Precios de la API de Gemini 2026 — guía completa de tarifas de Gemini

Gemini se encuentra entre las AI de vanguardia con mejor relación calidad-precio, y Kunavo lo ofrece detrás de una API compatible con OpenAI, aproximadamente un 70% por debajo del precio oficial de Google. Esta guía explica las tarifas actuales por modelo, ejemplos de cálculo de costes que puedes verificar directamente y cómo llamar a Gemini al menor coste en producción.

Precios de Gemini de un vistazo

Las tarifas se expresan en USD por 1M de tokens, según lo que cobra Kunavo. La columna «Precio oficial de Google» muestra las tarifas publicadas por Google para el mismo modelo, para que la diferencia pueda verse de un vistazo.

Flash es el modelo principal para procesamiento de gran volumen, mientras que Pro es adecuado para razonamiento más complejo, visión y tareas con contextos largos. Consulta siempre las tarifas actuales en la página de precios y en las páginas de cada modelo (gemini-2-5-flash, gemini-3-1-pro).

¿Cómo funcionan los precios por token de Gemini?

Pagas por los tokens de entrada (todo lo que envías: el prompt del sistema, el contexto recuperado y el mensaje del usuario) y los tokens de salida (el contenido que genera el modelo). La salida es más cara, así que el factor que más determina la factura de Gemini es cuánto texto permites que escriba el modelo. Las imágenes y el audio se convierten a valores equivalentes en tokens y se cobran con el mismo medidor.

Ejemplos de cálculo de costes

Son cifras reales calculadas con las tarifas de Gemini 2.5 Flash de Kunavo; solo la última fila utilizaGemini 3.1 Pro:

Con estas tarifas, un lote que clasifique 100.000 documentos con Flash cuesta aproximadamente $6, y 1 millón de turnos de chatbot cuesta aproximadamente $315. Fórmula que puedes ejecutar directamente:

# Kunavo Gemini 2.5 Flash 요율 (1M 토큰당 USD)
IN_RATE, OUT_RATE = 0.09, 0.75

def cost(in_tokens: int, out_tokens: int) -> float:
    return in_tokens / 1_000_000 * IN_RATE + out_tokens / 1_000_000 * OUT_RATE

print(cost(1_000, 300))            # 챗봇 한 턴        -> $0.000315
print(cost(8_000, 500))            # RAG 답변 한 건    -> $0.001095
print(cost(500, 20) * 100_000)     # 10만 건 배치      -> ~$6.00

Precios de Kunavo y pagos con Stripe

No hay suscripción ni proyecto de Google Cloud. Recarga el saldo (con Stripe o un método de pago local) y, al realizar llamadas, se descuenta del saldo según las tarifas por token indicadas arriba. Paga según consumo desde una recarga mínima de $10; el saldo no caduca y las recargas mayores reciben más créditos de bonificación. Un único saldo permite usar Gemini, Claude, GPT y modelos de imagen, vídeo y audio, entre otros, por lo que no necesitas conciliar facturas separadas de cada proveedor.

¿Qué modelo de Gemini debería elegir?

• Usa gemini-2-5-flash como opción predeterminada para chat, extracción, clasificación, resumen y la mayoría de los casos RAG. Es la opción de alto rendimiento más rápida y barata.
• gemini-3-1-pro: elígelo cuando Flash no ofrezca suficiente precisión: razonamiento de varios pasos, código, visión y contextos muy largos.

Un buen patrón es enrutar según la dificultad: procesa los casos habituales con Flash y asciende a Pro solo cuando falle la validación. Para consultar un patrón de enrutamiento implementado en código, ve a la guía de optimización de costes de AI.

Cómo reducir la factura de Gemini

1. Baja de nivel. Envía el 80 % de los casos sencillos a Flash y reserva Pro para el 20 % más difícil.
2. Limita la salida. Configura max_tokens y secuencias de parada; la salida es la parte cara del medidor.
3. Reduce la entrada. No introduzcas toda la base de conocimientos en el contexto; recupera menos fragmentos RAG, pero de mayor calidad.
4. Procesa por lotes. Agrupa llamadas independientes para reducir la latencia y evitar oleadas de reintentos.

Preguntas frecuentes