Gemini API: Nuevos Límites de Tamaño de Archivos y Métodos de Entrada

Incremento de límites de tamaño de archivos y soporte ampliado en Gemini API

En un esfuerzo por mejorar la eficiencia en la gestión de datos, Gemini API ha implementado nuevas funcionalidades que permiten aumentar considerablemente el tamaño máximo de los archivos que se pueden cargar y la integración de nuevas fuentes de datos. Estos cambios son especialmente significativos para los desarrolladores que buscan optimizar sus aplicaciones de inteligencia artificial.

Mejoras en el tamaño de archivo y opciones de entrada

La Gemini API ahora admite un límite de tamaño de archivo en línea de hasta 100 MB, un incremento notable desde el anterior límite de 20 MB. Esta mejora permite a los desarrolladores manejar archivos de mayor tamaño sin los inconvenientes asociados a la carga de datos, lo que es especialmente útil para aplicaciones que requieren un procesamiento rápido y eficiente.

Además, se ha habilitado la capacidad de registrar archivos directamente desde Google Cloud Storage (GCS) y usar URLs HTTP/Signed. Esto significa que ahora es posible importar datos de manera directa, sin necesidad de re-subir archivos, facilitando así la integración de datos en tiempo real.

Beneficios de las nuevas características

Las actualizaciones en la Gemini API están diseñadas para eliminar las barreras en la carga de datos, lo que se traduce en varias ventajas clave:

• Facilidad de uso: Ahora es posible utilizar URLs públicas o firmadas para integrar datos directamente en la API.
• Integración de GCS: Los archivos que ya se encuentran en Google Cloud Storage pueden ser registrados sin necesidad de mover datos.
• Mayor tamaño de archivo en línea: La ampliación del límite de tamaño a 100 MB permite un prototipado más rápido y eficiente.
• Eliminación de obstáculos: Estas actualizaciones ayudan a los desarrolladores a construir aplicaciones de IA más rápidamente, eliminando los bloqueos asociados a la carga de datos.

Cómo utilizar las nuevas funciones

Los desarrolladores que deseen aprovechar estas nuevas capacidades pueden comenzar a utilizar los métodos de entrada recientemente implementados. A continuación, se describen brevemente los dos métodos principales:

• URLs Externas (públicas o firmadas): Permite pasar cualquier URL accesible públicamente, lo que incluye PDFs o imágenes en la web, directamente en la solicitud de generación.
• Registro de archivos de GCS: Si los datos ya están en Google Cloud Storage, ahora se pueden registrar los archivos directamente en la Gemini API sin necesidad de mover los bytes, facilitando el acceso a estos datos en múltiples solicitudes.

Conclusión

Las mejoras recientes en la Gemini API representan un avance significativo hacia una gestión más eficiente de los datos en aplicaciones de inteligencia artificial. Con el aumento del límite de tamaño de archivos y la posibilidad de integrar datos desde Google Cloud Storage y URLs públicas, los desarrolladores cuentan ahora con herramientas más robustas para optimizar sus flujos de trabajo y reducir la complejidad en la gestión de datos.

Para más información sobre la autenticación, tipos de archivos soportados y mejores prácticas, se recomienda visitar la [documentación actualizada de Gemini API](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/file-input-methods).