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GGemini 3.1 Flash Lite (batch)API

Gemini 3.1 Flash Lite es el modelo multimodal de alta eficiencia de Google optimizado para cargas de trabajo de bajo tiempo de latencia y alto volumen.

1MVentana de contexto · tokens
$0.13Precio de entrada · por M tokens
$0.75Precio de salida · por M tokens
GoogleProveedor

Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.

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Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Gemini 3.1 Flash Lite (batch), medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor.

Intelligence index15.6
Coding index34.7
GPQA82.2%
Humanity's Last Exam17.2%
Long Context Reasoning74.3%
SciCode43.4%
IFBench77.2%
τ²-Bench31.3%
τ-Bench Banking9.7%
Terminal-Bench31.1%
Terminal-Bench Hard24.2%
💰 Blended price$0.563 / 1M tokens
📈 Value27.7 intelligence points per $
vs. modelos medidos aquítop 57%
Puntuaciones más altas que el 43% de los 289 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $0.76 por 1M de tokens (mediana de 28) — este cuesta $0.29.
Más barato y mejor en este índice: GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 Flash (batch) · DeepSeek V4.1 Flash y 17 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Gemini 3.1 Flash Lite (batch) es un modelo de IA comercial de Google. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan diariamente desde los 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 3.1 Flash Lite (batch)?

Gemini 3.1 Flash Lite (batch) es un modelo de lenguaje de IA de Google. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 15.6 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es Gemini 3.1 Flash Lite (batch) gratis?

Gemini 3.1 Flash Lite (batch) no es gratuito: cuesta $0.13 por millón de tokens de entrada y $0.75 por millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight se pueden self-hosted sin costo por token.

¿En qué es bueno Gemini 3.1 Flash Lite (batch)?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 82.2%, Humanity's Last Exam 17.2%, Long Context Reasoning 74.3%, SciCode 43.4%, IFBench 77.2%, τ²-Bench 31.3%, τ-Bench Banking 9.7%, Terminal-Bench 31.1%, Terminal-Bench Hard 24.2%. Se utiliza particularmente para generación de código.

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