Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Red Neuronal
Gemini 3.1 Flash Lite Preview es un modelo rápido de Google para tareas de alta carga; la API está disponible en BotHub.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos, audio
- Salida
- texto
- Niveles de razonamiento
- 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 Preview?
Gemini 3.1 Flash Lite Preview es un modelo de Google de la línea Flash Lite, diseñado para una alta eficiencia y grandes volúmenes de solicitudes. En calidad general, supera a Gemini 2.5 Flash Lite y se acerca al nivel de Gemini 2.5 Flash, ofreciendo mejoras en la misma categoría ligera. Puede trabajar con él a través de BotHub sin VPN ni tarjetas extranjeras: pago en rublos según uso, los tokens no caducan. Una API única compatible con OpenAI permite conectar el modelo a su producto y cambiar a cualquiera de las más de 250 disponibles sin reescribir la integración. Los chats están cifrados con AES-GCM, y BotHub ofrece contratos, facturas y gestión electrónica para empresas con panel de administración y límites. Los escenarios son sencillos: procesamiento masivo de solicitudes y clasificación de entradas, borradores de soporte y resumen de chats, extracción de datos estructurados de documentos y trabajo con servicios internos donde la velocidad de respuesta es clave. Así, el modelo rápido maneja el flujo rutinario, mientras que las tareas pesadas se dejan a modelos más grandes.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.1 Flash Lite Preview
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 de la línea Gemini que responde con texto y acepta texto, imágenes, audio y documentos. Puede razonar antes de responder y llamar a funciones. Su contexto de 1 048 576 tokens es ideal para analizar documentos extensos, trabajar con código, realizar análisis e integraciones vía API.
El límite de salida es de 65 536 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un documento extenso, un análisis detallado o un módulo de código grande completo, sin dividirlo en diez solicitudes. Si el material es mayor, divida la tarea: el contexto de 1 048 576 tokens mantendrá todo el material original en el diálogo.
Sí, el modelo tiene un modo de razonamiento: antes de la respuesta final, desglosa la tarea paso a paso. Esto es notable en lógica, matemáticas, tareas STEM y depuración de código, donde es importante no adivinar la respuesta, sino llegar a ella de forma secuencial y verificar los resultados intermedios.
Sí, el modelo admite tanto llamadas a funciones (function calling) como salida estructurada en JSON. Usted describe el esquema y las herramientas, y obtiene un objeto predecible que se integra directamente en su código. En BotHub, esto funciona a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
El modelo acepta imágenes, audio y documentos como entrada; estas son capacidades confirmadas, incluida la compatibilidad nativa con documentos. No tenemos datos sobre video, por lo que es más seguro probar ese escenario con su propio archivo. En cualquier caso, el modelo devuelve la respuesta en texto.
No tenemos datos específicos sobre idiomas, por lo que no podemos prometer detalles; es mejor probarlo con su tarea real. En BotHub, esto no es solo teoría: acceso desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, pago en rublos según uso por tokens que no caducan.