gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite 适合快速翻译、录音转写、PDF 摘要与信息提取,帮助高频应用处理多种输入并返回文字结果。
比较同一模型在不同供应商的价格与服务表现。
| 供应商 | 折扣 | 输入/M | 输出/M | 缓存读取/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | 省50% | $0.125 | $0.75 | $0.0125 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | 省30% | $0.175 | $1.05 | $0.0175 | ||
Gemini Cli Gemini cli 号池,适合 vibe coding学习等场景 | 省90% | $0.025 | $0.15 | $0.0025 |
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标准化评测得分。百分比越高越好,并展示排名百分位。
指标来源:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.1 Flash Lite
当前基准快照不包含此模型。
缺失的模型或测量值不代表零分。
基准图表保留来源中的模型选择和思考设置。缺失的模型或测量值不代表零分,基准成本或速度也不是本站的服务承诺。
Gemini 3.1 Flash-Lite 适合输入多、任务边界清楚的应用。跨境客服可以用它翻译消息和评论;内容团队可以整理录音、提取视频要点;业务系统可以从 PDF 和图片中抽取字段,再生成简短摘要。它侧重低延迟与成本效率,便于把重复劳动放进自动化流程。
它支持文本、图片、音频、视频和 PDF 输入,输出文字。音频可以直接用于转写或摘要,文档可以用于提取实体、条款与待办信息。分析媒体时,最好明确是需要逐字记录、重点概括还是按条件筛选,避免把转写与总结混在一起。
结构化 JSON 输出适合评论分析、工单分类和表单整理。例如,对一条商品评价返回涉及属性、情绪、原文证据和退货意向,系统就能据此形成可统计的数据。先定义字段含义与合法取值,再用代表样本检查结果,可以减少不同批次之间的口径变化。
它也适合做任务路由:先判断请求是否明确、是否需要多步操作,再把复杂工作交给其他处理流程。函数调用可以连接业务工具,搜索和代码执行等能力需要在调用端启用。需要更多分析的任务可以提高思考强度;简单翻译则可以约束只返回译文,减少多余解释。
能省掉独立转写流程吗? 对支持的音频输入,可以直接要求输出文本;若要做实时字幕或严格时间对齐,需要单独确认应用使用的接口与输出要求。
怎样避免摘要遗漏? 规定必须覆盖的主题,例如决定、负责人和截止时间,并要求缺失项明确标记。
翻译请求说明目标语言、语气和术语,并要求只输出译文。转写请求则先说明要保留哪些口头细节。
请处理这段项目例会录音。
先按议题概括讨论,再提取决定和行动项。
行动项返回 JSON 数组,字段为 task、owner、due_date、evidence。
负责人和日期只有明确说出时才填写,缺失写 null;evidence 保留支持该任务的简短原话。
PDF 提取可以增加页码字段;评论分类应附类别定义和边界样例。用于任务路由时,要求只返回约定的路线值与简短原因,让程序容易接续处理。
/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite:generateContent| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
替换 <YOUR_API_KEY> 替换为 API 密钥页面中的密钥。
所有请求必须携带 Authorization: Bearer <TOKEN> 请求头。Anthropic 格式的端点也接受 x-api-key 请求头。
在「API 密钥」页面生成 API 密钥,可以按模型、分组、IP、速率等维度精细化授权。
| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
| 供应商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| default | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
| Gemini Cli | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
| Google AI Studio | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
| Google Vertex | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
无限制
Gemini 3.1 Flash-Lite 适合快速翻译、录音转写、PDF 摘要与信息提取,帮助高频应用处理多种输入并返回文字结果。
创建具有 gemini-3.1-flash-lite 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。
费用取决于所选供应商分组和模型计费单位。注册前即可在本页查看当前输入、输出、单次请求或媒体价格。
模型目录配置的上下文窗口为 1048576 tokens。具体请求限制请查看所选接口。
模型目录配置的最大输出为 65536 tokens。请求设置可能指定更低的上限。
请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。
