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GGemini 2.5 Flash Lite (batch)API

Gemini 2.5 Flash-Lite ist ein leichtgewichtiges reasoning Modell aus der Gemini 2.5 Familie, optimiert für ultra-niedrige Latenz und Kosteneffizienz.

Kontextfenster
1M
Tokens
Eingabepreis
$0.05
pro M Tokens
Ausgabepreis
$0.2
pro M Tokens
Anbieter
Google

Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Gemini 2.5 Flash Lite (Batch), gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.

Intelligence index11.4
Math index53.3
GPQA62.5%
MMLU-Pro75.9%
Humanity's Last Exam6.4%
Long Context Reasoning51.3%
LiveCodeBench59.3%
SciCode19.3%
MATH-50096.9%
AIME70.3%
AIME 202553.3%
IFBench49.9%
τ²-Bench18.4%
Terminal-Bench Hard4.5%
💰 Blended price$0.175 / 1M tokens
📈 Value65.1 intelligence points per $
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Gemini 2.5 Flash Lite (Batch) ist ein kommerzielles KI-Modell von Google. Die folgenden Spezifikationen werden automatisch verfolgt: Die Preise werden stündlich aus öffentlichen Listenpreisen aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Gemini 2.5 Flash Lite (Batch)?

Gemini 2.5 Flash Lite (batch) ist ein KI-Sprachmodell von Google. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 11.4 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Gemini 2.5 Flash Lite (Batch) kostenlos?

Gemini 2.5 Flash Lite (Batch) ist nicht kostenlos: Es kostet $0.05 pro Million Eingabetokens und $0.2 pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist Gemini 2.5 Flash Lite (Batch) gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 62.5%, MMLU-Pro 75.9%, Humanity's Last Exam 6.4%, Long Context Reasoning 51.3%, LiveCodeBench 59.3%, SciCode 19.3%, MATH-500 96.9%, AIME 70.3%, AIME 2025 53.3%, IFBench 49.9%, τ²-Bench 18.4%, Terminal-Bench Hard 4.5%. Es wird besonders verwendet für mathematische Argumentation.

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