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Gemini 2.5 Flash-Lite forma parte de la familia de modelos de Google pensada para responder a instrucciones y trabajar con información. Su versión preliminar apareció el 17 de junio de 2025; la estable llegó el 22 de julio. Google lo presentó con énfasis en la rapidez y la eficiencia para tareas frecuentes, entre ellas la traducción y la clasificación. [1][2]
Para entender qué se puede hacer con él, preparé diez preguntas de vocabulario y pedí un juego a través de la API de Crazyrouter. Quería una página pequeña: elegir una respuesta, ver la explicación, terminar la ronda y volver a practicar lo que había salido mal. El resultado corregido sirve también como punto de partida para pensar cómo adaptar un ejercicio a otro contenido.
La versión de demostración utiliza frases en inglés con una palabra que falta. Por ejemplo: «May I ____ your pen? I will give it back after class». Las opciones son borrow, lend, arrive y remember. La solución preparada es borrow: quien habla pide tomar prestado el bolígrafo.
Ese ejemplo muestra por qué conviene tener el contenido antes de generar la página. No basta con reunir cuatro palabras: hace falta una respuesta correcta y una explicación que ayude a distinguirla de las alternativas. Yo suministré esos elementos para las diez preguntas. El modelo generó la interfaz y la lógica para utilizarlos.
Cada acierto suma diez puntos y un fallo no suma. Una ronda de siete aciertos y tres errores termina con 70 puntos. Si luego practicas solo las tres preguntas falladas, el máximo de esa nueva ronda es 30; no se añaden sus puntos a los de la partida anterior.
La interfaz original está en chino simplificado, igual que las traducciones y explicaciones. Para orientarte, «开始闯关» significa iniciar, «下一题» equivale a siguiente pregunta y «查看成绩» permite ver el resultado. Las instrucciones enviadas al modelo también estaban en chino. Esta publicación no corresponde a una nueva prueba en español.
Flash-Lite puede recibir distintos tipos de información, pero produce texto: no es un generador de imágenes. Google documenta entradas de texto, imagen, audio, vídeo y PDF; cada servicio de acceso puede ofrecer un subconjunto de esas funciones. En este caso bastó una petición de texto para obtener el HTML que ejecuta el navegador. [3]
Si quieres trabajar con otra lección, empieza por descargar una copia del HTML del juego. Puedes abrirla localmente. No necesita una clave API para jugar: las preguntas están guardadas en el propio archivo y las respuestas se comprueban allí.
Dentro del documento, el banco de preguntas se llama ALL_QUESTIONS. Cada entrada reúne un identificador, una frase, su traducción, las opciones, la solución y la explicación. Para una primera adaptación, conservaría las diez preguntas y las cuatro opciones de cada una, cambiando el material poco a poco. Así puedes revisar cada modificación sin cambiar a la vez el tamaño de la actividad.
La relación entre esos campos importa más que la cantidad de texto. La solución guardada en answer debe coincidir exactamente con una de las opciones. Si sustituyes la palabra correcta, revisa también la frase y la explicación; dejar una explicación antigua puede producir un ejercicio que puntúa bien pero enseña algo incorrecto. Conserva identificadores distintos para las preguntas.
Si tu objetivo es una versión en español para estudiar inglés, puedes mantener las frases y opciones en inglés y traducir la ayuda que las acompaña. Los botones y mensajes de la interfaz están en otras partes del archivo: cambiar únicamente las traducciones de las preguntas no localiza toda la página. Esa adaptación necesita su propia revisión; no está incluida en los resultados de esta prueba.
Una copia modificada sigue teniendo un cuestionario fijo. Al recargarla no aparecerá una lección nueva, y el archivo actual no conserva un historial de aprendizaje entre sesiones. Para cambiar el tema de práctica basta con editar el contenido. Generar preguntas nuevas durante cada partida o guardar el progreso introduce necesidades distintas, como una conexión desde un servidor o almacenamiento.
Antes de compartir una adaptación, comprueba tanto el recorrido de aciertos como el de errores. En mi generación inicial hubo cuatro omisiones: el último botón no anunciaba que mostraría los resultados, faltaban explicaciones en el repaso, no se indicaba expresamente que una ronda perfecta no tenía errores y el encabezado de la respuesta omitía la palabra correcta.
La primera versión pasó siete de once comprobaciones. Reparé esos detalles localmente, sin una segunda petición al modelo, y mejoré el control de la partida, el teclado y los estilos para pantallas estrechas. La versión corregida pasó las once comprobaciones en jsdom, un entorno que simula los elementos de la página para ejecutar sus scripts. Todavía no he validado su aspecto en navegadores reales ni el uso táctil en móviles. Si cambias el contenido o la interfaz, esas comprobaciones previas no validan automáticamente tu nueva copia.
También puedes empezar con tu propio material y generar otra página. Mi petición a Crazyrouter se realizó el 2 de noviembre de 2026 con gemini-2.5-flash-lite y pidió un solo HTML, sin imágenes ni fuentes externas. Hubo una única llamada: devolvió HTTP 200, terminó con stop y tardó unos 18,1 segundos. La corrección del archivo se hizo después; ese tiempo no representa un juego terminado y revisado.
Si quieres explorar esta clase de proyectos, el catálogo de modelos para programación de Crazyrouter reúne opciones de acceso para generar y modificar código. En esta prueba utilicé exclusivamente Gemini 2.5 Flash-Lite; no comparé los modelos del catálogo.
Confirma primero que tu cuenta puede llamar al identificador gemini-2.5-flash-lite. A fecha de consulta, Google restringía el acceso a los modelos 2.5 en Gemini API a usuarios que ya los hubieran utilizado activamente. La documentación de Google Cloud señalaba una retirada el 20 de octubre de 2026 para su plataforma y distinguía ese calendario del de Gemini API. Mi cuenta de Crazyrouter permitió la llamada descrita, lo que no asegura la disponibilidad en otras cuentas. [3][4]
Para conectarte mediante un cliente con configuración compatible con OpenAI, introduce tu clave de Crazyrouter, la URL base https://api.crazyrouter.com/v1 y el identificador del modelo. Si envías la petición HTTP directamente, la dirección completa es https://api.crazyrouter.com/v1/chat/completions: usa POST, autenticación Bearer y JSON con los campos model y messages. Puedes consultar el formato de petición de Crazyrouter para completar esos datos.
En el mensaje, proporciona las preguntas, las respuestas y las explicaciones; especifica cómo se puntúa y qué debe ocurrir al terminar o al repasar los fallos. Pide que el resultado sea un documento HTML completo. Recupera message.content del primer elemento de choices y guarda solo el HTML como archivo .html, quitando cualquier explicación o delimitador que lo rodee. Mantén la clave en tu herramienta privada de llamada, fuera del documento compartido.
Con esa base, ya tienes una modificación concreta que intentar: una lección corta que conoces y puedes corregir por tu cuenta. Prueba primero una pregunta cambiada, termina la ronda y revisa su explicación. Cuando ese recorrido sea coherente, amplía el resto del cuestionario.
Referencias, consultadas el 2 de noviembre de 2026:
[1] Google: Anuncio de junio de 2025.
[2] Google Developers Blog: Publicación de la versión estable.
[3] Google AI for Developers: Documentación de Gemini 2.5 Flash-Lite.
[4] Google Cloud: Disponibilidad y ciclo de vida.