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.

최대 컨텍스트

1M토큰

최대 출력

65.5K토큰

출시일

2026년 5월 7일

모달리티

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

openaiPOST /v1/chat/completions

Gemini 3.1 Flash-Lite 벤치마크

Gemini 3.1 Flash-Lite

25

/100

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis broad capability aggregate

지표 점수

30.1

/100

Artificial Analysis Coding Index

Artificial Analysis software task aggregate

지표 점수

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%

지표 출처 Artificial Analysis

미디어 및 논의

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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.