gemini-3.5-flash-liteComparez sur Modelsell les tarifs de l'API gemini-3.5-flash-lite, les points de terminaison, les fonctionnalités et les options d'accès.
Comparez les prix et les performances du service pour ce modèle selon les fournisseurs.
| Fournisseur | Remise | Entree/M | Sortie/M | ||
|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | -50% | $0.15 | $0.6 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | -30% | $0.21 | $0.84 | ||
Gemini Cli Gemini cli 号池,适合 vibe coding学习等场景 | -90% | $0.03 | $0.12 |
Faites défiler horizontalement pour comparer tous les prix et indicateurs de performance.
SentencePiece (Gemini)Scores sur des évaluations standardisées. Les pourcentages élevés sont meilleurs et le percentile de classement est indiqué.
Métriques fournies parArtificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.5 Flash Lite
Ce modèle ne figure pas dans l’instantané actuel.
Les modèles ou mesures manquants ne valent pas zéro.
Les graphiques conservent la sélection de modèles et les réglages de raisonnement de la source. Les modèles ou mesures manquants ne valent pas zéro ; le coût et la vitesse des benchmarks ne constituent pas un engagement de service du site.
Gemini 3.5 Flash-Lite 是强调响应效率和成本控制的多模态模型,适合文档解析、内容分类、翻译和简单信息提取。它能接收文字、图片、音频、视频与 PDF,统一返回文本结果,方便把不同形式的材料送入同一业务流程。
例如处理培训资料时,可以从 PDF 提取课程主题,从录像整理章节摘要,再把多语言内容翻译成统一用语;处理业务文档时,则可以识别材料类型、提取关键字段并标记缺失项。任务数量多时,清楚的规则和稳定的输出结构比宽泛的要求更有帮助。
它也适合在智能体系统中承担范围明确的子任务,例如先筛选相关文档、归纳某一段材料或整理搜索结果,再交给后续任务综合判断。模型支持函数调用、结构化输出、搜索辅助和代码执行等能力,应用可以按需要提供工具,让提取与查询环节衔接起来。
多模态输入并不意味着直接生成对应媒体:它可以理解音视频,再用文字总结或回答问题。涉及小字、模糊录音或复杂页面时,应保留材料位置与无法判断的字段。先用一组实际样例确认分类边界和提取质量,再扩大处理范围,更容易发现规则中的遗漏。
“请为每份培训材料生成入库记录。提取标题、主题、适用人群、前置知识和三条内容摘要;PDF 标注页码,视频标注相关片段。原文没有的信息填 null,专业术语沿用附件术语表,最后列出需要人工复查的材料。”
/v1beta/models/gemini-3.5-flash-lite:generateContent| Paramètre | Type | Défaut / plage | Description |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Température d'échantillonnage ; plus c'est bas, plus c'est déterministe |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Masse probabiliste de l'échantillonnage nucleus |
max_tokens | integer | >= 1 | Nombre maximum de jetons dans la réponse |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Pénalise la répétition des jetons fréquents |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Encourage l'introduction de nouveaux sujets |
stop | array | — | Jusqu'à 4 chaînes qui arrêtent la génération |
seed | integer | — | Graine d'échantillonnage déterministe (meilleur effort) |
n | integer | = 1>= 1 | Nombre de complétions à générer |
stream | boolean | = false | Diffuser les jetons via Server-Sent Events |
response_format | object | — | Forcer une sortie JSON ou conforme à un schéma |
tools | array | — | Déclarations d'outils / fonctions que le modèle peut appeler |
tool_choice | string | autononerequired | Stratégie de choix d'outil ou nom d'outil spécifique |
logprobs | boolean | = false | Retourner les log-probabilités par jeton |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Nombre de log-probabilités retournées par jeton |
logit_bias | object | — | Carte de biais des logits par jeton |
user | string | — | Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus |
Remplacer <YOUR_API_KEY> par la clé API de votre page de jetons.
Toutes les requêtes doivent inclure Authorization: Bearer <TOKEN> . Les points de terminaison au format Anthropic acceptent à la place x-api-key .
Générez des jetons depuis la page Jetons ; vous pouvez les restreindre par modèle, groupe, IP et limites de débit.
| Paramètre | Type | Défaut / plage | Description |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Température d'échantillonnage ; plus c'est bas, plus c'est déterministe |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Masse probabiliste de l'échantillonnage nucleus |
max_tokens | integer | >= 1 | Nombre maximum de jetons dans la réponse |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Pénalise la répétition des jetons fréquents |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Encourage l'introduction de nouveaux sujets |
stop | array | — | Jusqu'à 4 chaînes qui arrêtent la génération |
seed | integer | — | Graine d'échantillonnage déterministe (meilleur effort) |
n | integer | = 1>= 1 | Nombre de complétions à générer |
stream | boolean | = false | Diffuser les jetons via Server-Sent Events |
response_format | object | — | Forcer une sortie JSON ou conforme à un schéma |
tools | array | — | Déclarations d'outils / fonctions que le modèle peut appeler |
tool_choice | string | autononerequired | Stratégie de choix d'outil ou nom d'outil spécifique |
logprobs | boolean | = false | Retourner les log-probabilités par jeton |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Nombre de log-probabilités retournées par jeton |
logit_bias | object | — | Carte de biais des logits par jeton |
user | string | — | Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus |
| Fournisseur | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Gemini Cli | Illimité | Illimité | Illimité |
| Google AI Studio | Illimité | Illimité | Illimité |
| Google Vertex | Illimité | Illimité | Illimité |
Aucune restriction
Comparez sur Modelsell les tarifs de l'API gemini-3.5-flash-lite, les points de terminaison, les fonctionnalités et les options d'accès.
Créez une clé API autorisée à utiliser gemini-3.5-flash-lite, puis utilisez l’identifiant exact et un point de terminaison pris en charge dans la section d’accès API. Les champs dépendent du point de terminaison choisi.
Le tarif dépend du groupe de fournisseurs choisi et de l’unité de facturation du modèle. Les prix actuels d’entrée, de sortie, par requête ou par média sont affichés sur cette page avant l’inscription.
Le catalogue indique une fenêtre de contexte de 1048576 tokens. Vérifiez les limites du point de terminaison sélectionné.
Le catalogue indique une sortie maximale de 65536 tokens. Vos paramètres peuvent définir une limite inférieure.
Consultez les cas d’usage et les conseils de prompts de cette page, puis évaluez le modèle avec des entrées représentatives de votre projet.
