Gemini 3.6 Flash
gemini-3.6-flash
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
65.5K
출시일
N/A
입력$1.5 / 백만 토큰
출력$7.5 / 백만 토큰
Gemini 2.5 Flash-Lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash Lite은(는) 출처에서 빠른est/budget Gemini 2.5 option, thinking budgets and tool integrations을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 분류, 번역, 라우팅, 추출 and high-scale workloads에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
65.5K tokens
Release Date
2025년 6월 17일
Modalities
Gemini 2.5 Flash-Lite 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $0.1/M | $0.4/M | $0.01/M |
Gemini 2.5 Flash-Lite API 기능
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 모델 주요 특징
Gemini 2.5 Flash-Lite는 낮은 지연 시간과 효율적인 멀티모달 처리에 중점을 두어 빈도가 높은 경량 작업을 대규모로 수행하기에 적합합니다.
저지연 처리
경량 요청을 빠르게 실행하도록 최적화되어 반응성이 중요한 애플리케이션과 고빈도 처리에 적합합니다.
폭넓은 멀티모달 입력
텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF 파일을 이해하고 후속 애플리케이션에서 사용할 텍스트 결과를 생성할 수 있습니다.
대규모 입력 창
1,048,576토큰 입력 한도로 경량 처리에서도 긴 문서와 대규모 콘텐츠 모음을 더 적은 요청으로 다룰 수 있습니다.
Gemini 2.5 Flash-Lite 사용 사례
Gemini 2.5 Flash-Lite는 대량 분류, 단순 정보 추출, 지연 시간에 민감한 콘텐츠 처리에 적합합니다.
대량 분류
대량의 텍스트와 멀티모달 콘텐츠에 범주, 우선순위, 검토 레이블을 빠르게 할당합니다.
단순 데이터 추출
메시지, 양식, 이미지, PDF 파일에서 정형 필드와 사실을 추출해 인덱싱과 후속 자동화에 활용합니다.
빠른 문서 요약
긴 문서와 PDF를 짧은 개요, 핵심 사항, 라우팅 메타데이터로 요약해 콘텐츠 파이프라인에 전달합니다.
TokenHub API로 Gemini 2.5 Flash-Lite 사용하는 방법
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 벤치마크
| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 11.4 |
| Artificial Analysis Coding Index | 코딩 역량 종합 평가 | 9.5 |
| Artificial Analysis Math Index | 수학적 추론 종합 평가 | 53.3 |
| 지식 및 추론 | ||
| MMLU-Pro | 고난도 다분야 지식 | 75.9% |
| GPQA | 고난도 과학 문제 해결 | 62.5% |
| HLE | 다분야 전문가 수준 평가 | 6.4% |
| 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 | ||
| LiveCodeBench | 최신 코딩 문제 | 59.3% |
| SciCode | 과학 컴퓨팅 코딩 과제 | 19.3% |
| Terminal-Bench Hard | 고난도 터미널 작업 수행 | 4.5% |
| 수학 | ||
| MATH-500 | 고난도 수학 문제 해결 | 96.9% |
| AIME | 수학 경시대회 형식 문제 | 70.3% |
| AIME 2025 | 수학 경시대회 형식 문제 | 53.3% |
| 지시 준수 및 에이전트 작업 | ||
| IFBench | 프롬프트 제약 준수 | 49.9% |
| AA-LCR | 긴 컨텍스트 추론 | 51.3% |
| τ²-Bench | 에이전트 워크플로 작업 | 18.4% |
지표 출처 Artificial Analysis
Gemini 2.5 Flash-Lite 자주 묻는 질문
Gemini 2.5 Flash-Lite의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.
Gemini 2.5 Flash-Lite은 어떤 유형의 모델인가요?+
Gemini 2.5 Flash-Lite 모델은 간단하고 빈번한 멀티모달 처리를 위한 Google Gemini 2.5 계열의 가장 경제적인 모델입니다. 독립된 모델 세대로 제공되지만 신규 평가에서는 같은 계열의 최신 모델도 비교하는 것이 좋습니다.
팀은 Gemini 2.5 Flash-Lite을 어떤 용도로 사용하면 좋나요?+
대규모 분류 및 라우팅, 간단한 구조화 데이터 추출, 그리고 대량 번역에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.
Gemini 2.5 Flash-Lite이 뚜렷한 기술적 이점을 갖는 부분은 어디인가요?+
가장 실용적인 강점은 비용 효율적인 확장, 빠른 응답 속도, 그리고 다양한 멀티모달 입력 지원입니다. 이 조합은 간단한 구조화 데이터 추출에 특히 유용합니다.
Gemini 2.5 Flash-Lite 대신 다른 모델을 선택해야 하는 경우는 언제인가요?+
어려운 다단계 추론이 필요한 경우, 프로젝트에서 최신 Gemini 세대를 도입할 수 있는 경우, 또는 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 사실, 법률, 재무, 의료, 운영과 관련된 중요한 출력은 자격을 갖춘 사람이 검토해야 합니다.
Gemini 2.5 Flash-Lite을 TokenHub와 연동하기 전에 무엇을 확인해야 하나요?+
TokenHub에서는 Gemini 2.5 Flash-Lite에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. Gemini API와 완전히 동일하다고 가정하지 말고 TokenHub에서 제공하는 입력 유형, 도구, 그라운딩 옵션, 모델 수명 주기를 확인하세요.
Gemini 2.5 Flash-Lite을 사용할 준비가 되셨나요?
하나의 API 키로 Gemini 2.5 Flash-Lite과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
미디어 및 논의
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