Gemini 2.5 Flash Lite
Red Neuronal
Gemini 2.5 Flash Lite es un modelo ligero de Google de la familia Gemini 2.5 para tareas rápidas con latencia mínima
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 65 535 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
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 de la línea Gemini 2.5 de Google, diseñado para tareas donde la velocidad de respuesta y la eficiencia son clave: mayor rendimiento, generación acelerada de tokens y capacidad de razonamiento conservada. El modo por lotes es útil cuando es más conveniente acumular y procesar solicitudes en masa. A través de BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera; el pago se realiza con tarjeta rusa en rublos según el uso. Acceda a más de 250 redes neuronales en una sola ventana, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los datos están cifrados y las empresas disponen de contrato, factura y panel de administración con límites. Utilice Gemini 2.5 Flash Lite para etiquetar y clasificar masivamente consultas de clientes, analizar flujos de correos y documentos, generar descripciones cortas de productos, responder en chatbots donde la reacción instantánea es crítica y probar hipótesis preliminares antes de ejecutarlas en un modelo más grande.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.
Es un modelo de texto de Google con un contexto de 1 048 576 tokens. Analiza documentos largos y bases de código completas, escribe y refactoriza código, y ayuda con razonamientos y tareas STEM. El modo por lotes es útil cuando necesita procesar un gran volumen de solicitudes similares sin prisa.
Hasta 65 535 tokens por respuesta: suficiente para un artículo extenso, documentación detallada o un módulo de código grande completo. Si el material no cabe, simplemente pídale que continúe: la enorme ventana de contexto permite al modelo mantener en memoria todo lo escrito anteriormente.
Sí, se admite el modo de razonamiento. El modelo primero construye el proceso de solución y luego entrega el resultado; esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de datos y depuración de código, donde es importante la cadena de pasos, no una respuesta rápida y superficial.
Sí, el modelo puede llamar a funciones y proporcionar JSON estructurado. Esto permite conectarlo a servicios externos, bases de datos y herramientas propias. En BotHub hay disponible una API única compatible con OpenAI, por lo que la integración se escribe una vez y luego se puede cambiar el modelo.
Además de texto, se aceptan imágenes y documentos como entrada; el modelo los lee de forma nativa, analizando esquemas, tablas, capturas de pantalla y archivos de varias páginas. No tenemos notas sobre audio y video. El modelo devuelve el resultado en texto.
Los modelos de la familia Gemini trabajan con el ruso a un nivel suficiente para tareas laborales cotidianas: análisis de documentos, correspondencia, código y analítica. La forma más fácil de comprobar la calidad con sus propios datos es directamente en BotHub: acceso desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, pago en rublos.