Gemini 3.5 Flash Lite Batch
Red Neuronal
Gemini 3.5 Flash Lite: modelo eficiente de Google para tareas de agente y rol de subagente en sistemas multiagente.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 65 536 tokens
- Niveles de razonamiento
- 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 3.5 Flash Lite Batch?
Gemini 3.5 Flash Lite es un modelo de alta eficiencia de Google con capacidades de agente mejoradas. Está diseñado para subagentes que realizan tareas específicas y bien definidas dentro de procesos multiagente complejos, donde la velocidad de procesamiento de flujos de solicitudes similares es crucial. La versión batch está pensada para el envío por lotes cuando el volumen es grande y el resultado no se requiere al instante. A través de BotHub, el modelo funciona desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera; el pago se realiza en rublos según el consumo de tokens, y los tokens no caducan. En una misma ventana, hay más de 250 modelos disponibles: una API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración, y los chats están protegidos con cifrado AES-GCM. Para empresas, ofrecemos contratos, facturación, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Es ideal si está construyendo un sistema multiagente y asigna a Flash Lite el rol de ejecutor de pasos individuales, analiza grandes volúmenes de solicitudes o documentos bajo una plantilla única, establece rutas de solicitudes entre modelos o prueba hipótesis a gran escala antes del lanzamiento.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.5 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 un contexto de 1 048 576 tokens: analiza documentos e imágenes extensos, escribe y corrige código, razona antes de responder y llama a funciones. Es adecuado para procesar grandes volúmenes de material, extracción de datos, resúmenes e integración en servicios a través de la API unificada de BotHub.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 65 536 tokens, lo que equivale a decenas de páginas. Es suficiente para un artículo extenso, documentación detallada o un módulo de código largo. Si el material es más voluminoso, divida la tarea en partes: el contexto de un millón de tokens permite mantener todo el proyecto en un solo diálogo.
Sí, el modo de razonamiento antes de responder está confirmado según nuestros datos. El modelo construye una cadena de pasos antes de la formulación final, lo cual es notable en lógica, matemáticas y depuración de código, donde es importante un análisis cuidadoso de la condición y no solo una respuesta rápida.
Sí. La llamada a funciones (function calling) y la salida estructurada en JSON son compatibles: el modelo devolverá los datos según el esquema definido y seleccionará la herramienta necesaria. Es útil para agentes, análisis de documentos e integraciones. A través de la API de BotHub compatible con OpenAI, las llamadas funcionan igual que en su código actual.
Según nuestros datos, se aceptan texto, imágenes y documentos, y los documentos se procesan de forma nativa: el modelo lee el archivo completo, no solo el texto extraído. No hay mención sobre audio o video, así que considere imágenes y documentos: esquemas, escaneos, tablas, capturas de pantalla.
No tenemos datos verificados sobre los idiomas, por lo que no haremos promesas; lo más rápido es ejecutar su tarea directamente en una ventana y compararla con otro modelo. El servicio en sí es en ruso: acceso desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, pago según el consumo de tokens.