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GGemini 2.5 Flash Lite (batch)API

Gemini 2.5 Flash-Lite es un modelo de razonamiento ligero de la familia Gemini 2.5, optimizado para una latencia ultra baja y eficiencia de costos.

Ventana de contexto
1M
tokens
Precio de entrada
$0.05
por M tokens
Precio de salida
$0.2
por M tokens
Proveedor
Google

Los precios se actualizan automáticamente — verificados cada hora contra los precios de la lista del proveedor.

Ver alternativas de código abierto → Comparar todos los precios de modelos

Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Gemini 2.5 Flash Lite (batch), medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor. Modo de medición: 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 $
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Gemini 2.5 Flash Lite (batch) es un modelo de IA comercial de Google. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan cada hora a partir de precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Gemini 2.5 Flash Lite (batch)?

Gemini 2.5 Flash Lite (batch) es un modelo de lenguaje de IA de Google. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 11.4 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es Gemini 2.5 Flash Lite (batch) gratuito?

Gemini 2.5 Flash Lite (batch) no es gratuito: cuesta $0.05 por millón de tokens de entrada y $0.2 por millón de tokens de salida. Las alternativas de peso abierto se pueden alojar de forma local sin costo por token.

¿En qué es bueno Gemini 2.5 Flash Lite (batch)?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan 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%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.

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