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GGemini 2.5 Flash Lite (batch)API

Gemini 2.5 Flash-Lite est un modèle de raisonnement léger de la famille Gemini 2.5, optimisé pour une latence ultra-faible et une efficacité de coût.

Fenêtre de contexte
1M
tokens
Prix d'entrée
$0.05
par M tokens
Prix de sortie
$0.2
par M tokens
Fournisseur
Google

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour Gemini 2.5 Flash Lite (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : 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 $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Gemini 2.5 Flash Lite (batch) est un modèle d'IA commercial de Google. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés toutes les heures à partir des prix publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Gemini 2.5 Flash Lite (batch) ?

Gemini 2.5 Flash Lite (batch) est un modèle de langage IA de Google. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 11.4 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Gemini 2.5 Flash Lite (batch) est-il gratuit ?

Gemini 2.5 Flash Lite (batch) n'est pas gratuit : il coûte 0,05 $ par million de tokens d'entrée et 0,2 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives à poids ouverts peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

Qu'est-ce que Gemini 2.5 Flash Lite (batch) fait bien ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent 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%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.

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