Gemini 3.5 Flash Lite
Red Neuronal
Gemini 3.5 Flash Lite es un modelo de Google de alta eficiencia para subagentes que realizan tareas específicas en sistemas multiagente.
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 3.5 Flash Lite?
Gemini 3.5 Flash Lite es un modelo de Google diseñado para una alta eficiencia y capacidades de agente avanzadas. Su perfil son los subagentes que ejecutan tareas específicas dentro de procesos multiagente complejos, donde se requiere procesar múltiples pasos similares de forma rápida y predecible. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas en rublos por tokens, sin suscripción, y los tokens no utilizados no caducan. Una API única compatible con OpenAI permite conectar Gemini 3.5 Flash Lite a tu producto y cambiar a otros modelos sin reescribir la integración; el tráfico está cifrado con AES-GCM, no se guarda el historial, y las empresas disponen de contrato, factura, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Es útil para crear flujos donde un modelo potente planifica y Gemini 3.5 Flash Lite ejecuta pasos individuales; etiquetar y clasificar grandes volúmenes de datos; extraer campos estructurados de documentos; distribuir consultas entrantes por temas y preparar borradores de respuestas; y automatizar operaciones rutinarias en escenarios de agentes.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.5 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.
gemini-3.5-flash-lite trabaja con texto, acepta imágenes y documentos, incluso de forma nativa. Es adecuado para procesar grandes volúmenes de datos, analizar archivos e informes, extraer significado de escaneos y capturas de pantalla, admitir escenarios de diálogo y tareas por lotes mediante el modo batch.
Hasta 65 536 tokens por respuesta, lo que equivale a decenas de páginas. Suficiente para obtener un documento grande, un análisis detallado o un resumen largo completo, sin dividirlo en partes. La ventana de contexto es de 1 048 576 tokens, por lo que los datos de entrada también pueden ser voluminosos.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado por nuestros datos: el modelo puede desglosar la tarea en pasos y luego formular una conclusión. Esto ayuda en cálculos, tareas lógicas, análisis de condiciones contradictorias e instrucciones de varios pasos, donde lo importante no es una respuesta rápida, sino un resultado correcto.
Sí, el modelo admite la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON. Usted describe el esquema y las herramientas, y el modelo devuelve un objeto predecible que puede enviarse directamente al código. En BotHub, esto funciona a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que cambiar a otro modelo no rompe la integración.
Según nuestros datos, se aceptan imágenes y documentos, incluido el procesamiento nativo de archivos: puede enviar una captura de pantalla, un esquema, un escaneo o un PDF y solicitar un análisis. No tenemos notas sobre audio y video, por lo que no los prometemos de antemano; verifique el formato necesario con una solicitud pequeña.
No tenemos datos sobre la compatibilidad con idiomas específicos, por lo que no afirmaremos nada sobre la calidad del ruso; evalúelo con su solicitud típica. Lo que sí es seguro: el acceso al modelo en BotHub funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, con pago en rublos mediante tarjetas rusas.