Gemini 3.1 Flash-Lite

gemini-3.1-flash-lite

Gemini 3.1 Flash Lite은(는) 출처에서 high-efficiency 멀티모달 model with text/image/video/audio/PDF 지원을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 추출, 라우팅, 분류 and lightweight 멀티모달 agents에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

1M tokens

Maximum Output

65.5K tokens

Release Date

2026년 5월 7일

Modalities

Gemini 3.1 Flash-Lite 가격

입력 가격출력 가격캐시 읽기캐시 생성 5m
$0.25/M$1.5/M$0.025/M$0.0833/M

Gemini 3.1 Flash-Lite API 기능

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2025-01-01

Endpoint Protocols

Completions API

Gemini 3.1 Flash-Lite 모델 주요 특징

Gemini 3.1 Flash-Lite는 낮은 지연의 멀티모달 처리, 긴 맥락, 경량 추론을 결합해 빈도가 높고 규모가 큰 작업에 적합합니다.

저지연 처리

응답 시간과 운영 비용이 중요한 명확하고 빈도가 높은 요청을 효율적으로 처리합니다.

대용량 멀티모달 처리

텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF를 입력받아 확장 가능한 분류, 추출, 변환 흐름을 지원합니다.

구성 가능한 경량 추론

간단한 작업에 더 높은 정확도가 필요할 때 더 큰 모델로 전환하지 않고 추가 추론을 사용할 수 있습니다.

Gemini 3.1 Flash-Lite 사용 사례

Gemini 3.1 Flash-Lite는 대량 번역, 멀티미디어 전사, 구조화 추출 또는 모델 라우팅 흐름에 적합합니다.

대량 번역

대량의 채팅 메시지, 리뷰, 지원 티켓을 간결한 출력 형식을 유지하며 번역합니다.

멀티미디어 전사

별도의 음성 인식 흐름 없이 녹음, 음성 메모 또는 동영상 음성을 검색 가능한 텍스트로 변환합니다.

구조화 라우팅 흐름

요청을 분류하고 정의된 스키마로 엔터티를 추출해 각 항목을 적절한 후속 흐름으로 전달합니다.

TokenHub API로 Gemini 3.1 Flash-Lite 사용하는 방법

Create API key
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 벤치마크

Gemini 3.1 Flash-Lite

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence Index종합 역량 평가25
Artificial Analysis Coding Index코딩 역량 종합 평가30.1
지식 및 추론
GPQA고난도 과학 문제 해결82.2%
HLE다분야 전문가 수준 평가16.2%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
SciCode과학 컴퓨팅 코딩 과제41.9%
Terminal-Bench Hard고난도 터미널 작업 수행24.2%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBench프롬프트 제약 준수77.2%
AA-LCR긴 컨텍스트 추론65.3%
τ²-Bench에이전트 워크플로 작업31.3%

지표 출처 Artificial Analysis

미디어 및 논의

이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.

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Gemini 3.1 Flash-Lite 자주 묻는 질문

Gemini 3.1 Flash-Lite의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.

Gemini 3.1 Flash-Lite은 공급자 모델 계열에서 어디에 해당하나요?+

Gemini 3.1 Flash-Lite 모델은 빈번한 경량 멀티모달 작업을 위한 Google Gemini 3 계열의 저지연·비용 효율 모델입니다. 공급자 문서에 공개된 현행 모델이지만 플랫폼에 따라 이용 가능 여부가 다를 수 있습니다.

Gemini 3.1 Flash-Lite에 적합한 프로덕션 시나리오는 무엇인가요?+

대규모 분류 및 라우팅, 간단한 구조화 데이터 추출, 그리고 대량 번역에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.

Gemini 3.1 Flash-Lite은 간단한 구조화 데이터 추출에서 어떤 점이 돋보이나요?+

가장 실용적인 강점은 빠른 응답 속도, 비용 효율적인 확장, 그리고 다양한 멀티모달 입력 지원입니다. 이 조합은 간단한 구조화 데이터 추출에 특히 유용합니다.

Gemini 3.1 Flash-Lite 사용 시 어떤 절충점을 고려해야 하나요?+

최상위 Pro급 추론이 필요한 경우, 정교한 장문 생성이나 어려운 추론이 필요한 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.

팀은 TokenHub에서 Gemini 3.1 Flash-Lite을 어떻게 안전하게 시작할 수 있나요?+

TokenHub에서는 Gemini 3.1 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 3.1 Flash-Lite을 사용할 준비가 되셨나요?

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