Gemini 3.1 Flash Lite Batch
Réseau Neuronal
Gemini 3.1 Flash Lite est un modèle multimodal Google pour les tâches de masse rapides ; API Gemini 3.1 Flash Lite pour les agents.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 65 536 tokens
- Niveaux de raisonnement
- aucun, minimal, faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
Comment ça marche Gemini 3.1 Flash Lite Batch?
Gemini 3.1 Flash Lite est un modèle de la famille Gemini de Google, conçu pour une faible latence et un flux important de requêtes. Il accepte non seulement du texte, mais aussi des images, des vidéos, de l'audio et des PDF, et la variante batch est destinée au traitement par lots de grands volumes de données. Le modèle a été créé pour des scénarios d'agents légers, où la vitesse de réponse et la stabilité du flux sont plus importantes qu'une réflexion approfondie sur une seule tâche. Sur BotHub, il fonctionne depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, et vous payez à l'usage pour les jetons utilisés : aucun abonnement n'est requis et les jetons n'expirent pas. L'API unifiée de BotHub permet de connecter Gemini 3.1 Flash Lite à votre service et de passer à tout moment à l'un des plus de 250 autres modèles sans réécrire l'intégration ; les échanges sont protégés par le chiffrement AES-GCM, et les entreprises ont accès à des contrats, des factures et à l'EDI. Le modèle est principalement utilisé pour la classification et l'étiquetage de masse des demandes, l'extraction de champs à partir de scans et de PDF, les résumés de documents et de fichiers multimédias, les descriptions brouillons pour les catalogues et les étapes rapides au sein des chaînes d'agents.Questions fréquentes sur Gemini 3.1 Flash Lite Batch
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle textuel de Google avec un mode de traitement par lots. Il accepte du texte, des documents et des images, sait raisonner avant de répondre et appeler des fonctions. Adapté au travail de masse sur les données : classification, extraction de champs de documents, étiquetage, résumé et synthèse de grands volumes en résultats structurés.
La sortie maximale est de 65 536 jetons, ce qui suffit pour un long rapport, une documentation détaillée ou un lot de descriptions. La fenêtre de contexte est de 1 048 576 jetons, donc la réponse peut s'appuyer sur des documents sources volumineux : contrats, journaux, exports, ensembles complets de fichiers.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé dans nos données. Le modèle décompose la tâche en étapes avant de fournir un résultat — cela aide pour la logique, les calculs et l'analyse de documents contradictoires. En mode batch, il est pratique d'exécuter ces chaînes sur un grand ensemble de tâches similaires.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge, vous pouvez donc intégrer le modèle dans un agent ou un pipeline de travail et obtenir des réponses strictement selon votre schéma. BotHub propose une API unifiée compatible OpenAI : en cas de changement de modèle, vous n'aurez pas à réécrire l'intégration.
Images et documents — oui : envoyez un scan, un PDF ou une image et demandez d'extraire des données, de décrire le contenu, de créer un tableau. Il n'y a pas de mention concernant l'audio et la vidéo dans nos données, il ne faut donc pas compter dessus à l'avance — mieux vaut tester avec votre propre fichier.
Nous ne fournissons pas de mesures spécifiques pour le russe et nous n'inventerons pas de chiffres. Les modèles Gemini fonctionnent généralement bien avec le russe, mais il est plus fiable d'effectuer un court test sur vos propres données. Accès au modèle depuis la Russie — sans VPN ni carte étrangère, paiement par cartes russes.