Gemini 3.5 Flash Lite Batch
нейросеть
Gemini 3.5 Flash Lite — эффективная модель Google для агентных задач и роли субагента в многоагентных системах
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 1 048 576 токенов
- Макс. длина ответа
- 65 536 токенов
- Уровни рассуждений
- минимальный, низкий, средний, высокий
- Возможности
- рассуждения, вызов функций
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Картинка-промт
(за 1K токенов)
Как работает Gemini 3.5 Flash Lite Batch?
Gemini 3.5 Flash Lite — высокоэффективная модель Google с усиленными агентными возможностями. Она создана для субагентов, которые выполняют узкие, чётко очерченные задачи внутри сложных многоагентных процессов, где важна скорость обработки потока однотипных запросов. Версия batch рассчитана на пакетную отправку заданий, когда объём большой, а результат нужен не мгновенно. Через BotHub модель работает из России без VPN и зарубежной карты, оплата идёт рублями по факту за израсходованные токены, а сами токены не сгорают. Рядом, в одном окне, доступно более 250 моделей: единый OpenAI-совместимый API позволяет переключить задачу на другую модель, не переписывая интеграцию, а переписка защищена шифрованием AES-GCM. Для компаний есть договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Подойдёт, если вы собираете многоагентную систему и отдаёте Flash Lite роль исполнителя отдельных шагов, разбираете большие массивы обращений или документов по единому шаблону, строите маршрутизацию запросов между моделями или прогоняете гипотезы на объёме перед запуском.Частые вопросы о Gemini 3.5 Flash Lite Batch
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это текстовая модель Google с контекстом 1 048 576 токенов: разбирает объёмные документы и изображения, пишет и правит код, рассуждает перед ответом, вызывает функции. Подходит для обработки больших материалов, извлечения данных, саммари и встраивания в сервисы через единый API BotHub.
За один ответ модель выдаёт до 65 536 токенов — это десятки страниц. Хватит на большую статью, подробную документацию или длинный модуль кода. Если материал объёмнее, разбейте задачу на части: контекст в миллион токенов позволяет держать весь проект в одном диалоге.
Да, режим рассуждений перед ответом по нашим данным подтверждён. Модель строит цепочку шагов до финальной формулировки, и это заметно на логике, математике и отладке кода — там, где важен аккуратный разбор условия, а не просто быстрый отклик.
Да. Function calling и структурированный вывод JSON поддерживаются: модель вернёт данные по заданной схеме и сама выберет нужный инструмент. Удобно для агентов, парсинга документов и интеграций. Через OpenAI-совместимый API BotHub вызовы работают так же, как в вашем текущем коде.
По нашим данным на вход принимаются текст, изображения и документы, причём документы нативно — модель читает файл целиком, а не только извлечённый текст. Пометки про аудио и видео нет, поэтому рассчитывайте на картинки и документы: схемы, сканы, таблицы, скриншоты.
Проверенных данных о языках у нас нет, поэтому обещаний давать не будем — быстрее всего прогнать свою задачу прямо в одном окне и сравнить с другой моделью. Сам сервис русскоязычный: доступ из России без VPN и зарубежной карты, оплата по факту за токены.