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GGemini 2.5 Flash LiteAPI

Gemini 2.5 Flash-Lite è un modello di ragionamento leggero della famiglia Gemini 2.5, ottimizzato per una latenza ultra-bassa e un'efficienza dei costi.

1MFinestra di contesto · token
$0.1Prezzo di input · per M token
$0.4Prezzo di output · per M token
GoogleFornitore

I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Gemini 2.5 Flash Lite, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: Non-reasoning.

Intelligence index6.7
Math index35.3
GPQA47.4%
MMLU-Pro72.4%
Humanity's Last Exam3.7%
Long Context Reasoning32%
LiveCodeBench40%
SciCode17.7%
MATH-50092.6%
AIME50%
AIME 202535.3%
IFBench31.5%
τ²-Bench19%
Terminal-Bench Hard2.3%
💰 Blended price$0.175 / 1M tokens
📈 Value38.3 intelligence points per $
vs. modelli misurati quitop 93%
Punteggi superiori a 7% dei 273 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $0.24 per 1M token (mediana di 21) — questo costa $0.18.
Più economico e migliore su questo indice: GLM 5.3 Flash · DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423 e 27 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Gemini 2.5 Flash Lite è un modello AI commerciale di Google. Le specifiche di seguito sono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati giornalmente dai listini pubblici, quindi i numeri in questa pagina riflettono il costo attuale dell'utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Cos'è Gemini 2.5 Flash Lite?

Gemini 2.5 Flash Lite è un modello di linguaggio AI di Google. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 6.7 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Gemini 2.5 Flash Lite è gratuito?

Gemini 2.5 Flash Lite non è gratuito: costa $0.1 per milione di token in input e $0.4 per milione di token in output. Le alternative open-weight possono essere self-hosted senza costi per token.

A cosa serve Gemini 2.5 Flash Lite?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 47.4%, MMLU-Pro 72.4%, Humanity's Last Exam 3.7%, Long Context Reasoning 32%, LiveCodeBench 40%, SciCode 17.7%, MATH-500 92.6%, AIME 50%, AIME 2025 35.3%, IFBench 31.5%, τ²-Bench 19%, Terminal-Bench Hard 2.3%. È particolarmente utilizzato per ragionamento matematico.

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