Gemini 3.1 Flash Lite
Red Neuronal
Gemini 3.1 Flash Lite: modelo multimodal de Google de baja latencia para tareas voluminosas y agentes ligeros; disponible vía API en BotHub.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 65 536 tokens
- Niveles de razonamiento
- ninguno, mínimo, bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones, Batch API
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Cómo funciona Gemini 3.1 Flash Lite?
Gemini 3.1 Flash Lite es un modelo de Google de la línea Gemini, diseñado para baja latencia y un gran flujo de solicitudes. No solo entiende texto: acepta imágenes, video, audio y PDF. El modelo está orientado a escenarios de agentes ligeros donde la velocidad de respuesta y el costo predecible por solicitud son clave. En BotHub, está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas en rublos solo por los tokens consumidos, sin suscripciones, y el saldo no caduca. Más de 250 modelos están reunidos en una sola interfaz, permitiendo cambiar entre ellos con un par de clics, y una API única compatible con OpenAI evita reescribir integraciones. Para empresas, ofrecemos contratos, facturación, EDI y un panel administrativo con límites por empleado. Escenarios ideales: clasificación masiva de tickets, extracción de datos de PDF y escaneos, análisis de capturas de pantalla y fotogramas de video, trabajo preliminar con código, sugerencias de depuración, chatbots rápidos y agentes que requieren respuestas instantáneas.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.1 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 Google con un contexto de 1 048 576 tokens: analiza documentos extensos y bases de código, responde sobre el contenido de archivos e imágenes, razona antes de responder y llama a funciones externas. Es adecuado para análisis, soporte, automatización y procesamiento por lotes de grandes volúmenes.
El límite de salida es de 65 536 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un análisis técnico detallado, un informe extenso o un módulo de código completo. Si el material no cabe, solicita la continuación por partes: el contexto de un millón de tokens permite mantener toda la conversación en la memoria del diálogo.
Sí, se admite el modo de razonamiento: el modelo primero estructura el proceso de solución y luego proporciona la respuesta. Esto es notable en tareas con lógica anidada, cálculos, depuración de código y análisis de requisitos contradictorios, donde es importante seguir los pasos en lugar de solo adivinar el resultado.
Sí, el modelo admite tanto la llamada a funciones como la salida estructurada en JSON. Puedes conectarlo a tus servicios como ejecutor de herramientas y obtener un esquema de respuesta predecible para el análisis. En BotHub, esto se hace a través de una API única compatible con OpenAI sin necesidad de reescribir la integración.
Según nuestros datos, se aceptan imágenes y documentos, incluido el procesamiento nativo de archivos: diagramas, capturas de pantalla, tablas, PDF. La compatibilidad con audio y video no está marcada en nuestros datos para este modelo, por lo que para tales tareas es más seguro cambiar a un modelo especializado.
No tenemos datos específicos sobre idiomas, por lo que no podemos prometer precisión: prueba el modelo con tu consulta típica. Es rápido: la interfaz de BotHub está en ruso, el pago se realiza con tarjetas de la Federación Rusa sin VPN, y cambiar entre modelos en una sola ventana toma segundos.