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 3.1 Flash-Lite
gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash Lite は、参照元で強調されている特徴として high-efficiency マルチモーダル model with text/image/video/audio/PDF 対応 を持ちます。主な価値は 抽出, ルーティング, 分類 and lightweight マルチモーダル agents 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
2026年5月7日
Modalities
Gemini 3.1 Flash-Lite の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り | キャッシュ作成 5m |
|---|---|---|---|
| $0.25/M | $1.5/M | $0.025/M | $0.0833/M |
Gemini 3.1 Flash-Lite の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2025-01-01
Endpoint Protocols
Completions API
Gemini 3.1 Flash-Liteのモデル特長
Gemini 3.1 Flash-Liteは、低遅延のマルチモーダル処理、長文脈、軽量な推論を組み合わせ、高頻度かつ大量の処理に適しています。
低遅延処理
応答時間と運用コストが重視される、明確で高頻度なリクエストを効率よく処理します。
大規模マルチモーダル処理
テキスト、画像、動画、音声、PDFを入力として、大規模な分類、抽出、変換処理に対応します。
設定可能な軽量推論
単純なタスクで精度を高めたい場合に、大型モデルへ切り替えず追加の推論を割り当てられます。
Gemini 3.1 Flash-Liteのユースケース
Gemini 3.1 Flash-Liteは、一括翻訳、マルチメディア文字起こし、構造化抽出やモデルルーティングに適しています。
一括翻訳
大量のチャット、レビュー、サポートチケットを、簡潔な出力形式を保ちながら翻訳します。
マルチメディア文字起こし
録音、音声メモ、動画内の発話を、別の音声認識処理なしで検索可能なテキストへ変換します。
構造化ルーティング
リクエストを分類し、定義済みスキーマへエンティティを抽出して、適切な後続処理へ振り分けます。
TokenHub API で Gemini 3.1 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 3.1 Flash-Lite のベンチマーク
Gemini 3.1 Flash-Lite
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 25 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 30.1 |
| 知識と推論 | ||
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 82.2% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 16.2% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 41.9% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 24.2% |
| 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 | 77.2% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 65.3% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 31.3% |
指標の出典 Artificial Analysis
Gemini 3.1 Flash-Lite に関するよくある質問
Gemini 3.1 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 3.1 Flash-Lite は提供元のモデル系列でどの位置にありますか？+
Gemini 3.1 Flash-Lite は、高頻度の軽量マルチモーダル処理向けに低遅延・低コストを重視した Google Gemini 3 系モデルです。提供元の公開ドキュメントに掲載される現行モデルですが、利用可否はプラットフォームによって異なります。
Gemini 3.1 Flash-Lite に適した本番ユースケースは何ですか？+
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 3.1 Flash-Lite は単純な構造化データ抽出で何が際立っていますか？+
実用上の主な強みは応答の速さ、コスト効率のよいスケーリング、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 3.1 Flash-Lite を使う際に考慮すべきトレードオフは何ですか？+
最上位 Pro クラスの推論が必要な場合、繊細な長文生成や難しい推論が必要な場合、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。
TokenHub で Gemini 3.1 Flash-Lite を安全に使い始めるにはどうすればよいですか？+
TokenHub では、Gemini 3.1 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 3.1 Flash-Lite を使い始めますか？
1つの API キーで Gemini 3.1 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。
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