Gemini 3.5 Flash Lite Batch

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Gemini 3.5 Flash Lite est un modèle Google efficace pour les tâches d'agent et le rôle de sous-agent dans les systèmes multi-agents.

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Gemini 3.5 Flash Lite Batch

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
minimal, faible, moyen, élevé
Fonctionnalités
raisonnement, appel de fonctions
0,18 $

Coût du prompt

(par 1M tokens)

1,5 $

Coût de la réponse

(par 1M tokens)

< 0.01 $

Invite d'image

(par 1K tokens)

*Les prix indiqués correspondent à l'utilisation de l'API via les fournisseurs ECO.
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Exemple de code et API pour Gemini 3.5 Flash Lite BatchNous offrons un accès complet à l'API OpenAI via notre service. Tous nos points de terminaison sont entièrement conformes aux points de terminaison OpenAI et peuvent être utilisés avec des plugins ainsi que lors du développement de votre propre logiciel via le SDK.Créer une clé API
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Python
Curl
illustaration

Comment ça marche Gemini 3.5 Flash Lite Batch?

Gemini 3.5 Flash Lite est un modèle Google haute performance doté de capacités d'agent renforcées. Il est conçu pour les sous-agents qui effectuent des tâches étroites et bien définies au sein de processus multi-agents complexes, où la vitesse de traitement des flux de requêtes similaires est cruciale. La version batch est conçue pour l'envoi par lots lorsque le volume est important et que le résultat n'est pas requis instantanément. Via BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, le paiement s'effectue en roubles au fur et à mesure de la consommation des jetons, et les jetons n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre : une API compatible OpenAI permet de basculer la tâche vers un autre modèle sans réécrire l'intégration, et la correspondance est protégée par le chiffrement AES-GCM. Pour les entreprises, nous proposons un contrat, une facture, l'EDI et un panneau d'administration avec des limites. Convient si vous construisez un système multi-agents et confiez à Flash Lite le rôle d'exécutant d'étapes individuelles, si vous analysez de grands volumes de requêtes ou de documents selon un modèle unique, si vous construisez un routage de requêtes entre modèles ou si vous testez des hypothèses en volume avant le lancement.

Questions fréquentes sur Gemini 3.5 Flash Lite Batch

Puis-je utiliser les résultats de gemini-3.5-flash-lite:batch à des fins commerciales ?

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.

Que peut faire gemini-3.5-flash-lite:batch et pour quelles tâches est-il adapté ?

C'est un modèle textuel Google avec un contexte de 1 048 576 jetons : il analyse des documents et images volumineux, écrit et corrige du code, raisonne avant de répondre, appelle des fonctions. Adapté au traitement de gros volumes, extraction de données, résumés et intégration via l'API BotHub.

Combien de texte gemini-3.5-flash-lite:batch peut-il écrire en une seule réponse ?

En une réponse, le modèle génère jusqu'à 65 536 jetons, soit des dizaines de pages. Suffisant pour un long article, une documentation détaillée ou un module de code. Si le contenu est plus volumineux, divisez la tâche : le contexte d'un million de jetons permet de garder tout le projet dans une seule discussion.

gemini-3.5-flash-lite:batch sait-il raisonner avant de répondre ?

Oui, le mode de raisonnement avant réponse est confirmé selon nos données. Le modèle construit une chaîne d'étapes avant la formulation finale, ce qui est visible en logique, mathématiques et débogage de code, là où une analyse précise de la condition est importante, et pas seulement une réponse rapide.

gemini-3.5-flash-lite:batch prend-il en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON ?

Oui. L'appel de fonctions (function calling) et la sortie JSON structurée sont pris en charge : le modèle renverra les données selon un schéma défini et choisira lui-même l'outil nécessaire. Pratique pour les agents, l'analyse de documents et les intégrations. Via l'API BotHub compatible OpenAI, les appels fonctionnent comme dans votre code actuel.

Peut-on télécharger des images, de l'audio ou de la vidéo dans gemini-3.5-flash-lite:batch ?

Selon nos données, le texte, les images et les documents sont acceptés en entrée, les documents étant traités nativement : le modèle lit le fichier entier, pas seulement le texte extrait. Il n'y a pas de mention d'audio ou de vidéo, donc comptez sur les images et documents : schémas, scans, tableaux, captures d'écran.

Dans quelle mesure gemini-3.5-flash-lite:batch comprend-il le russe ?

Nous n'avons pas de données vérifiées sur les langues, nous ne ferons donc pas de promesses. Le plus rapide est de tester votre tâche directement dans la fenêtre et de comparer avec un autre modèle. Le service lui-même est russophone : accès depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, paiement à l'usage pour les jetons.

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