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POST /v1/chat/completionsGemini 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。
最大コンテキスト
1Mトークン
最大出力
65.5Kトークン
リリース日
2026年5月7日
モダリティ
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 API
Gemini 3.1 Flash-Lite のベンチマーク
Gemini 3.1 Flash-Lite
25
/100
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis broad capability aggregate
指数スコア
30.1
/100
Artificial Analysis Coding Index
Artificial Analysis software task aggregate
指数スコア
Knowledge & Reasoning
GPQA
Advanced science problem solving
82.2%
HLE
Broad expert-level exam set
16.2%
Coding & Engineering
SciCode
Scientific coding challenges
41.9%
Terminal-Bench Hard
Hard terminal task execution
24.2%
Instruction Following & Agent Tasks
IFBench
Prompt constraint adherence
77.2%
AA-LCR
Long-context reasoning
65.3%
τ²-Bench
Agent workflow tasks
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。
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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