gemini-2.5-flash-liteModelsell で gemini-2.5-flash-lite API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。
| サプライヤー | 割引 | 入力/M | 出力/M | キャッシュ読み取り/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | -50% | $0.05 | $0.2 | $0.005 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | -30% | $0.07 | $0.28 | $0.007 |
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SentencePiece (Gemini)標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 2.5 Flash Lite
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ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。
Gemini 2.5 Flash-Lite 适合大量、简单且规则明确的工作,例如给消息打标签、提取单据字段、概括短文,或为上传内容生成简短说明。对于调用频繁、响应时间与预算敏感的应用,可以让它先完成基础整理,再把复杂问题交给后续流程。
它能接受文字、图片、音频、视频和 PDF,输出文字。你可以用一套字段规则处理不同形态的材料:从宣传截图提取活动时间,从文档中找联系人,从录音中概括主要诉求,再把结果返回给系统。请求越聚焦,越容易保持快速、稳定的处理方式。
结构化输出适合建立自动化管道。为每个字段定义含义、合法值和缺失规则,要求保留原始材料中的关键文字,程序便可以进行校验和统计。分类任务应包括容易混淆的类别说明;初筛任务则需要明确哪些情况进入人工复核,而不是强行得出确定判断。
它也支持思考与函数调用,但产品定位仍以轻量任务为主。需要检索最新资料、读取指定网页或执行计算时,应由调用端启用相应工具。涉及复杂推理、长链代码排错或重大方案取舍时,可以让它先提取事实和待解决问题,再交给更适合的深入分析流程。
怎样减少批量提取的口径变化? 固定字段定义与示例,验证模糊输入、缺失内容和边界值,并让程序检查返回格式。
能处理图片里的小字吗? 可以尝试读取,但应提供清晰图片;关键号码与金额要求返回原文并复核,不要让它补齐模糊数字。
规定每次只做一类处理,避免把简单提取扩展成开放分析。
从这张活动海报中提取 title、start_date、end_date、location 和 signup_method。
仅返回 JSON。未写明的字段为 null,日期保留海报原文,不补充年份。
如果字迹不清或两处信息冲突,增加 needs_review: true,并在 note 中说明具体位置。
文本分类提供固定标签,短摘要指定字数与必含信息。先用代表样本检查字段准确率和复核比例,再接入批量处理;对复杂输入设置转交条件,使后续流程有明确入口。
/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Google Vertex | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
Modelsell で gemini-2.5-flash-lite API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
gemini-2.5-flash-lite へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
モデルカタログには 1048576 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
モデルカタログには最大 65536 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。
このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。
