Gemini 3.1 Flash Lite
Rede Neural
Gemini 3.1 Flash Lite é um modelo multimodal do Google de baixa latência para tarefas volumosas e agentes leves; disponível via API no BotHub.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 65 536 tokens
- Níveis de raciocínio
- nenhum, mínimo, baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções, Batch API
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 1K tokens)
Como funciona Gemini 3.1 Flash Lite?
Gemini 3.1 Flash Lite é um modelo do Google da linha Gemini, projetado para baixa latência e alto volume de solicitações. Ele entende não apenas texto: você pode enviar imagens, vídeos, áudios e PDFs, e o modelo é focado em cenários de agentes leves onde a velocidade de resposta e o custo previsível por solicitação são importantes. No BotHub, ele está disponível sem VPN e sem cartão estrangeiro: você paga em rublos pelo uso real de tokens, sem assinatura, e o saldo não expira. Mais de 250 modelos estão reunidos em uma única interface, permitindo alternar entre eles com poucos cliques, e uma API unificada compatível com OpenAI elimina a necessidade de reescrever integrações. Para empresas, estão disponíveis contratos, faturas, EDI e um painel administrativo com limites por funcionário. Cenários simples: classificação em massa de solicitações, extração de dados de PDFs e digitalizações, análise de capturas de tela e quadros de vídeo, trabalho preliminar com código e dicas de depuração, chatbots rápidos e agentes que precisam responder instantaneamente.Perguntas frequentes sobre Gemini 3.1 Flash Lite
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo do Google com contexto de 1.048.576 tokens: ele analisa documentos volumosos e bases de código, responde com base no conteúdo de arquivos e imagens, raciocina antes de responder e chama funções externas. Adequado para análise, suporte, automação e processamento em lote de grandes volumes.
O limite de saída é de 65.536 tokens por resposta. Isso é suficiente para uma análise técnica detalhada, um relatório grande ou um módulo de código inteiro. Se o material não couber, peça a continuação em partes: o contexto de um milhão de tokens permite manter toda a conversa na memória do diálogo.
Sim, o modo de raciocínio é suportado: o modelo primeiro constrói o processo de solução e depois fornece a resposta. Isso é perceptível em tarefas com lógica aninhada, cálculos, depuração de código e análise de requisitos contraditórios, onde é importante não apenas adivinhar o resultado, mas seguir os passos.
Sim, o modelo suporta tanto a chamada de funções quanto a saída estruturada em JSON. Você pode conectá-lo aos seus serviços como um executor de ferramentas e obter um esquema de resposta previsível para análise. No BotHub, isso é feito através de uma API unificada compatível com OpenAI, sem reescrever a integração.
De acordo com nossos dados, imagens e documentos são aceitos como entrada, incluindo processamento nativo de arquivos — diagramas, capturas de tela, tabelas, PDFs. O suporte a áudio e vídeo para este modelo não está indicado em nossos dados, portanto, para essas tarefas, é mais seguro mudar para um modelo especializado.
Não temos dados específicos sobre idiomas, por isso não prometemos precisão: teste o modelo com sua consulta típica. É rápido — a interface do BotHub está em russo, o pagamento é feito com cartões da Federação Russa sem VPN, e a alternância entre modelos em uma única janela leva segundos.