Gemini 3.1 Flash-Lite

gemini-3.1-flash-lite

Gemini 3.1 Flash Lite в источниках выделяется следующими характеристиками: high-efficiency мультимодальный model with text/image/video/audio/поддержка PDF. Основная ценность модели связана с извлечение, маршрутизация, классификация and lightweight мультимодальный agents. Поэтому в описании стоит подчеркнуть именно эти отличия, а не подавать модель как обычный универсальный чат-бот.

Context Window

1M tokens

Maximum Output

65.5K tokens

Release Date

7 мая 2026 г.

Modalities

Цены Gemini 3.1 Flash-Lite

Цена входаЦена выходаЧтение кэшаСоздание кэша 5m
$0.25/M$1.5/M$0.025/M$0.0833/M

Возможности API Gemini 3.1 Flash-Lite

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2025-01-01

Endpoint Protocols

Completions API

Ключевые особенности Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite сочетает мультимодальную обработку с малой задержкой, длинный контекст и облегчённое рассуждение для частых массовых задач.

Обработка с малой задержкой

Эффективно обрабатывает простые частые запросы, когда ключевыми ограничениями являются время ответа и стоимость работы.

Массовая мультимодальная обработка

Принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF для масштабируемой классификации, извлечения и преобразования.

Настраиваемое облегчённое рассуждение

Может выделять дополнительные ресурсы на рассуждение, когда простой задаче нужна большая точность, без перехода на крупную модель.

Сценарии использования Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite подходит для массового перевода, транскрибации мультимедиа и процессов структурированного извлечения или маршрутизации.

Массовый перевод

Переводить большие потоки сообщений, отзывов или обращений поддержки, сохраняя краткий формат результата.

Транскрибация мультимедиа

Преобразовывать записи, голосовые заметки или речь из видео в доступный для поиска текст без отдельного конвейера распознавания речи.

Структурированные процессы маршрутизации

Классифицировать запросы, извлекать сущности по заданной схеме и направлять каждый элемент в подходящий последующий процесс.

Как использовать Gemini 3.1 Flash-Lite через API TokenHub

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)

Бенчмарки Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite

Индексный балл
Artificial Analysis Intelligence IndexСводная оценка общих возможностей25
Artificial Analysis Coding IndexСводная оценка навыков программирования30.1
Знания и рассуждения
GPQAРешение сложных научных задач82.2%
HLEЭкспертные задания по широкому кругу тем16.2%
Программирование и разработка ПО
SciCodeЗадачи по научному программированию41.9%
Terminal-Bench HardСложные задачи в терминале24.2%
Следование инструкциям и агентные задачи
IFBenchСоблюдение условий промпта77.2%
AA-LCRРассуждения в длинном контексте65.3%
τ²-BenchАгентные рабочие процессы31.3%

Источник метрик Artificial Analysis

Материалы и обсуждения

Подборка публичных видео и публикаций, связанных с этой моделью.

X (Twitter)

Открыть оригинал
View post on X
Открыть оригинал
View post on X
Открыть оригинал
View post on X

Reddit

Открыть оригинал
Открыть оригинал
Открыть оригинал

YouTube

Открыть оригинал
Watch on YouTube
Открыть оригинал
Watch on YouTube
Открыть оригинал
Watch on YouTube

Часто задаваемые вопросы о Gemini 3.1 Flash-Lite

Узнайте, что представляет собой Gemini 3.1 Flash-Lite, для каких задач подходит, чем выделяется, какие имеет ограничения и что проверить при интеграции через TokenHub.

Как позиционируется Gemini 3.1 Flash-Lite в семействе моделей провайдера?+

Gemini 3.1 Flash-Lite — низколатентная экономичная модель Google серии Gemini 3 для частых легких мультимодальных задач. Это текущая публичная модель провайдера, однако доступность может различаться по платформам.

Какие промышленные сценарии подходят для Gemini 3.1 Flash-Lite?+

Подходящие сценарии: массовой классификации и маршрутизации, простого извлечения структурированных данных и массового перевода. Перед промышленным использованием протестируйте типичные данные и задайте измеримые критерии приемки.

Чем Gemini 3.1 Flash-Lite выделяется в задаче простого извлечения структурированных данных?+

Ключевые преимущества: быстрый отклик, экономичное масштабирование и поддержка различных мультимодальных входов. Такое сочетание особенно полезно для простого извлечения структурированных данных.

Какие компромиссы нужно учитывать при использовании Gemini 3.1 Flash-Lite?+

Рассмотрите другую модель, если задача требует максимального уровня рассуждений Pro, нужна тонкая длинная генерация или сложное рассуждение или в процессе нельзя предусмотреть проверку человеком для важных решений. Важные фактические, юридические, финансовые, медицинские и операционные результаты должен проверять квалифицированный специалист.

Как команде безопасно начать использовать Gemini 3.1 Flash-Lite в TokenHub?+

В TokenHub выберите точный идентификатор, показанный для Gemini 3.1 Flash-Lite, используйте endpoint из документации вашего аккаунта и учетные данные TokenHub. Проверьте типы входов, инструменты, варианты обоснования и жизненный цикл, реально доступные в TokenHub, не предполагая полного совпадения с Gemini API.

Готовы использовать Gemini 3.1 Flash-Lite?

Получите доступ к Gemini 3.1 Flash-Lite и другим моделям ИИ с одним API-ключом TokenHub.

Создать API-ключ