Gemini 3.1 Flash Lite Batch
Red Neuronal
Gemini 3.1 Flash Lite es un modelo multimodal de Google para tareas masivas rápidas; API de Gemini 3.1 Flash Lite para escenarios de agentes.
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
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 Batch?
Gemini 3.1 Flash Lite es un modelo de la familia Gemini de Google, diseñado para baja latencia y un gran flujo de solicitudes. Acepta texto, imágenes, video, audio y PDF, y la variante batch está destinada al procesamiento por lotes de grandes volúmenes de datos. El modelo fue creado para escenarios de agentes ligeros, donde la velocidad de respuesta y la estabilidad en el flujo son más importantes que una reflexión prolongada sobre una sola tarea. En BotHub, funciona desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, y usted paga por los tokens utilizados: no se requiere suscripción y los tokens no caducan. La API unificada de BotHub permite conectar Gemini 3.1 Flash Lite a su servicio y cambiar a cualquier otra de las más de 250 modelos en cualquier momento sin reescribir la integración; la correspondencia está protegida por cifrado AES-GCM, y las empresas tienen acceso a contratos, facturas y EDI. El modelo se utiliza principalmente para la clasificación y etiquetado masivo de solicitudes, extracción de campos de escaneos y PDF, resúmenes breves de documentos y archivos multimedia, descripciones preliminares para catálogos y pasos rápidos dentro de cadenas de agentes.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.1 Flash Lite Batch
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 modo de procesamiento por lotes. Acepta texto, documentos e imágenes, puede razonar antes de responder y llamar a funciones. Es adecuado para el trabajo masivo con datos: clasificación, extracción de campos de documentos, etiquetado, resumen y consolidación de grandes volúmenes en resultados estructurados.
La salida máxima es de 65,536 tokens, suficiente para un informe largo, documentación detallada o un paquete de descripciones. La ventana de contexto es de 1,048,576 tokens, por lo que la respuesta puede basarse en material fuente voluminoso: contratos, registros, volcados de datos, conjuntos completos de archivos.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado en nuestros datos. El modelo desglosa la tarea en pasos y solo entonces entrega el resultado; esto ayuda con la lógica, los cálculos y el análisis de documentos contradictorios. En el modo por lotes, es conveniente ejecutar tales cadenas inmediatamente en un gran conjunto de tareas similares.
Sí, la llamada a funciones (function calling) y la salida estructurada en JSON son compatibles, por lo que el modelo puede integrarse en un agente o flujo de trabajo y recibir respuestas estrictamente según su esquema. BotHub utiliza una API unificada compatible con OpenAI: al cambiar de modelo, no tendrá que reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: envíe un escaneo, PDF o imagen y pida extraer datos, describir el contenido o crear una tabla. No hay notas en nuestros datos sobre audio y video, por lo que no debe contar con ellos de antemano; es mejor que lo verifique con su propio archivo.
No proporcionamos mediciones separadas para el ruso y no inventaremos cifras. Los modelos Gemini en general funcionan con el ruso de manera confiable, pero es más seguro realizar una prueba corta con sus propios datos. El acceso al modelo desde Rusia es sin VPN ni tarjeta extranjera, con pago mediante tarjetas rusas.