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Gemini 3.1 Flash-Lite：面向高频任务的低成本多模态模型

Gemini 3.1 Flash-Lite 是 Google 面向高频轻量任务推出的低成本 Gemini 3.1 模型。Google 将其描述为低延迟、低成本的多模态模型，适用于高频智能体工作流、简单数据提取、翻译等对延迟与API成本敏感的场景。

Gemini 3.1 Flash-Lite 面向开发者、产品团队、运营团队以及普通用户，适用于需要大规模快速多模态处理的任务。相比 Gemini 3.1 Pro Preview 和 Gemini 3.5 Flash，它更偏向效率与成本优化，而不是深度推理或复杂分析能力。

以下是 Gemini 3.1 Flash-Lite 的主要规格,以及其在实际使用中的表现。

上下文窗口 - 1,048,576 输入 tokens： 超大输入窗口使 Gemini 3.1 Flash-Lite 能处理长文档、音频、视频、PDF 以及结构化数据，同时保持低成本运行。
最大输出长度 - 65,536 tokens： 支持较长摘要、转录内容、结构化提取结果以及扩展解释。
速度与效率 - 低延迟设计： Google 将其定位为低延迟模型，适用于高频生产环境中的快速任务处理。
成本效率 - 每 100万 tokens 输入 $0.25（文本/图像/视频）/ 音频 $0.50，输出 $1.50： 超低成本使其适用于翻译、提取、路由、摘要与大规模自动化任务。
推理能力 - 支持轻量思考模式： 支持不同思考强度设置，可在需要时增加推理能力，同时保持简单任务的高效率。
多模态能力 - 支持文本、图像、视频、音频与 PDF 输入： 可用于转录、PDF总结、图像提取、视频分析与多模态数据处理任务。

简要介绍各模型在性能、速度与应用场景上的差异。

功能	Gemini 3.1 Flash-Lite	Gemini 3.5 Flash	Gemini 3.1 Pro Preview
知识截止	2025年1月	2025年1月	2025年1月
上下文窗口（Token）	1,048,576 输入 tokens	1,048,576 输入 tokens	1,048,576 输入 tokens
最大输出长度（Token）	65,536	65,536	65,536
输入模式	文本、图像、视频、音频、PDF	文本、图像、视频、音频、PDF	文本、图像、视频、音频、PDF
输出模式	文本	文本	文本
延迟(OpenRouter 数据)	低延迟	未公开	未公开
速度	快速	快速	未公开
每百万 Token 输入／输出成本	文本/图像/视频输入 $0.25；音频输入 $0.50 / 输出 $1.50	$1.50 / $9.00	$2.00 / $12.00（≤200K prompts）；$4.00 / $18.00（>200K prompts）
推理性能	实用级	高级	高级
编码性能（基于 SWE-bench Verified）	未公开	SWE-Bench Pro 55.1%；Terminal-Bench 2.1 76.2%	SWE-Bench Pro 54.2%；Terminal-Bench 2.1 70.3%
适用场景	高频轻量任务、翻译、提取、路由、摘要、多模态处理与低成本智能体工作流	智能体编程、多步骤工作流、长上下文推理、多模态任务与规模化专业应用	高级多模态推理、软件工程、智能体工作流、工具使用与复杂分析

来源: Google Gemini 3.1 Flash-Lite 文档

Gemini 3.1 Flash-Lite 最适合需要低成本、高频率以及多模态处理能力的轻量级工作流。

访问 Gemini 3.1 Flash-Lite 非常简单，可通过 API 或聊天界面使用。

你可以通过 Gemini 官方 API 使用 Gemini 3.1 Flash-Lite，模型 ID 为 gemini-3.1-flash-lite。它支持多模态输入、思考模式、结构化输出、函数调用、代码执行、文件检索、搜索增强、URL上下文以及批处理与优先推理选项。

如果你不想进行 API 配置，可以通过 EssayDone AI Chat 使用 Gemini 3.1 Flash-Lite。

该方式适合用于翻译、写作、摘要、文档处理、研究、学习与日常生产力任务，无需配置 API 或开发环境。

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