Google lanza Gemini 3.7 Flash a mitad de precio: 0,75 $ por millón de tokens hasta enero
Tres semanas. Ese es el tiempo que ha tardado Google en sustituir su modelo de trabajo diario por otro que hace más cosas y cuesta la mitad. Gemini 3.7 Flash llegó el 13 de agosto, y la noticia no está en el modelo: está en la etiqueta del precio.
Los números, sin adornos
El precio de lanzamiento se queda en 0,75 dólares por millón de tokens de entrada y 3,75 de salida, aproximadamente la mitad de lo que costaba Gemini 3.6 Flash. Con una mezcla habitual de 80% de entrada y 20% de salida, el coste combinado ronda 1,35 dólares por millón de tokens.
En capacidades, el salto se concentra justo donde Google quería: código y tareas autónomas. Según el desglose de resultados publicado tras el lanzamiento, la mejora frente a la versión anterior es consistente en casi toda la tabla.
Merece la pena detenerse en AutomationBench: del 17,0% al 30,4%. Es la cifra que casi nadie destaca y la que más importa, porque mide flujos de trabajo completos ejecutados sin que nadie tenga que rescatar al modelo a mitad de camino.
El resto de la ficha técnica: ventana de contexto de 1 millón de tokens, salida máxima de 64.000, entrada multimodal (texto, imagen, audio y vídeo) y conocimiento hasta marzo de 2026. Está disponible en la API de Gemini, Google AI Studio, Android Studio y las plataformas empresariales. No hay pesos abiertos. Si aún estás decidiendo qué modelo usar para cada tarea, la ficha de Gemini en SimplificaconIA te sitúa rápido.
Por qué Google regala margen justo ahora
Esta rebaja no ocurre en el vacío. Agosto está siendo el mes de la guerra de precios: OpenAI ha recortado con fuerza la tarifa de GPT-5.6 Luna, Anthropic ha colocado Claude Opus 5 a aproximadamente la mitad de su gama alta y, en dirección contraria, DeepSeek ha subido precios en varias de sus referencias.
Cuando tres de los cuatro grandes bajan precio la misma semana, no están compitiendo por márgenes: están comprando la costumbre de que los llames por defecto.
Y ahí está la letra pequeña. Los 0,75 $ son un precio de lanzamiento hasta el 31 de diciembre de 2026. El 1 de enero de 2027 se duplica: 1,50 $ de entrada y 7,50 $ de salida.
Toque personal: qué hacer con esto si tienes un negocio
Si el año pasado hiciste números para automatizar algo con IA y te salió que no compensaba, vuelve a hacerlos. Muchos procesos que no eran rentables a 3 dólares por millón de tokens sí lo son a 0,75, y el salto en AutomationBench significa que ahora aguantan cadenas más largas sin supervisión. Los candidatos más claros:
- Clasificar y enrutar correos entrantes de clientes o proveedores.
- Extraer datos de facturas, albaranes y PDFs a una hoja de cálculo.
- Preparar borradores de respuesta que un humano solo revisa y envía.
- Revisar documentación repetitiva buscando errores o campos incompletos.
Pero hazlos con el precio de 2027, no con el de la promoción. Es el error clásico: montar un caso de negocio sobre una tarifa introductoria y descubrir en enero que el coste real se ha duplicado. Si a 1,50 $ tu automatización sigue teniendo sentido, adelante. Si solo funciona a 0,75 $, no tienes un proyecto: tienes una oferta de lanzamiento.
Mi consejo práctico: aprovecha estos cuatro meses y medio para medir de verdad cuántos tokens consume tu proceso real. Llegarás a enero con datos en la mano en vez de con una sorpresa en la factura.
Conclusión
El precio de la inteligencia sigue cayendo y el listón de lo automatizable baja con él. Lo que hace un año era un experimento caro, hoy es una línea de gasto asumible para una pyme.
¿Tienes algún proceso que descartaste automatizar por coste y que a estos precios volverías a mirar? Cuéntamelo en los comentarios.
