¿Ya salió Gemini 3.5 Pro?
No. Reviso esto seguido, porque "Gemini 3.5 Pro" es una de las búsquedas de IA más frecuentes en este momento, y los resultados de búsqueda están llenos de fichas técnicas que suenan convincentes sobre un modelo que ni siquiera tiene una página pública.
Esto es lo que dicen realmente tres propiedades distintas de Google a julio de 2026:
- La página del modelo Gemini Pro muestra como buque insignia actual a Gemini 3.1 Pro, con una insignia de "3.5 Pro coming soon" justo encima.
- La lista de modelos de la API de Gemini no tiene ninguna entrada
gemini-3.5-proen ninguna parte, ni en Stable ni en Preview. El Pro más reciente que puedes llamar esgemini-3.1-pro-preview. - La página de precios de la API tiene una fila para Gemini 3.1 Pro y otra para Gemini 3.5 Flash, pero ningún precio para 3.5 Pro.
Así que la versión corta es esta: la generación 3.5 es real y ya se lanzó en parte, pero el miembro Pro todavía no. Esa distinción confunde a la gente, así que aquí está toda la familia de un vistazo.
Lo que Google ha confirmado realmente
Me voy a limitar a lo que está en las propias páginas de Google, porque es el único terreno firme aquí.
La serie 3.5 se anunció el 19 de mayo de 2026 en Google I/O, en una publicación firmada por el CTO de DeepMind Koray Kavukcuoglu junto con Jeff Dean, Oriol Vinyals y Noam Shazeer. El mensaje central de toda la línea es "inteligencia de vanguardia con acción", es decir, está afinada para flujos de trabajo agénticos y programación, no solo para chat. En la misma página, Google escribió que 3.5 Pro "ya se está usando internamente" y que lo "lanzarían el próximo mes." Esa publicación está fechada en mayo, así que "el próximo mes" significaba junio. Ya pasó bastante ese plazo.
Solo Gemini 3.5 Flash se lanzó en el evento, y Google dice que ya supera al Gemini 3.1 Pro anterior en varias pruebas agénticas y de programación. Esos números de Flash son los únicos benchmarks de la generación 3.5 que Google ha publicado, así que son la mejor base para adivinar dónde caerá 3.5 Pro:
Los resultados destacados de Flash que Google resalta son Terminal-bench 2.1 con 76.2% para trabajo agéntico en terminal, MCP Atlas con 83.6% para llamadas a herramientas, y CharXiv Reasoning con 84.2% para leer gráficos complejos, además de la afirmación de ser "4 veces más rápido que otros modelos de vanguardia" en velocidad de salida. Una aclaración más que vale la pena hacer: el modo de razonamiento "Deep Think" que ya se lanzó es Gemini 3.1 Deep Think, no una variante de 3.5 Pro. Google no ha anunciado un 3.5 Pro Deep Think, así que no lo des por confirmado.
¿Por qué Gemini 3.5 Pro está tardando tanto?
Google no ha dado un relato detallado, pero la forma del retraso queda clara con su propio estado de "coming soon" más lo que la comunidad de desarrolladores está diciendo en voz alta. La frustración es real, y es el tema más comentado sobre 3.5 Pro en este momento.
El ambiente es de incredulidad de que Google haya pasado de ser el líder a estar meses atrás:
"Near the end of 2025, Google was on top - best LLM (Gemini 3 Pro), best video model (Veo 3.1), and best image model (Nano Banana). They seemed unstoppable. And then, they stopped. Why?"
Y los desarrolladores siguen atribuyendo el retraso a una debilidad específica: la fiabilidad.
"Alphabet Inc.'s Google is months behind schedule on delivering Gemini 3.5 Pro, its most powerful flagship AI model, because the company has been taking time to try to improve its capabilities, particularly in coding... Seems like deepmind needs to get more internal usage"
Ese tema de "mejorar la fiabilidad" importa si estás evaluando cualquier modelo de Gemini para trabajo real, así que vale la pena desglosarlo antes de comprometerte.
Lo que realmente puedes usar hoy: Gemini 3.1 Pro
Mientras esperas, Gemini 3.1 Pro es el buque insignia, y no es un premio de consolación. En la propia tabla de rendimiento de Google, lidera en GPQA Diamond (94.3%), Humanity's Last Exam (44.4%), ARC-AGI-2 (77.1%), y LiveCodeBench Pro (2887 Elo), y se disputa el primer puesto en SWE-Bench Verified con Claude Opus por muy poco (80.6% frente a 80.8%). Las especificaciones principales:
| Especificación | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|
| ID del modelo | gemini-3.1-pro-preview |
| Estado | Preview |
| Contexto de entrada | 1M tokens |
| Límite de salida | 64k tokens |
| Fecha límite de conocimiento | Enero de 2025 |
| Modalidades de entrada | Texto, imagen, video, audio, PDF |
| Uso de herramientas | Llamadas a funciones, salida estructurada, búsqueda, ejecución de código |
Especificaciones de la página del modelo Gemini 3.1 Pro. Está disponible en la app de Gemini, Google AI Studio, la API de Gemini y Google Antigravity.
Precios de Gemini 3.1 Pro y 3.5 Flash
Aquí es donde normalmente se toma la decisión de "cuál elegir", así que aquí están los precios reales de la API (por millón de tokens, nivel estándar). Pro es la única familia cuyo precio sube a partir de la marca de 200k tokens.
| Modelo | Entrada (≤200k) | Entrada (>200k) | Salida (≤200k) | Salida (>200k) | Nivel gratuito |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $4.00 | $12.00 | $18.00 | No |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $1.50 | $9.00 | $9.00 | Sí |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | $0.25 | $0.25 | $1.50 | $1.50 | Sí |
Cifras de la página de precios de la API de Gemini. Los niveles más baratos Batch y Flex reducen esas tarifas aproximadamente a la mitad, y un nivel Priority cuesta más. Un detalle a tener en cuenta en el presupuesto: el grounding con Google Search es gratis para los primeros 5,000 prompts al mes en toda la familia Gemini 3, y después cuesta $14 por cada 1,000 consultas.
Si prefieres pagar un precio fijo de consumidor en lugar de medir tokens, Google renombró sus planes después de I/O:
| Plan | Precio | Almacenamiento | Qué obtienes |
|---|---|---|---|
| Google AI Plus | $4.99/mes | 400 GB | App de Gemini, Gemini Notebook |
| Google AI Pro | $19.99/mes | 5 TB | Límites más altos, $10/mes en créditos de Cloud |
| Google AI Ultra (5x) | $99.99/mes | 20 TB | 5x de uso, Project Genie |
| Google AI Ultra (20x) | $199.99/mes | La más alta | 20x de uso en Gemini y Antigravity |
Precios actualizados de Google AI plans. Para un desglose de costos más completo, incluyendo cómo se comparan con los precios de Gemini 3 y las mejores alternativas a Gemini, esas dos guías profundizan más de lo que puedo hacer aquí.
Lo que dicen los usuarios reales sobre Gemini Pro
Los benchmarks son una cosa, el uso diario es otra, y el veredicto de los desarrolladores sobre la línea Gemini Pro está genuinamente dividido. Los puntos a favor son reales: varias personas usan 3.x Pro como su herramienta diaria por su velocidad y por cometer menos errores cotidianos que ChatGPT.
"In my experience Gemini 3.0 pro is noticeably better than chatgpt 5.2 for non-coding tasks. The latter gives me blatantly wrong information all the time, the former very rarely."
Pero la queja recurrente, y justo lo que la reconstrucción de 3.5 Pro busca solucionar, es la alucinación con aparente confianza:
"Use ChatGPT, and it's ask a question, get an answer, done... But use Gemini? You get burned by the hallucinations Gemini casually spews out on a daily basis. You develop a habit of fact checking every single answer."
Y para la programación agéntica en particular, el sentimiento baja todavía más, con reportes de bucles de fallos en lugar de carencias de inteligencia bruta:
"My sense is that the Gemini models are very capable but the Gemini CLI experience is subpar compared to Claude Code and Codex... it can get confused, fall into doom loops, and generally lose the plot."
Esa es la tensión del comprador en una frase: los benchmarks dicen pruébalo, el mundo real dice hay que vigilarlo de cerca. Por eso, para cualquier cosa de cara al cliente, me importa menos el número de modelo y más la capa que se construye encima.
El modelo es el motor, no el auto
Este es el replanteamiento con el que quiero dejarte, sobre todo si llegaste a este artículo mientras decidías sobre qué modelo construir tu soporte al cliente. Los modelos de vanguardia se superan unos a otros cada pocas semanas. Gemini 3.1 Pro lidera hoy, 3.5 Pro lo superará, GPT y Claude responderán, y así sigue la rueda. Si tu automatización de soporte está soldada a un solo modelo, cada uno de esos lanzamientos se convierte en un proyecto de migración.
Lo que realmente decide si un agente de soporte con IA es bueno no es el modelo base, es todo lo que se construye alrededor de él: si está entrenado con tu propio conocimiento, si puedes poner barreras de seguridad sobre lo que puede o no decir, y si puedes probarlo antes de que toque a un cliente real. He pasado suficiente tiempo viendo a un bot con voz segura dar una respuesta equivocada como para saber que la preocupación por las alucinaciones mencionada arriba es todo el juego cuando se trata de soporte. La solución no es un mejor número de modelo, es un sistema que primero simula contra tus tickets pasados reales y solo responde automáticamente donde ha demostrado ser seguro.
Prueba eesel para un soporte con IA que no está atado a un solo modelo
Ese sistema es justamente eesel. Es un agente de IA para soporte al cliente que funciona por dentro con modelos de vanguardia como Gemini, se conecta a tu helpdesk existente (Zendesk, Freshdesk, Gorgias y más), y se entrena con tus tickets pasados y tu centro de ayuda. Así, cuando salga el próximo Gemini, GPT o Claude, obtienes la mejora sin tener que rediseñar nada.
El diferenciador que responde directamente al miedo a las alucinaciones mencionado arriba: eesel simula con miles de tus tickets históricos antes de salir en vivo, así puedes ver primero la tasa de resolución y las respuestas exactas sobre preguntas reales, y luego subir la automatización solo donde sea seguro. Es gratis para probar y se configura en minutos, sin necesidad de vigilar el modelo constantemente.
Preguntas frecuentes
¿Ya salió Gemini 3.5 Pro?
gemini-3.5-pro en la API ni una fila de precios para 3.5 Pro. La familia 3.5 en general ya se lanzó (Flash y Live Translate), pero el miembro Pro todavía no.¿Cuándo sale Gemini 3.5 Pro?
¿Cuál es el precio de Gemini 3.1 Pro?
¿Debería usar Gemini 3.1 Pro o Gemini 3.5 Flash?
¿Puedo usar Gemini 3.5 Pro para automatizar el soporte al cliente?
Article by
Kurnia Kharisma Agung Samiadjie
Kurnia is a software engineer and writer at eesel AI with two years of SEO experience, writing about AI tools, helpdesk software, and customer support. He pairs a developer's understanding of how these products are built with search-driven research into what actually ranks and resonates with the people searching for them.
