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GGemini 3.1 Flash Lite (batch)API

Gemini 3.1 Flash Lite è il modello multimodale ad alta efficienza GA di Google, ottimizzato per carichi di lavoro ad alta velocità e bassa latenza.

1MFinestra di contesto · token
$0.13Prezzo di input · per M token
$0.75Prezzo 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 3.1 Flash Lite (batch), misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.

Intelligence index25.6
Coding index34.7
GPQA82.2%
Humanity's Last Exam17.2%
Long Context Reasoning71.3%
SciCode41.9%
IFBench77.2%
τ²-Bench31.3%
τ-Bench Banking9.7%
Terminal-Bench31.1%
Terminal-Bench Hard24.2%
💰 Blended price$0.563 / 1M tokens
📈 Value45.5 intelligence points per $
vs. modelli misurati quitop 56%
Punteggi superiori a 44% dei 273 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $0.96 per 1M token (mediana di 19) — questo costa $0.29.
Più economico e migliore su questo indice: GLM 5.3 Flash · GPT-5.6 Luna (batch) · DeepSeek V4 Flash 0731 e 10 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Gemini 3.1 Flash Lite (batch) è un modello AI commerciale di Google. Le specifiche seguenti vengono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati quotidianamente 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 3.1 Flash Lite (batch)?

Gemini 3.1 Flash Lite (batch) è un modello di linguaggio AI di Google. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 25.6 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Gemini 3.1 Flash Lite (batch) è gratuito?

Gemini 3.1 Flash Lite (batch) non è gratuito: costa $0.13 per milione di token in input e $0.75 per milione di token in output. Le alternative open-weight possono essere self-hosted senza costi per token.

In cosa è bravo Gemini 3.1 Flash Lite (batch)?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 82.2%, Humanity's Last Exam 17.2%, Long Context Reasoning 71.3%, SciCode 41.9%, IFBench 77.2%, τ²-Bench 31.3%, τ-Bench Banking 9.7%, Terminal-Bench 31.1%, Terminal-Bench Hard 24.2%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.

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