Gemini 3.6 Flash
gemini-3.6-flash
Ngữ cảnh tối đa
1M
Đầu ra tối đa
65.5K
Ngày phát hành
N/A
Đầu vào$1.5 / triệu token
Đầu ra$7.5 / triệu token
Gemini 3.1 Flash-Lite
gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash Lite được các nguồn nhấn mạnh ở các điểm: high-efficiency đa phương thức model with text/image/video/audio/hỗ trợ PDF. Giá trị chính của mô hình nằm ở trích xuất, định tuyến, phân loại and lightweight đa phương thức agents. Vì vậy phần mô tả nên tập trung vào điểm khác biệt riêng của mô hình thay vì viết như một chatbot phổ thông.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
65.5K tokens
Release Date
7 thg 5, 2026
Modalities
Giá Gemini 3.1 Flash-Lite
| Giá đầu vào | Giá đầu ra | Đọc cache | Tạo cache 5m |
|---|---|---|---|
| $0.25/M | $1.5/M | $0.025/M | $0.0833/M |
Khả năng API của Gemini 3.1 Flash-Lite
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2025-01-01
Endpoint Protocols
Completions API
Điểm nổi bật của Gemini 3.1 Flash-Lite
Gemini 3.1 Flash-Lite kết hợp xử lý đa phương thức độ trễ thấp, ngữ cảnh dài và suy luận nhẹ cho khối lượng công việc thường xuyên ở quy mô lớn.
Xử lý độ trễ thấp
Xử lý hiệu quả các yêu cầu đơn giản, tần suất cao khi thời gian phản hồi và chi phí vận hành là ràng buộc chính.
Đa phương thức quy mô lớn
Tiếp nhận văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF cho quy trình phân loại, trích xuất và chuyển đổi có khả năng mở rộng.
Suy luận nhẹ có thể cấu hình
Có thể dành thêm suy luận khi tác vụ đơn giản cần độ chính xác cao hơn mà không phải chuyển sang mô hình lớn hơn.
Trường hợp sử dụng Gemini 3.1 Flash-Lite
Gemini 3.1 Flash-Lite phù hợp với dịch hàng loạt, chép lời đa phương tiện và quy trình trích xuất có cấu trúc hoặc định tuyến mô hình.
Dịch hàng loạt
Dịch luồng lớn tin nhắn trò chuyện, đánh giá hoặc phiếu hỗ trợ trong khi giữ định dạng đầu ra ngắn gọn.
Chép lời đa phương tiện
Chuyển bản ghi, ghi chú giọng nói hoặc lời nói trong video thành văn bản có thể tìm kiếm mà không cần quy trình nhận dạng tiếng nói riêng.
Quy trình định tuyến có cấu trúc
Phân loại yêu cầu, trích xuất thực thể theo schema xác định và chuyển từng mục đến quy trình hạ nguồn phù hợp.
Cách sử dụng Gemini 3.1 Flash-Lite qua API TokenHub
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)Benchmark của Gemini 3.1 Flash-Lite
Gemini 3.1 Flash-Lite
| Điểm chỉ số | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Đánh giá tổng hợp năng lực chung | 25 |
| Artificial Analysis Coding Index | Đánh giá tổng hợp năng lực lập trình | 30.1 |
| Kiến thức và suy luận | ||
| GPQA | Giải quyết vấn đề khoa học nâng cao | 82.2% |
| HLE | Bộ đề chuyên gia đa lĩnh vực | 16.2% |
| Lập trình và kỹ thuật phần mềm | ||
| SciCode | Thử thách lập trình khoa học | 41.9% |
| Terminal-Bench Hard | Thực thi tác vụ terminal nâng cao | 24.2% |
| Tuân thủ hướng dẫn và tác vụ tác nhân | ||
| IFBench | Tuân thủ ràng buộc trong câu lệnh | 77.2% |
| AA-LCR | Suy luận trên ngữ cảnh dài | 65.3% |
| τ²-Bench | Tác vụ quy trình của tác nhân | 31.3% |
Nguồn chỉ số Artificial Analysis
Câu hỏi thường gặp về Gemini 3.1 Flash-Lite
Tìm hiểu Gemini 3.1 Flash-Lite là gì, phù hợp với tác vụ nào, có điểm mạnh gì, cần lưu ý hạn chế nào và cách tích hợp an toàn qua TokenHub.
Gemini 3.1 Flash-Lite được định vị ra sao trong họ mô hình của nhà cung cấp?+
Gemini 3.1 Flash-Lite là mô hình Gemini 3 của Google có độ trễ thấp và tiết kiệm cho tác vụ đa phương thức nhẹ, tần suất cao. Đây là mô hình công khai hiện hành của nhà cung cấp, nhưng khả dụng có thể khác theo nền tảng.
Kịch bản sản xuất nào phù hợp với Gemini 3.1 Flash-Lite?+
Các tình huống phù hợp gồm phân loại và định tuyến quy mô lớn, trích xuất dữ liệu có cấu trúc đơn giản và dịch thuật khối lượng lớn. Trước khi đưa vào sản xuất, hãy thử đầu vào đại diện và đặt tiêu chí chấp nhận có thể đo lường.
Điều gì khiến Gemini 3.1 Flash-Lite nổi bật với trích xuất dữ liệu có cấu trúc đơn giản?+
Điểm mạnh chính gồm thời gian phản hồi nhanh, khả năng mở rộng tiết kiệm chi phí và hỗ trợ nhiều loại đầu vào đa phương thức. Sự kết hợp này đặc biệt hữu ích với trích xuất dữ liệu có cấu trúc đơn giản.
Nhà phát triển cần cân nhắc những đánh đổi nào khi dùng Gemini 3.1 Flash-Lite?+
Hãy cân nhắc mô hình khác khi tác vụ cần suy luận mạnh nhất ở cấp Pro, tác vụ cần tạo nội dung dài tinh tế hoặc suy luận khó hoặc quy trình không thể có bước con người rà soát quyết định quan trọng. Đầu ra quan trọng về sự thật, pháp lý, tài chính, y tế hoặc vận hành cần được người có chuyên môn rà soát.
Nhóm có thể bắt đầu dùng Gemini 3.1 Flash-Lite trên TokenHub một cách an toàn như thế nào?+
Trong TokenHub, hãy chọn đúng định danh mô hình hiển thị cho Gemini 3.1 Flash-Lite, dùng endpoint được ghi trong tài liệu tài khoản và xác thực bằng thông tin TokenHub. Hãy xác nhận loại đầu vào, công cụ, tùy chọn grounding và vòng đời mô hình thực tế trên TokenHub thay vì giả định hoàn toàn giống Gemini API.
Sẵn sàng sử dụng Gemini 3.1 Flash-Lite?
Truy cập Gemini 3.1 Flash-Lite và nhiều mô hình AI khác bằng một khóa API TokenHub.
TruyềN ThôNg Và ThảO LuậN
Tuyển chọn video và bài đăng công khai liên quan đến mô hình này.
X (Twitter)
Reddit
YouTube