Gemini 3.1 Flash-Lite でチャットを始める
Gemini 3.1 Flash-Lite とそのモデルファミリーを、より多くのメッセージ量で利用できます。
Gemini 3.1 Flash-Lite: 高頻度タスク向け低コストマルチモーダルモデル
Gemini 3.1 Flash-Liteは、高頻度かつ軽量タスク向けに設計されたGoogleのコスト効率重視のGemini 3.1モデルです。低レイテンシかつ低コストのマルチモーダルモデルとして設計されており、エージェント型ワークフロー、簡易データ抽出、翻訳など、大量処理が必要な用途に最適化されています。
Gemini 3.1 Flash-Liteは、高速かつスケーラブルなマルチモーダル処理を必要とする開発者、プロダクトチーム、運用チーム、一般ユーザー向けに設計されています。Gemini 3.1 Pro PreviewやGemini 3.5 Flashと比較すると、深い推論よりも効率性、ルーティング、抽出、翻訳、大量処理支援に重点を置いています。
Gemini 3.1 Flash-Lite:主要スペック
以下は Gemini 3.1 Flash-Lite の主な仕様と、それが実際の利用時の挙動にどう反映されるかの概要です。
- コンテキストウィンドウ - 1,048,576トークン: 長文ドキュメント、音声ファイル、動画、PDF、構造化データなどを低コストで処理できます。
- 最大出力長 - 65,536トークン: 要約、文字起こし、抽出結果、詳細説明などを必要に応じて生成できます。
- 速度と効率 - 低レイテンシ設計: 大量処理に最適化されており、コストと速度が重要な環境に適しています。
- コスト効率 - 1Mトークンあたり入力$0.25（テキスト・画像・動画）／音声$0.50、出力$1.50: 大規模な翻訳、抽出、分類、要約処理に適した低コスト設計です。
- 推論能力 - 軽量思考対応: thinkingレベルをサポートしつつ、基本的には軽量・高速処理に最適化されています。
- マルチモーダル機能 - テキスト、画像、動画、音声、PDF入力・テキスト出力: 複数形式のデータを処理し、文字起こし、PDF要約、画像抽出、動画分析などに対応します。
Gemini 3.1 Flash-Lite、Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Pro Preview の比較
各モデルの性能・速度・用途の違いを簡潔にまとめています。
| 特徴 | Gemini 3.1 Flash-Lite | Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.1 Pro Preview |
|---|---|---|---|
| 知識カットオフ | 2025年1月 | 2025年1月 | 2025年1月 |
| コンテキストウィンドウ（トークン） | 1,048,576 input tokens | 1,048,576 input tokens | 1,048,576 input tokens |
| 最大出力トークン数 | 65,536 | 65,536 | 65,536 |
| 入力モダリティ | テキスト、画像、動画、音声、PDF | テキスト、画像、動画、音声、PDF | テキスト、画像、動画、音声、PDF |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト | テキスト |
| レイテンシ（OpenRouter データ） | 低レイテンシ | 非公開 | 非公開 |
| 速度 | 高速 | 高速 | 非公開 |
| 入力／出力コスト（100万トークンあたり） | $0.25（テキスト・画像・動画入力）／$0.50（音声入力）／$1.50（出力） | $1.50 / $9.00 | $2.00 / $12.00（200K以下）; $4.00 / $18.00（200K超） |
| 推論性能 | 実用的 | 高度 | 高度 |
| コーディング性能 (SWE-bench Verified に基づく) | 非公開 | SWE-Bench Proで55.1%、Terminal-Bench 2.1で76.2% | SWE-Bench Proで54.2%、Terminal-Bench 2.1で70.3% |
| 最適用途 | 高頻度軽量タスク、翻訳、抽出、ルーティング、要約、マルチモーダル処理、コスト効率重視のエージェントワークフロー | エージェント型コーディング、多段階ワークフロー、長文推論、マルチモーダル処理、大規模アプリケーション | 高度なマルチモーダル推論、ソフトウェアエンジニアリング、エージェントワークフロー、ツール利用、複雑な分析 |
Gemini 3.1 Flash-Lite の最適な利用ケース
Gemini 3.1 Flash-Liteは、高速・低コスト・大量処理が求められるマルチモーダルワークフローに最適です。
- 翻訳向け: メッセージ、レビュー、サポートチケットなどを高速かつ低コストで多言語処理できます。
- 文字起こし向け: 音声データをテキスト化し、別途ASRモデルを使わずに処理できます。
- データ抽出向け: ドキュメント、フォーム、PDFなどから構造化データを抽出できます。
- ルーティング向け: タスク分類やモデル振り分けにより、コスト最適化が可能です。
- ドキュメント処理向け: PDF要約、文書分類、情報抽出などを大量処理できます。
- 日常AI支援向け: 学習、要約、簡易リサーチ、文章作成などを高速に処理できます。
Gemini 3.1 Flash-Lite の利用方法
Gemini 3.1 Flash-Liteの利用は簡単で、APIまたはチャットUIからすぐに開始できます。
1. 公式API
Gemini 3.1 Flash-Liteは公式Gemini APIでgemini-3.1-flash-liteモデルIDとして利用できます。マルチモーダル入力、思考モード、構造化出力、関数呼び出し、コード実行、ファイル検索、検索連携、URLコンテキストなどに対応しています。
2. EssayDone AIチャット
API設定なしでGemini 3.1 Flash-Liteを利用したい場合、EssayDone AIチャットで簡単にアクセスできます。
この方法は、翻訳、要約、文書処理、学習、調査、日常業務などを高速かつ低コストで処理したいユーザーに適しています。
他のAIモデルを探す
必要なモデルを検索または選択して、詳細プロフィールを確認できます。
19 件のモデルが利用可能
よくある質問
Gemini 3.1 Flash-Lite に関するよくある質問です。
はい。Gemini 3.1 Flash-Liteは軽量な推論機能を持ちますが、主に高頻度・低コストタスク向けに最適化されています。
Gemini 3.1 Flash-Liteは標準料金で入力1Mトークンあたり$0.25（テキスト・画像・動画）、音声は$0.50、出力は$1.50です。
Gemini 3.1 Flash-Liteは翻訳、文字起こし、データ抽出、ルーティング、要約、大量マルチモーダル処理に最適化されています。
テキスト、画像、動画、音声、PDF入力に対応し、文字起こしや文書分析などのマルチモーダル処理が可能です。
Gemini 3.5 Flashよりも低コスト・低レイテンシですが、深い推論能力は弱くなります。Pro Previewよりも大幅に安価ですが、複雑な推論には向きません。
EssayDone AIチャットでGemini 3.1 Flash-Liteを使うと、API設定なしで高速・低コストのマルチモーダルAIを利用できます。