Gemini 2.5 Flash Lite
Red Neuronal
Gemini 2.5 Flash Lite es un modelo ligero de Google con razonamiento, diseñado para una latencia mínima y alta velocidad de generación.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Cómo funciona Gemini 2.5 Flash Lite?
Gemini 2.5 Flash Lite es un modelo ligero con razonamiento de la familia Gemini 2.5 de Google, optimizado para la velocidad: latencia ultrabaja, mayor rendimiento y funcionamiento económico en grandes volúmenes de solicitudes. En comparación con la versión anterior, los tokens se generan más rápido y el rendimiento general es superior. En BotHub, está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras, y pagas con tarjeta local en rublos según el uso, sin suscripciones obligatorias, y los tokens no caducan. Junto a ella, en la misma ventana, hay más de 250 redes neuronales: es fácil comparar respuestas y cambiar de modelo sin cambiar de herramienta. La API unificada de BotHub conecta Gemini 2.5 Flash Lite a tu servicio, y cambiar de modelo no requiere reescribir la integración; la correspondencia se cifra mediante AES-GCM y no se guarda. Las empresas tienen acceso a contratos, facturas, gestión electrónica de documentos, panel de administración y límites para empleados. Los escenarios son sencillos: chatbots de soporte con respuesta instantánea, procesamiento y clasificación de grandes volúmenes de texto, resúmenes y borradores, sugerencias dentro de la interfaz del producto e iteraciones rápidas al depurar prompts.Preguntas frecuentes sobre Gemini 2.5 Flash Lite
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo trabaja con texto, documentos e imágenes: analiza archivos largos y responde preguntas sobre ellos, escribe y corrige código, y ayuda con razonamientos y tareas STEM. El contexto es de 1 048 576 tokens, por lo que una solicitud puede contener documentación extensa o todo el historial de chat.
Una respuesta genera hasta 65 535 tokens, lo que equivale a decenas de páginas. Es suficiente para un análisis detallado de un documento, una traducción extensa o un módulo de código completo. Si el material no cabe, simplemente pide continuar: el contexto de 1 048 576 tokens es suficiente para mantener toda la conversación.
Sí, se admite el razonamiento antes de responder: antes de dar el resultado, el modelo ejecuta una cadena de pensamiento. Esto es notable en matemáticas, lógica, análisis de datos y depuración de código, donde la tarea debe dividirse en pasos. Cuanto más compleja sea la solicitud, más notable será el efecto.
Sí, cuenta con llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Tú describes las herramientas, el modelo decide cuándo aplicarlas y devuelve la respuesta según el esquema definido; esto es útil para agentes, bots e integraciones. La conexión se realiza a través de la API unificada de BotHub compatible con OpenAI.
Según nuestros datos, se aceptan texto, imágenes y documentos: el modelo lee capturas de pantalla, diagramas, tablas, escaneos y PDF de forma nativa, sin conversión previa. No tenemos información sobre audio y video, por lo que es mejor probar ese escenario con tu propio archivo directamente en el chat.
No tenemos información específica sobre idiomas en nuestros datos, por lo que no haremos promesas; es más fiable probarlo con tu propio texto. Es fácil: en BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera, con pago en rublos según el uso, y tienes otros modelos al lado en la misma ventana para comparar.