Gemini 3.1 Flash Lite Batch
Rede Neural
Gemini 3.1 Flash Lite — modelo multimodal do Google para tarefas em massa rápidas; API Gemini 3.1 Flash Lite para cenários de agentes.
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
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 Batch?
Gemini 3.1 Flash Lite é um modelo da família Gemini do Google, projetado para baixa latência e alto fluxo de solicitações. Ele aceita não apenas texto, mas também imagens, vídeos, áudios e PDFs, e a variante batch é destinada ao processamento em lote de grandes volumes de dados. O modelo foi criado para cenários de agentes leves, onde a velocidade de resposta e a estabilidade no fluxo são mais importantes do que longas reflexões sobre uma única tarefa. No BotHub, ele funciona sem restrições geográficas, e você paga apenas pelos tokens utilizados: não é necessária assinatura e os tokens não expiram. A API unificada do BotHub permite conectar o Gemini 3.1 Flash Lite ao seu serviço e alternar a qualquer momento para qualquer um dos mais de 250 modelos sem reescrever a integração; as conversas são protegidas por criptografia AES-GCM. O modelo é frequentemente usado para classificação e marcação em massa de solicitações, extração de campos de digitalizações e PDFs, resumos de documentos e arquivos de mídia, descrições de rascunho para catálogos e etapas rápidas em cadeias de agentes.Perguntas frequentes sobre Gemini 3.1 Flash Lite Batch
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 de texto do Google com modo de processamento de solicitações em lote. Aceita texto, documentos e imagens como entrada, sabe raciocinar antes de responder e chamar funções. Adequado para trabalho em massa com dados: classificação, extração de campos de documentos, marcação, sumarização e consolidação de grandes volumes em resultados estruturados.
A saída máxima é de 65.536 tokens, o suficiente para um relatório longo, documentação detalhada ou um pacote de descrições. A janela de contexto é de 1.048.576 tokens, portanto, a resposta pode se basear em material de origem volumoso: contratos, logs, exportações, conjuntos inteiros de arquivos.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado em nossos dados. O modelo decompõe a tarefa em etapas e só então fornece o resultado — isso ajuda na lógica, cálculos e análise de documentos contraditórios. No modo em lote, é conveniente executar essas cadeias imediatamente em um grande conjunto de tarefas semelhantes.
Sim, a chamada de funções (function calling) e a saída estruturada em JSON são suportadas, para que o modelo possa ser incorporado a um agente ou pipeline de trabalho e você receba respostas estritamente de acordo com seu esquema. O BotHub possui uma API unificada compatível com OpenAI: ao mudar de modelo, você não precisará reescrever a integração.
Imagens e documentos — sim: envie uma digitalização, PDF ou imagem e peça para extrair dados, descrever o conteúdo ou criar uma tabela. Não há notas sobre áudio e vídeo em nossos dados, portanto, não conte com eles antecipadamente — é melhor verificar com seu próprio arquivo.
Não fornecemos medições separadas para o russo e não vamos inventar números. Os modelos Gemini, em geral, funcionam com confiança em russo, mas é mais seguro realizar um teste curto com seus próprios dados. O acesso ao modelo a partir da Rússia é feito sem VPN e cartão estrangeiro, com pagamento via cartões russos.