Migración a gemini-3.1-flash-lite-preview (8 call sites Categoría A)

Contexto

El 27 de abril de 2026 (sesión 33), Google había publicado gemini-3.1-flash-lite-preview el 3 de marzo de 2026. CreaRack Pro llevaba semanas usando gemini-3-flash-preview en los 8 call sites de Categoría A (análisis estructurado, visión y extracción JSON crítica) sin haber evaluado el nuevo modelo.

La Regla 8 de CLAUDE.md exige que cualquier cambio de modelo requiera un ADR que actualice la tabla canónica. Este es ese ADR.

Decisión

Migrar los 8 call sites de Categoría A de gemini-3-flash-preview a gemini-3.1-flash-lite-preview a partir del 2026-04-27.

El cambio afecta exclusivamente a la constante DEFAULT_GEMINI_MODEL en el router central y a los literales de modelo en los 7 call sites restantes que no lo usaban via router.

Call sites migrados

Archivo	Servicio / Uso
`core/services/ai_providers/router.py`	`DEFAULT_GEMINI_MODEL` — constante central
`monitoring/services/ai_providers/gemini.py`	CNS (`GEMINI_MODEL`)
`blueprints/services/autoplan.py`	Auto-Plan AI (visión)
`network/services/mib_assistant.py`	MIB Assistant
`monitoring/services/tutor_service.py`	Network Tutor
`core/services/ai_operations.py`	`AIOperations.MODEL`
`core/management/commands/finops_report.py`	FinOps Report (comando de gestión)
`core/management/commands/perf_review.py`	Perf Review (comando de gestión)

Categoría B sin cambios

Los call sites de Categoría B (síntesis de texto / traducción en workspace) permanecen en gemini-2.5-flash estable. No están afectados por esta decisión.

Evaluación previa

La decisión se tomó tras una evaluación formal con scripts/eval_ai_models.py, un framework A/B reutilizable (N modelos × M casos de prueba) que reutiliza los prompts reales de producción sin tocarla.

Matriz 4 casos × 2 modelos

Caso	Modelo anterior	Modelo nuevo	Speedup	Observaciones
MIB Assistant	12.3s	2.4s	5.0×	JSON válido, mismos grupos de OIDs
Auto-Plan visión	6.4s	1.5s	4.3×	4/4 racks detectados, mismo título de sala
Perf Review	9.0s	3.5s	2.6×	Mismas keywords, bullets equivalentes
Network Tutor	6.5s	3.8s	1.7×	Respuesta algo más extensa y didáctica
Promedio	—	—	3.4×

Coste

Métrica	`gemini-3-flash-preview`	`gemini-3.1-flash-lite-preview`	Δ
Input (por M tokens)	$0.50	$0.25	−50%
Output (por M tokens)	$3.00	$1.50	−50%

Calidad

MIB Assistant: JSON estructuralmente equivalente; 10-15% menos exhaustividad en descripciones textuales sin impacto funcional.
Auto-Plan visión: Confirmada — 4/4 racks detectados en imagen sintética, título de sala correcto. Temperatura 0.1 preservada.
Perf Review: Mismo número de bullets y keywords técnicas (index, N+1, bloat, OOM).
Network Tutor: Respuestas ligeramente más largas y didácticas con el modelo lite.

Consecuencias

Positivas

Latencia de usuario reducida 3.4× en promedio en todas las funciones IA del producto.
Facturación API reducida ~50% para los call sites de Categoría A.
El script scripts/eval_ai_models.py queda como framework reutilizable para evaluar futuros candidatos de modelo sin trabajo manual.

Negativas / Riesgos

10-15% de reducción de exhaustividad en respuestas textuales (MIB Assistant, FinOps Report). Aceptado como trade-off.
Modelo en preview — podría deprecarse. La política de pin de versiones (Regla 9) aplica igualmente; la reversión es trivial (1 commit, revertir constante + literales).

Neutrales

Las claves API (GEMINI_API_KEY) y la configuración de infraestructura no requieren cambios.
Los parámetros de generación (temperatura 0.1, max_output_tokens) se mantienen sin cambios en todos los call sites.

Reversión

Un único commit que revierta DEFAULT_GEMINI_MODEL en router.py y los 7 literales restantes a gemini-3-flash-preview.

Supersedes

Supersedes: [[decision—20260401—gemini-3-flash-preview]]

La Regla 8 de CLAUDE.md ha sido actualizada para reflejar esta decisión como la tabla canónica vigente.

Véase también

[[decision—20260401—gemini-3-flash-preview]]
[[crearack—blueprints—auto-plan-ai]]
[[crearack—monitoring—cns-sentinel]]
[[feature—ai—eval-ai-models-framework]]