Gemini 3.5 Flash Lite Batch
Rede Neural
Gemini 3.5 Flash Lite é um modelo Google eficiente para tarefas de agente e funções de subagente em sistemas multiagente.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 65 536 tokens
- Níveis de raciocínio
- 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 3.5 Flash Lite Batch?
Gemini 3.5 Flash Lite é um modelo Google de alta eficiência com capacidades de agente aprimoradas. Foi criado para subagentes que executam tarefas específicas e bem definidas dentro de processos multiagente complexos, onde a velocidade de processamento de fluxos de solicitações semelhantes é crucial. A versão batch foi projetada para envio em lote de tarefas, quando o volume é grande e o resultado não é necessário instantaneamente. Através do BotHub, o modelo funciona na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro, o pagamento é feito em rublos com base nos tokens consumidos, e os tokens não expiram. Mais de 250 modelos estão disponíveis na mesma janela: uma API compatível com OpenAI permite alternar tarefas para outro modelo sem reescrever a integração, e as conversas são protegidas por criptografia AES-GCM. Para empresas, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. É ideal se você está construindo um sistema multiagente e atribuindo ao Flash Lite o papel de executor de etapas individuais, analisando grandes volumes de solicitações ou documentos com um modelo único, criando roteamento de solicitações entre modelos ou testando hipóteses em grande escala antes do lançamento.Perguntas frequentes sobre Gemini 3.5 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 um contexto de 1.048.576 tokens: analisa documentos e imagens volumosos, escreve e corrige código, raciocina antes de responder e chama funções. Adequado para processar grandes materiais, extrair dados, resumir e integrar em serviços através da API unificada do BotHub.
Em uma única resposta, o modelo gera até 65.536 tokens — o que equivale a dezenas de páginas. É suficiente para um artigo longo, documentação detalhada ou um módulo de código extenso. Se o material for maior, divida a tarefa em partes: o contexto de um milhão de tokens permite manter todo o projeto em um único diálogo.
Sim, o modo de raciocínio antes de responder está confirmado de acordo com nossos dados. O modelo constrói uma cadeia de passos até a formulação final, e isso é perceptível na lógica, matemática e depuração de código — onde uma análise cuidadosa da condição é importante, e não apenas uma resposta rápida.
Sim. Function calling e saída estruturada em JSON são suportados: o modelo retornará dados de acordo com o esquema definido e escolherá a ferramenta necessária. Útil para agentes, análise de documentos e integrações. Através da API compatível com OpenAI do BotHub, as chamadas funcionam da mesma forma que no seu código atual.
De acordo com nossos dados, texto, imagens e documentos são aceitos como entrada, sendo que os documentos são lidos nativamente — o modelo lê o arquivo inteiro, não apenas o texto extraído. Não há menção sobre áudio e vídeo, portanto, conte com imagens e documentos: diagramas, digitalizações, tabelas, capturas de tela.
Não temos dados verificados sobre idiomas, por isso não faremos promessas — o mais rápido é executar sua tarefa diretamente na janela e comparar com outro modelo. O serviço em si é em russo: acesso da Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro, pagamento por tokens consumidos.