déjenme decirles que los avances recientes son genuinamente emocionantes. No estamos hablando de exageraciones de marketing; estamos hablando de mejoras tangibles y centradas en el desarrollador que están remodelando la forma en que construimos aplicaciones inteligentes. Desde las capas fundamentales de la API hasta las interacciones multimodales de vanguardia y las herramientas robustas, Google ha estado enviando características realmente sólidas a finales de 2025 y principios de 2026. Esto no es solo un "cambio de juego" (ugh, odio ese término); es una evolución práctica que nos permite construir sistemas de IA más sofisticados, confiables y receptivos.
Vamos a cortar el ruido y sumergirnos en la parte técnica de lo que ha llegado.
La Superficie de la API Gemini en Evolución: Más Allá de las Solicitudes Básicas
La API central de Gemini continúa madurando, y las iteraciones recientes, particularmente la serie Gemini 3 (Gemini 3 Pro y Gemini 3 Flash, lanzadas en noviembre y diciembre de 2025 respectivamente), son un testimonio del compromiso de Google de superar los límites de los modelos fundamentales. No son solo mejoras incrementales; representan saltos significativos en razonamiento, multimodalidad y capacidades de codificación de agentes.
Lo que es genuinamente impresionante es la ventana de contexto expandida. El modelo Gemini 2.5 Pro, por ejemplo, admite una ventana de contexto de un millón de tokens masiva, lo que le permite analizar grandes cantidades de texto o incluso transcripciones completas de video con una facilidad sin precedentes. Esto no se trata solo de alimentar más datos; se trata de permitir que el modelo mantenga una comprensión coherente y profunda en interacciones extendidas, lo cual es fundamental para tareas complejas como la generación de contenido de formato largo, el análisis de código intrincado o los agentes conversacionales de varios turnos. Para una visión más amplia del panorama, consulta nuestro LLM Deep Dive 2025: Why Claude 4 and GPT-5.1 Change Everything.
Desde una perspectiva de la API, interactuar con estos modelos implica una comprensión matizada de los parámetros generation_config y safety_settings. Por ejemplo, al invocar generateContent, no solo estás enviando una cadena sin procesar; estás orquestando el comportamiento del modelo a través de una carga útil JSON estructurada:
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{"text": "Analiza este fragmento de código en busca de posibles vulnerabilidades y sugiere mejoras:"},
{"text": "def calculate_discount(price, quantity):\n if quantity > 10:\n return price * quantity * 0.9\n return price * quantity"}
]
}
],
"generation_config": {
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.95,
"top_k": 40,
"max_output_tokens": 8192,
"stop_sequences": ["```end"]
},
"safety_settings": [
{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_LOW_AND_ABOVE"}
],
"tools": [
// ... las declaraciones de funciones van aquí
]
}
El parámetro temperature controla la aleatoriedad de la salida (más bajo para más determinista, más alto para más creativo), top_p y top_k influyen en el muestreo de tokens, y max_output_tokens es una protección crucial. He descubierto que ajustar cuidadosamente estos, especialmente temperature y top_p, es esencial para equilibrar la creatividad con la precisión fáctica, particularmente en dominios sensibles. Las stop_sequences también son invaluables para controlar la longitud y el formato de la salida, asegurando que el modelo se adhiera a las estructuras de respuesta esperadas.
Dominio Multimodal: Profundizando en las Capacidades de Gemini Pro Vision
Las capacidades multimodales de Gemini, particularmente Gemini Pro Vision, han superado genuinamente la mera descripción de imágenes. Ahora estamos hablando de un razonamiento visual y textual profundamente integrado que puede abordar problemas complejos del mundo real. La capacidad de combinar a la perfección diferentes tipos de información (texto, imágenes, video) y generar casi cualquier salida es un diferenciador significativo.
Para los desarrolladores, esto significa que la estructura de entrada para generateContent ahora puede incluir URI de datos de imagen o incluso objetos de video. Esto permite tareas como analizar etiquetas de productos, extraer datos de facturas o incluso generar descripciones accesibles para imágenes dentro de documentos HTML.
Considera un escenario en el que estás construyendo un sistema de inspección de calidad automatizado para una línea de fabricación. Con la Gemini Multimodal Live API, puedes transmitir datos de video a Gemini, que luego procesa la transmisión, identifica productos leyendo códigos de barras, realiza inspecciones visuales en tiempo real y genera objetos JSON estructurados que detallan cualquier defecto. Esto no se trata solo de identificar objetos; se trata de razonar sobre datos espaciales y temporales.
Un ejemplo típico de entrada multimodal para el análisis de imágenes podría verse así en Python:
import google.generativeai as genai
import base64
# Asume que `image_bytes` son los bytes sin procesar de una imagen
encoded_image = base64.b64encode(image_bytes).decode('utf-8')
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')
response = model.generate_content([
"Describe este producto, identifica cualquier defecto visible y sugiere una puntuación de calidad sobre 10.",
{
"mime_type": "image/jpeg", # O image/png, etc.
"data": encoded_image
}
])
print(response.text)
Este es un primitivo poderoso. Estamos viendo modelos no solo "ver" sino "comprender" el contexto y las relaciones dentro de los datos visuales, lo que abre nuevas clases de aplicaciones. El modelo nano-banana, mencionado en el contexto de Google AI Studio, sugiere además capacidades visuales especializadas, quizás más eficientes, probablemente optimizadas para tareas específicas como la edición de fotos.
Llamada a Funciones: Orquestando Herramientas Externas con Precisión
La llamada a funciones se ha convertido rápidamente en una de las características más impactantes para construir aplicaciones de IA sofisticadas y basadas en agentes. Con las actualizaciones recientes, particularmente en Gemini 2.0 Flash y la serie Gemini 3, la capacidad del modelo para discernir cuándo y cómo invocar herramientas externas es notablemente precisa. Ya no se trata solo de generar texto; se trata de generar objetos JSON estructurados que especifiquen llamadas a funciones y sus argumentos, cerrando efectivamente la brecha entre el lenguaje natural y la acción programática.
La API admite la definición de funciones utilizando JSON Schema, que es una forma robusta y agnóstica del lenguaje de describir tus herramientas. Para los desarrolladores de Python, el SDK incluso ofrece generación automática de esquemas a partir de funciones Python simples, lo que simplifica considerablemente la integración. Si estás manejando exportaciones de datos de estas funciones, puedes usar este JSON to CSV convertidor para procesar los resultados.
Lo que es particularmente emocionante es la introducción de la llamada a funciones en paralelo y composicional. Esto significa que el modelo ahora puede proponer llamar a múltiples funciones de forma concurrente o en una secuencia, lo que permite flujos de trabajo más complejos y de varios pasos sin requerir múltiples indicaciones de ida y vuelta de la aplicación. Esto agiliza significativamente el comportamiento de los agentes.
Aquí hay un ejemplo simplificado de la definición de herramientas y la realización de una llamada a función:
import google.generativeai as genai
# Define una herramienta (por ejemplo, una API meteorológica)
def get_current_weather(location: str):
"""Obtiene el clima actual para una ubicación determinada."""
# En una aplicación real, esto haría una llamada a la API real
if location == "London":
return {"temperature": "10°C", "conditions": "Cloudy"}
elif location == "New York":
return {"temperature": "5°C", "conditions": "Rainy"}
return {"temperature": "N/A", "conditions": "Unknown"}
# Registra la herramienta con el modelo
tools = genai.GenerativeModel.from_function(get_current_weather)
model = genai.GenerativeModel('gemini-3-pro-preview', tools=[tools]) # Usando un modelo Gemini 3 para capacidades avanzadas
chat = model.start_chat()
response = chat.send_message("¿Qué tiempo hace en Londres?")
# El modelo probablemente devolverá un objeto FunctionCall
if response.candidates.content.parts.function_call:
function_call = response.candidates.content.parts.function_call
print(f"El modelo quiere llamar a: {function_call.name} con argumentos: {function_call.args}")
# Ejecuta la función según la solicitud del modelo
function_output = globals()[function_call.name](**function_call.args)
print(f"Salida de la función: {function_output}")
# Envía la salida de la función de nuevo al modelo para una respuesta en lenguaje natural
final_response = chat.send_message(
genai.types.ToolOutput(tool_code=function_output)
)
print(f"Respuesta final de la IA: {final_response.text}")
Lo clave aquí es el control explícito. El modelo propone una acción, pero tu aplicación la ejecuta. Esta separación de preocupaciones es vital para la seguridad, la auditoría y garantizar que la IA no realice autónomamente acciones no deseadas.
Desarrollo Local: Mejoras en los SDK y la CLI
Para los desarrolladores que viven en la terminal, la introducción de la Gemini CLI (lanzada en junio de 2025) es una adición bienvenida. Este agente de IA de código abierto lleva el poder de Gemini directamente a tu línea de comandos, ofreciendo acceso ligero a modelos como Gemini 2.5 Pro con límites de uso gratuitos generosos.
La CLI no es solo un envoltorio para la API; es una utilidad versátil para la generación de contenido, la resolución de problemas e incluso la investigación profunda. Cuenta con herramientas integradas para la búsqueda de Google, las operaciones de archivos, los comandos de shell y la obtención de datos web. Además, es extensible a través del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), lo que te permite integrar herramientas personalizadas y crear flujos de trabajo altamente especializados. Esto es genuinamente poderoso porque significa que tu agente de IA puede interactuar directamente con tu entorno local, convirtiéndolo en un programador de pares hiperinteligente.
Por ejemplo, usando la CLI, puedes decirle:
gemini -p "Resume los cambios en el directorio 'src/' desde el último commit y crea un archivo markdown llamado 'changelog.md' con el resumen." --tools "filesystem,git"
Este comando aprovecha las herramientas integradas del sistema de archivos y Git para interactuar con tu base de código local, demostrando una combinación práctica de razonamiento de IA y ejecución local. Las banderas --output-format json y --output-format stream-json también son increíblemente útiles para la creación de scripts y la integración de la CLI en flujos de trabajo automatizados.
En el frente del SDK, si bien el Vertex AI SDK para Python sigue siendo una plataforma robusta, Google ha señalado claramente un cambio. A partir del 24 de junio de 2025, varios módulos de Generative AI dentro del Vertex AI SDK están obsoletos, con una fuerte recomendación de usar el Google Gen AI SDK dedicado para características como generative_models, language_models, vision_models, tuning y caching. Este es un detalle crucial para cualquiera que planee un nuevo desarrollo o mantenga aplicaciones existentes, lo que implica una experiencia de SDK más enfocada y optimizada para las tareas centrales de IA generativa. El Vertex AI SDK seguirá siendo la opción preferida para Evaluación, Motores de Agentes, Gestión de Indicaciones y Optimización de Indicaciones, manteniendo su papel como una plataforma MLOps de nivel empresarial.
IA Responsable: Salvaguardias Pragmáticas para la Producción
Seamos honestos: implementar una IA generativa poderosa sin mecanismos de seguridad robustos es irresponsable. Google ha continuado refinando su configuración de IA Responsable, ofreciendo umbrales de seguridad ajustables en cuatro categorías clave de daño: contenido peligroso, acoso, discurso de odio y contenido sexualmente explícito.
Estas configuraciones no son solo casillas de verificación; permiten un control granular sobre cómo se filtran las salidas del modelo. Puedes establecer umbrales (por ejemplo, BLOCK_NONE, BLOCK_LOW_AND_ABOVE, BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE, BLOCK_HIGH_AND_ABOVE) para cada HarmCategory. Esto es fundamental porque lo que es aceptable en una aplicación (por ejemplo, una herramienta de escritura creativa) puede ser completamente inapropiado en otra (por ejemplo, un chatbot de servicio al cliente).
Por ejemplo, en una canalización de generación de contenido, podrías configurar tu safety_settings de esta manera:
safety_settings=[
{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"},
{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_LOW_AND_ABOVE"},
{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
]
Es importante recordar que estos filtros operan sobre la probabilidad de que el contenido sea inseguro, no necesariamente sobre su gravedad. Esto significa que una baja probabilidad de un daño altamente grave aún podría pasar si el umbral está configurado demasiado alto. La documentación establece claramente que los desarrolladores son responsables de comprender a sus usuarios y los posibles daños, enfatizando la necesidad de una evaluación manual rigurosa y un postprocesamiento además de las salvaguardias integradas de la API. Esta es una comprobación de la realidad: ningún sistema automatizado es una bala de plata, y la supervisión humana sigue siendo primordial.
Rendimiento y Latencia: Lo Que Hay Debajo del Capó
El rendimiento es a menudo el asesino silencioso de las excelentes características de la IA. El enfoque reciente en las API de transmisión y las optimizaciones del modelo es una gran victoria para la experiencia del usuario. La Gemini Live API, por ejemplo, cuenta con una latencia inferior al segundo para el primer token, lo cual es fundamental para las interacciones de voz y video naturales y en tiempo real. Esto se logra a través de una API con estado que utiliza WebSockets para una comunicación de servidor a servidor de baja latencia, lo que permite la transmisión bidireccional de audio, video y texto.
Las respuestas de transmisión, donde el modelo envía tokens por partes a medida que se generan, mejoran drásticamente la latencia percibida y la interactividad, especialmente para salidas largas. Esto es invaluable para chatbots, asistentes de código y resúmenes, donde los usuarios esperan comentarios inmediatos.
Además, las optimizaciones como la eficiencia de tokens mejorada del modelo Gemini 2.5 Flash (utilizando un 20-30% menos de tokens que las versiones anteriores) se traducen directamente en menores costos y tiempos de procesamiento más rápidos para aplicaciones de alto rendimiento. Esta clase de eficiencia importa cuando operas a escala.
Si bien no he realizado pruebas comparativas independientes exhaustivas sobre los números de latencia absolutos, la sensación de interactuar con modelos de transmisión, especialmente a través de la CLI o interfaces web receptivas, ha mejorado significativamente. La capacidad de comenzar a procesar una respuesta parcial mientras el resto aún se está generando permite un diseño de aplicación más dinámico y receptivo.
Información Experta: La Revolución de los Agentes y el Paradigma "Herramienta Primero"
Lo que estoy viendo desarrollarse, particularmente con los avances en la llamada a funciones, la extensibilidad de la Gemini CLI a través de MCP y la API Live multimodal, es una clara aceleración hacia una arquitectura de agentes "herramienta primero". Ya no se trata solo de que el LLM genere texto; se trata de que el LLM se convierta en el orquestador de un rico ecosistema de herramientas y fuentes de datos.
El Gemini Deep Research Agent (lanzado en vista previa en diciembre de 2025) y la depreciación de las herramientas más antiguas de Gemini Code Assist a favor del modo agente (octubre de 2025) son fuertes indicadores de este cambio. Estamos pasando de simples llamadas a la API a la construcción de agentes complejos y autónomos que pueden planificar, ejecutar y sintetizar resultados de tareas de varios pasos en varios sistemas externos.
Mi predicción es que el éxito de tu próxima aplicación de IA no dependerá únicamente de la inteligencia bruta del LLM, sino de la eficacia con la que integres y administres su acceso a las herramientas. Piénsalo como ingeniería inversa de indicaciones: en lugar de crear la indicación perfecta, crearás el conjunto de herramientas perfecto y definirás esquemas robustos para esas herramientas. La capacidad del modelo para razonar sobre la disponibilidad de herramientas, comprender sus capacidades y generar llamadas a funciones precisas será el cuello de botella y el diferenciador. Los desarrolladores que dominen la definición de funciones claras y atómicas con esquemas JSON bien estructurados y construyan sistemas resistentes para ejecutar y retroalimentar las salidas de las herramientas tendrán una ventaja significativa. El futuro es menos sobre el poder bruto del modelo y más sobre la agencia efectiva del modelo.
Verificación de la Realidad y el Camino a Seguir
Si bien el progreso es innegable, es crucial mantener una visión pragmática.
Desafíos de Documentación y Depuración
Si bien la documentación básica de la API es generalmente sólida, los ejemplos técnicos profundos, multimodales, multitool y basados en agentes a veces pueden parecer dispersos o requerir una inferencia significativa de las guías de alto nivel. Me encantaría ver patrones arquitectónicos más canónicos y complejos con ejemplos de código concretos, especialmente para la API Live y las integraciones de MCP.
La depuración de por qué un agente eligió una herramienta en particular o no pudo elegir una puede ser aún desafiante. La introducción de "resúmenes de pensamiento" en la API de Gemini y Vertex AI para Gemini 2.5 Pro y Flash es un paso en la dirección correcta, proporcionando una vista más estructurada del proceso de pensamiento del modelo. Esto debe expandirse y hacerse más fácilmente accesible para la introspección profunda.
Variabilidad de Costos y Latencia
Si bien la eficiencia de los tokens está mejorando con modelos como Gemini 2.5 Flash, los flujos de trabajo de agentes complejos que involucran múltiples llamadas a herramientas y contextos extensos aún pueden acumular costos. Un desglose más granular de los costos y herramientas de optimización dentro de Google AI Studio y Vertex AI serían muy beneficiosos. Además, si bien la transmisión mejora la latencia percibida, lograr respuestas consistentes y de baja latencia para cada token, especialmente en escenarios multimodales altamente dinámicos, sigue siendo un desafío. Factores como las condiciones de la red y la carga del modelo aún pueden introducir variabilidad.
De cara al futuro, anticipo una integración aún más estrecha entre Gemini y los servicios de Google Cloud. La "aplicación de creación" en Google AI Studio, con sus integraciones con un clic para los datos de Google Search y Google Maps, sugiere un futuro donde la conexión a tierra y el acceso a datos externos están integrados directamente en las capacidades del modelo, lo que reduce las alucinaciones y mejora la precisión fáctica. Los próximos mercados de modelos personalizados dentro de Google AI Studio también sugieren un futuro donde podamos compartir y monetizar modelos especializados dentro del ecosistema.
Conclusión
Es un momento emocionante para ser un desarrollador que trabaja con Google AI. Las actualizaciones recientes de la API de Gemini, las potentes capacidades multimodales de Gemini Pro Vision, la precisión práctica de la llamada a funciones y las herramientas de desarrollo fáciles de usar como la Gemini CLI nos brindan una paleta increíblemente rica para crear aplicaciones inteligentes. Estamos pasando rápidamente de la simple generación de texto a sistemas sofisticados y basados en agentes que pueden interactuar con el mundo real. Si bien todavía hay algunos bordes ásperos y áreas de mejora, la trayectoria es clara: Google está invirtiendo fuertemente en hacer de Gemini una plataforma robusta, eficiente y profundamente integrada para los desarrolladores. Así que, arremángate, experimenta con estas nuevas características y construyamos aplicaciones de IA verdaderamente notables.
Fuentes
Este artículo fue publicado por el Equipo Editorial de DataFormatHub, un grupo de desarrolladores y entusiastas de los datos dedicados a hacer que la transformación de datos sea accesible y privada. Nuestro objetivo es proporcionar información técnica de alta calidad junto con nuestro conjunto de herramientas de desarrollador centradas en la privacidad.
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