Gemini 3.6 Flash
gemini-3.6-flash
最大コンテキスト
1M
最大出力
65.5K
リリース日
N/A
入力$1.5 / 百万トークン
出力$7.5 / 百万トークン
Gemini 2.5 Flash-Lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash Lite は、参照元で強調されている特徴として 高速est/budget Gemini 2.5 option, thinking budgets and tool integrations を持ちます。主な価値は 分類, 翻訳, ルーティング, 抽出 and high-scale workloads にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
Context Window
1M tokens
Maximum Output
65.5K tokens
Release Date
2025年6月17日
Modalities
Gemini 2.5 Flash-Lite の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $0.1/M | $0.4/M | $0.01/M |
Gemini 2.5 Flash-Lite の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2025-01-01
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
Gemini 2.5 Flash-Liteのモデル特長
Gemini 2.5 Flash-Liteは低遅延と効率的なマルチモーダル処理を重視し、高頻度かつ軽量なタスクの大規模実行に適しています。
低遅延処理
軽量なリクエストを高速に実行できるよう最適化されており、応答性の高いアプリケーションや高頻度処理に向いています。
幅広いマルチモーダル入力
テキスト、画像、動画、音声、PDFを解釈し、後続アプリケーション向けのテキスト結果を生成できます。
大規模入力ウィンドウ
1,048,576トークンの入力上限により、軽量な処理でも長文書や大規模なコンテンツ群を少ないリクエストで扱えます。
Gemini 2.5 Flash-Liteのユースケース
Gemini 2.5 Flash-Liteは、大量分類、単純な情報抽出、遅延に敏感なコンテンツ処理に適しています。
大量分類
大量のテキストやマルチモーダルコンテンツに、カテゴリ、優先度、モデレーションラベルを迅速に付与します。
単純なデータ抽出
メッセージ、フォーム、画像、PDFから定型的な項目や事実を抽出し、索引作成や後続の自動化に利用します。
高速文書要約
長い文書やPDFを短い概要、要点、振り分け用メタデータにまとめ、コンテンツ処理へ渡します。
TokenHub API で Gemini 2.5 Flash-Lite を使用する方法
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Gemini 2.5 Flash-Lite のベンチマーク
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 11.4 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 9.5 |
| Artificial Analysis Math Index | 数学的推論の集約評価 | 53.3 |
| 知識と推論 | ||
| MMLU-Pro | 高度な複数分野の知識 | 75.9% |
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 62.5% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 6.4% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| LiveCodeBench | 最新のコーディング問題 | 59.3% |
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 19.3% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 4.5% |
| 数学 | ||
| MATH-500 | 高度な数学問題の解決 | 96.9% |
| AIME | 数学競技形式の問題 | 70.3% |
| AIME 2025 | 数学競技形式の問題 | 53.3% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| IFBench | プロンプト制約への準拠 | 49.9% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 51.3% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 18.4% |
指標の出典 Artificial Analysis
Gemini 2.5 Flash-Lite に関するよくある質問
Gemini 2.5 Flash-Lite の位置づけ、適した用途、主な強み、注意点、TokenHub で安全に利用するための確認事項を紹介します。
Gemini 2.5 Flash-Lite はどの種類のモデルですか？+
Gemini 2.5 Flash-Lite は、単純で高頻度なマルチモーダル処理向けの、Google Gemini 2.5 系で最も低コストなモデルです。独立したモデル世代として提供されていますが、新規評価では同系列の新しいモデルも比較してください。
チームは Gemini 2.5 Flash-Lite を何に使うとよいですか？+
大規模な分類と振り分け、単純な構造化データ抽出、および大量翻訳に適しています。本番導入前に代表的な入力でテストし、測定可能な合格基準を定めてください。
Gemini 2.5 Flash-Lite が明確な技術的優位性を持つのはどこですか？+
実用上の主な強みはコスト効率のよいスケーリング、応答の速さ、および多様なマルチモーダル入力への対応です。この組み合わせは、単純な構造化データ抽出で特に価値があります。
Gemini 2.5 Flash-Lite ではなく別のモデルを選ぶべきなのはどのような場合ですか？+
難しい多段階推論を含む場合、新しい Gemini 世代を採用できる場合、または重要な判断に人手レビューを入れられない場合は、別のモデルも検討してください。事実、法務、財務、医療、運用に関わる重要な出力は、適切な専門知識を持つ人が確認してください。
Gemini 2.5 Flash-Lite を TokenHub と連携する前に何を確認すべきですか？+
TokenHub では、Gemini 2.5 Flash-Lite に表示される正確なモデル識別子を選び、アカウント資料に記載されたエンドポイントと TokenHub 認証情報を使用してください。Gemini API と完全に同じだと想定せず、TokenHub で提供される入力形式、ツール、グラウンディング機能、モデルのライフサイクルを確認してください。
Gemini 2.5 Flash-Lite を使い始めますか？
1つの API キーで Gemini 2.5 Flash-Lite とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
X (Twitter)
Reddit
YouTube