google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite হলো Google-এর দ্রুততম এবং সবচেয়ে সাশ্রয়ী model। এতে রয়েছে 1M context, নেটিভ multimodality এবং স্কেলিংয়ের জন্য 363 tokens/sec গতি।

Multimodalদ্রুত গতি সম্পন্নসাশ্রয়ীGoogle Gemini
google logogoogleGemini 3.12026-03-03
কনটেক্সট
1.0Mটোকেন
সর্বোচ্চ আউটপুট
66Kটোকেন
ইনপুট মূল্য
$0.25/ 1M
আউটপুট মূল্য
$1.50/ 1M
মোডালিটি:TextImageAudioVideo
ক্ষমতা:ভিশনটুলসস্ট্রিমিং
বেঞ্চমার্ক
GPQA
86.9%
GPQA: স্নাতকোত্তর স্তরের বিজ্ঞান প্রশ্ন. জীববিজ্ঞান, পদার্থবিজ্ঞান এবং রসায়ন থেকে 448 টি প্রশ্ন সহ কঠোর বেঞ্চমার্ক। PhD বিশেষজ্ঞরা মাত্র 65-74% নির্ভুলতা অর্জন করেন। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 86.9% স্কোর করেছে।
HLE
16%
HLE: বিশেষজ্ঞ স্তরের যুক্তি. বিশেষায়িত ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ স্তরের যুক্তি প্রদর্শনের জন্য মডেলের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 16% স্কোর করেছে।
MMLU
88.9%
MMLU: বিশাল মাল্টিটাস্ক ভাষা বোঝাপড়া. 57 টি একাডেমিক বিষয়ে 16,000 প্রশ্ন সহ ব্যাপক বেঞ্চমার্ক। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 88.9% স্কোর করেছে।
MMLU Pro
80%
MMLU Pro: MMLU পেশাদার সংস্করণ. 12,032 প্রশ্ন এবং কঠিন 10-অপশন ফরম্যাট সহ MMLU এর উন্নত সংস্করণ। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 80% স্কোর করেছে।
SimpleQA
43.3%
SimpleQA: তথ্যগত নির্ভুলতা বেঞ্চমার্ক. সঠিক, তথ্যভিত্তিক উত্তর প্রদানের মডেলের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 43.3% স্কোর করেছে।
IFEval
85%
IFEval: নির্দেশ অনুসরণ মূল্যায়ন. মডেল কতটা ভালোভাবে নির্দিষ্ট নির্দেশ এবং সীমাবদ্ধতা অনুসরণ করে তা পরিমাপ করে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 85% স্কোর করেছে।
AIME 2025
25%
AIME 2025: আমেরিকান আমন্ত্রণমূলক গণিত পরীক্ষা. মর্যাদাপূর্ণ AIME পরীক্ষা থেকে প্রতিযোগিতা স্তরের গণিত সমস্যা। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 25% স্কোর করেছে।
MATH
78%
MATH: গাণিতিক সমস্যা সমাধান. বীজগণিত, জ্যামিতি, ক্যালকুলাসে সমস্যা সমাধান পরীক্ষা করা ব্যাপক গণিত বেঞ্চমার্ক। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 78% স্কোর করেছে।
GSM8k
95%
GSM8k: প্রাথমিক বিদ্যালয় গণিত 8K. প্রাথমিক বিদ্যালয় স্তরের 8,500 গণিত শব্দ সমস্যা। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 95% স্কোর করেছে।
MGSM
92%
MGSM: বহুভাষিক প্রাথমিক গণিত. 10 টি ভাষায় অনুবাদিত GSM8k বেঞ্চমার্ক। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 92% স্কোর করেছে।
MathVista
75%
MathVista: গাণিতিক ভিজ্যুয়াল রিজনিং. ভিজ্যুয়াল উপাদান সহ গণিত সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 75% স্কোর করেছে।
SWE-Bench
35%
SWE-Bench: সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং বেঞ্চমার্ক. AI মডেলগুলি Python প্রকল্পে প্রকৃত GitHub সমস্যা সমাধান করার চেষ্টা করে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 35% স্কোর করেছে।
HumanEval
88%
HumanEval: Python প্রোগ্রামিং সমস্যা. 164 টি প্রোগ্রামিং সমস্যা যেখানে মডেলগুলিকে সঠিক Python ফাংশন বাস্তবায়ন তৈরি করতে হবে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 88% স্কোর করেছে।
LiveCodeBench
72%
LiveCodeBench: লাইভ কোডিং বেঞ্চমার্ক. ক্রমাগত আপডেট হওয়া, বাস্তব-বিশ্ব প্রোগ্রামিং চ্যালেঞ্জে কোডিং দক্ষতা পরীক্ষা করে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 72% স্কোর করেছে।
MMMU
76.8%
MMMU: মাল্টিমোডাল বোঝাপড়া. 30 টি বিশ্ববিদ্যালয় বিষয় থেকে মাল্টিমোডাল বোঝাপড়া বেঞ্চমার্ক। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 76.8% স্কোর করেছে।
MMMU Pro
76.8%
MMMU Pro: MMMU পেশাদার সংস্করণ. আরও চ্যালেঞ্জিং প্রশ্ন সহ MMMU এর উন্নত সংস্করণ। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 76.8% স্কোর করেছে।
ChartQA
91%
ChartQA: চার্ট প্রশ্ন ও উত্তর. চার্ট এবং গ্রাফ থেকে তথ্য বোঝা এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 91% স্কোর করেছে।
DocVQA
92%
DocVQA: ডকুমেন্ট ভিজ্যুয়াল প্রশ্ন. ডকুমেন্ট ছবি থেকে তথ্য বের করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 92% স্কোর করেছে।
Terminal-Bench
55%
Terminal-Bench: টার্মিনাল/CLI কাজ. কমান্ড-লাইন অপারেশন সম্পাদন করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 55% স্কোর করেছে।
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: বিমূর্তকরণ এবং যুক্তি. নতুন প্যাটার্ন স্বীকৃতি ধাঁধার মাধ্যমে তরল বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষা করে। Gemini 3.1 Flash-Lite এই বেঞ্চমার্কে 12% স্কোর করেছে।

Gemini 3.1 Flash-Lite সম্পর্কে

Gemini 3.1 Flash-Lite এর ক্ষমতা, বৈশিষ্ট্য এবং কীভাবে এটি আপনাকে ভালো ফলাফল অর্জন করতে সাহায্য করতে পারে জানুন।

হাই-স্পিড ইন্টেলিজেন্সের জন্য অপ্টিমাইজ করা

Gemini 3.1 Flash-Lite হলো Google-এর একটি হাই-স্পিড শক্তিশালী model, যা বিশেষভাবে সেই সব ডেভেলপারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যাদের উচ্চ-ভলিউম কাজের জন্য লো latency এবং খরচ-সাশ্রয়ী সমাধান প্রয়োজন। ৩রা মার্চ, ২০২৬-এ মুক্তি পাওয়া এই model-টি Gemini 3.1 সিরিজের একটি অপ্টিমাইজড সংস্করণ হিসেবে কাজ করে, যা আগের প্রজন্মের তুলনায় ২.৫ গুণ দ্রুত প্রথম token প্রদান করে এবং আউটপুট গতি ৪৫% বৃদ্ধি করে। এটি প্রতি সেকেন্ডে ৩৬০টিরও বেশি tokens স্ট্রিমিং করতে সক্ষম, যা একে রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশন এবং বিশাল আকারের ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য আদর্শ করে তোলে।

১ মিলিয়ন Context-সহ নেটিভ Multimodal

এই model-টি নেটিভভাবে multimodal, যা একটি বিশাল ১ মিলিয়ন-token context window-এর মধ্যে টেক্সট, ছবি, অডিও, ভিডিও এবং PDF ইনপুট সমর্থন করে। এর ফলে ডেভেলপাররা জটিল RAG পাইপলাইনের প্রয়োজন ছাড়াই বিশাল ডেটাসেট প্রসেস করতে পারেন, যেমন এক ঘণ্টা দীর্ঘ ভিডিও বা বিশাল আইনি আর্কাইভ। এর vision ক্ষমতা বিশেষত শক্তিশালী, যা ডকুমেন্টের ভিজ্যুয়াল প্রশ্নের উত্তর (DocVQA) এবং চার্ট বিশ্লেষণে পারদর্শী।

ডেভেলপারদের জন্য সূক্ষ্ম নিয়ন্ত্রণ

এর অন্যতম প্রধান বৈশিষ্ট্য হলো 'Thinking Levels' (Minimal, Low, Medium, High)-এর অন্তর্ভুক্তি। এই parameter-টি ডেভেলপারদের কাজের জটিলতার ওপর ভিত্তি করে model-এর reasoning depth সূক্ষ্মভাবে বাড়ানো বা কমানোর সুযোগ দেয়। এই নমনীয়তা নিশ্চিত করে যে ব্যবহারকারীরা classification-এর মতো সহজ কাজের জন্য অতিরিক্ত অর্থ ব্যয় করবেন না, আবার UI জেনারেশন এবং ডেটা এক্সট্রাকশনের মতো কাজের জন্য উন্নত লজিক ব্যবহারের সুযোগ পাবেন।

Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite এর ব্যবহারের ক্ষেত্র

দুর্দান্ত ফলাফল অর্জন করতে Gemini 3.1 Flash-Lite ব্যবহারের বিভিন্ন উপায় আবিষ্কার করুন।

বিপুল পরিমাণ রিয়েল-টাইম অনুবাদ

ন্যূনতম latency এবং উচ্চ সাশ্রয়ী খরচে ১০০টিরও বেশি ভাষায় হাজার হাজার চ্যাট মেসেজ বা সাপোর্ট টিকিট নিরবচ্ছিন্নভাবে প্রসেস করুন।

Multimodal কন্টেন্ট মডারেশন

উচ্চ throughput সম্পন্ন সোশ্যাল মিডিয়া ফিড বা ভিডিও প্ল্যাটফর্মে অনুপযুক্ত কন্টেন্ট শনাক্ত করতে নেটিভ ভিডিও এবং ইমেজ প্রসেসিং ব্যবহার করুন।

স্বয়ংক্রিয় স্ট্রাকচার্ড ডেটা এক্সট্রাকশন

১ মিলিয়ন token context window ব্যবহার করে বিশাল PDF আর্কাইভ বা দীর্ঘ আইনি নথি থেকে জটিল JSON স্কিমা এক্সট্রাক্ট করুন।

দ্রুত ফ্রন্ট-এন্ড প্রোটোটাইপিং

ডিজাইন ইটারেট করার জন্য প্রতি সেকেন্ডে ৩৬০টিরও বেশি tokens গতিতে কার্যকর React/Tailwind UI কম্পোনেন্ট এবং ল্যান্ডিং পেজ তৈরি করুন।

Agentic টাস্ক অর্কেস্ট্রেশন

টোকেন বাজেট না বাড়িয়েই মাল্টি-স্টেপ প্ল্যানিং, ওয়েব রিসার্চ এবং টুল ব্যবহারের মতো কাজের জন্য 'সবসময় সক্রিয়' AI agents পরিচালনা করুন।

লো-ল্যাটেন্সি কাস্টমার সার্ভিস বট

এমন কনভারসেশনাল অ্যাসিস্ট্যান্ট তৈরি করুন যা সহজ এবং জটিল প্রশ্নের পার্থক্যের ভিত্তিতে সামঞ্জস্যপূর্ণ reasoning প্রদান করে তাৎক্ষণিক উত্তর দেয়।

শক্তি

সীমাবদ্ধতা

অতুলনীয় Throughput: প্রতি সেকেন্ডে ৩৬৩ tokens স্ট্রিমিং করে, যা রিয়েল-টাইম agentic অ্যাপ্লিকেশনের জন্য 2.5 Flash-এর চেয়ে ৪৫% দ্রুত।
Reasoning-এর সীমাবদ্ধতা: অন্যান্য flagship reasoning-নির্দিষ্ট model-এর তুলনায় অ্যাবস্ট্রাক্ট লজিকের (১২% ARC-AGI v2) ক্ষেত্রে পারফরম্যান্স উল্লেখযোগ্যভাবে কম।
সাশ্রয়ী মূল্য নির্ধারণ: প্রতি ১ মিলিয়ন input tokens-এর জন্য $০.২৫ মূল্যে, এটি উচ্চ সাধারণ বুদ্ধিমত্তা বজায় রেখেও Gemini 3.1 Pro-এর তুলনায় প্রায় ১/৮ ভাগ সস্তা।
গণিত অলিম্পিয়াডে ঘাটতি: উচ্চস্তরের গণিত সমাধানে এটি বেশ পিছিয়ে, যেখানে frontier model-গুলো ৯০%+ স্কোর করে, সেখানে AIME 2025-এ এর স্কোর মাত্র ২৫%।
নেটিভ Multimodal দক্ষতা: আলাদা এনকোডারের প্রয়োজন ছাড়াই vision (৯২% DocVQA) এবং ভিডিও (৮৪.৮% VideoMMMU) প্রসেসিংয়ে অসাধারণ পারফরম্যান্স।
ফ্যাকচুয়ালিটি ক্যালিব্রেশন: তথ্যাদি অনুসন্ধানের কাজে (৪৩.৩% SimpleQA) Pro-tier বা অন্যান্য frontier বিকল্পের তুলনায় হ্যালুসিনেশনের হার বেশি।
সূক্ষ্ম কম্পিউট কন্ট্রোল: এটিই প্রথম model যা reasoning depth-এর উপর সুনির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ দেয়, ফলে খরচ ও পারফরম্যান্সের অনুপাত অপ্টিমাইজ করা সম্ভব হয়।
Instruction Drift: অত্যন্ত দীর্ঘ এবং জটিল মাল্টি-স্টেপ ইনস্ট্রাকশনের ক্ষেত্রে এটি মাঝে মাঝে ছোটখাটো ফরম্যাটিং সীমাবদ্ধতাগুলো মিস করতে পারে।

API দ্রুত শুরু

google/gemini-3.1-flash-lite-preview

ডকুমেন্টেশন দেখুন
google SDK
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const genAI = new GoogleGenAI(process.env.API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ 
  model: 'gemini-3.1-flash-lite-preview',
  thinkingConfig: { thinking_level: 'low' }
});

async function generate() {
  const prompt = "Extract key entities from this document.";
  const result = await model.generateContent(prompt);
  console.log(result.response.text());
}

generate();

SDK ইনস্টল করুন এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে API কল করা শুরু করুন।

Gemini 3.1 Flash-Lite সম্পর্কে মানুষ কী বলছে

Gemini 3.1 Flash-Lite সম্পর্কে কমিউনিটি কী ভাবছে দেখুন

Flash-lite সামারাইজেশনের মতো নির্দিষ্ট কাজের জন্য অবিশ্বাস্য দ্রুত এবং কার্যকর... গতির এই উল্লম্ফন প্রশংসনীয়।
reddit user
reddit
Gemini 3.1 Flash-Lite হলো মিড-টায়ার API প্রোভাইডারদের জন্য একটি নিরব ঘাতক... এর খরচ কমানোর সুবিধা দ্রুত বাড়তে থাকে।
@9chaku
twitter
বেশিরভাগ benchmark-এ 3.1 Flash-Lite আগের 2.5 Flash-কে ছাড়িয়ে গেছে, তাও আবার দুর্দান্ত গতিতে!
Tulsee Doshi
twitter
যারা বড় পরিসরে AI agents চালাচ্ছেন, তাদের জন্য এই model-টি 'সবসময় সক্রিয়' থাকার খরচকে সাধ্যের মধ্যে নিয়ে এসেছে। ৩৬৩ t/s সত্যিই দারুণ।
@prince_twets
twitter
এর দাম অবিশ্বাস্য। ১ মিলিয়ন ইনপুটের জন্য $০.২৫ খরচ হওয়ার কারণে RAG তৈরি করার চেয়ে পুরো রিপোজিটরি context-এ দিয়ে দেওয়া এখন সস্তা।
reddit user
reddit
প্রথম token আসার গতি মূলত তাৎক্ষণিক। এই প্রথম কোনো model আমার টাইপিং গতির চেয়েও দ্রুত মনে হচ্ছে।
DevGuru
hackernews

Gemini 3.1 Flash-Lite সম্পর্কে ভিডিও

Gemini 3.1 Flash-Lite সম্পর্কে টিউটোরিয়াল, রিভিউ এবং আলোচনা দেখুন

এর দাম ১ মিলিয়ন input tokens-এর জন্য ২৫ সেন্ট এবং ১ মিলিয়ন output tokens-এর জন্য $১.৫০... গতির কথা বিবেচনা করলে এটি বেশ প্রতিযোগিতামূলক।

ফ্রন্ট-এন্ড ডেভেলপমেন্টের জন্য আমি এই model-টিকে একটি অবমূল্যায়িত কোডিং model হিসেবে দেখছি এবং এটি অত্যন্ত দ্রুত গতিতে tokens সরবরাহ করে।

এটি মূলত সেই ডেভেলপারদের লক্ষ্য করে তৈরি করা হয়েছে যাদের Pro model-এর latency ছাড়াই বড় পরিসরে কাজ করা প্রয়োজন।

এখানের multimodality কেবল লোকদেখানো নয়; এটি অত্যন্ত সহজে জটিল PDF হ্যান্ডেল করছে।

২০২৬ সালে একটি 'lite' model আসলে কী অর্জন করতে পারে, Google সত্যিই তার সীমানা ছাড়িয়ে যাচ্ছে।

এবার এসেছে Gemini 3.1 Flash Light, যা Flash model-এর একটি দ্রুততর এবং কম ব্যয়বহুল সংস্করণ হতে যাচ্ছে।

এই model-গুলো প্রয়োজন কারণ আপনি যখন হাই throughput চান তখন এগুলো দারুণ কাজ করে।

১ মিলিয়ন context window এখন Gemini-র জন্য স্ট্যান্ডার্ড, তবে এত দ্রুত একটি model-এ এটি দেখা সত্যিই চিত্তাকর্ষক।

এটি গণিত অলিম্পিয়াডে জিতবে না ঠিকই, তবে ডেটা এক্সট্রাকশন এবং সামারাইজেশনের জন্য এটি নিখুঁত।

আমার প্রাথমিক টেস্টিং অনুযায়ী, এর API latency GPT-4o-mini-র চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে কম।

Google-এর এই নতুন AI model ৪৫% দ্রুত... এবং এটি আমাদের AI দিয়ে কাজ করার ধরন বদলে দিতে পারে।

সহজ কাজের জন্য Low thinking mode এবং জটিল কাজের জন্য High thinking mode... এই ফ্লেক্সিবিলিটিই একটি সাধারণ টুল থেকে একটি প্রফেশনাল টুলকে আলাদা করে।

SEO কাজের জন্য, এর দামের কারণে এটিই হতে যাচ্ছে আমার প্রতিদিনের প্রধান টুল।

এটি একটি ভিডিও দেখে তাৎক্ষণিকভাবে context বুঝতে পারে, যা কন্টেন্ট ক্রিয়েটরদের জন্য একটি গেম চেঞ্জার।

Google বর্তমানে হাই-ভলিউম টাস্কের জন্য অন্যান্য প্রোভাইডার ব্যবহার করার যুক্তি রাখা কঠিন করে তুলছে।

শুধু প্রম্পটের চেয়ে বেশি

আপনার ওয়ার্কফ্লো সুপারচার্জ করুন AI অটোমেশন দিয়ে

Automatio AI এজেন্ট, ওয়েব অটোমেশন এবং স্মার্ট ইন্টিগ্রেশনের শক্তি একত্রিত করে আপনাকে কম সময়ে আরও বেশি অর্জন করতে সাহায্য করে।

AI এজেন্ট
ওয়েব অটোমেশন
স্মার্ট ওয়ার্কফ্লো

Gemini 3.1 Flash-Lite এর জন্য প্রো টিপস

Gemini 3.1 Flash-Lite থেকে সর্বাধিক পেতে এবং ভালো ফলাফল অর্জন করতে বিশেষজ্ঞ টিপস।

Thinking Levels-এর সঠিক ব্যবহার

গতি সর্বোচ্চ পর্যায়ে রাখতে classification-এর মতো সহজ কাজের জন্য thinking_level 'minimal' সেট করুন, কিন্তু স্ট্রাকচার্ড কোড জেনারেশনের জন্য 'high' ব্যবহার করুন।

নেটিভ ভিডিও বিশ্লেষণ

ট্রান্সক্রিপশন ধাপগুলো এড়িয়ে সরাসরি API-তে র-ভিডিও ফাইল ব্যবহার করুন, যাতে একই সাথে ভিজ্যুয়াল ইভেন্ট এবং অডিও সংকেত সম্পর্কে দ্রুত ইনসাইট পাওয়া যায়।

RAG-এর পরিবর্তে Context ব্যবহার

১ মিলিয়নের কম tokens-এর ডেটাসেটের ক্ষেত্রে, রিট্রিভাল এরর এবং vector DB-র খরচ কমাতে পুরো ডকুমেন্ট সেটটি context window-তে সরাসরি ইনপুট দিন।

Batching-এর মাধ্যমে খরচ কমান

জরুরি নয় এমন কাজের জন্য খরচ আরও কমাতে batching API ব্যবহার করুন, কারণ Flash-Lite বিশেষ করে অ্যাসিনক্রোনাস প্রসেসিংয়ের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।

প্রশংসাপত্র

আমাদের ব্যবহারকারীরা কী বলেন

হাজার হাজার সন্তুষ্ট ব্যবহারকারীদের সাথে যোগ দিন যারা তাদের ওয়ার্কফ্লো রূপান্তরিত করেছেন

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

সম্পর্কিত AI Models

anthropic

Claude Opus 4.5

Anthropic

Claude Opus 4.5 is Anthropic's most powerful frontier model, delivering record-breaking 80.9% SWE-bench performance and advanced autonomous agency for coding.

200K context
$5.00/$25.00/1M
xai

Grok-4

xAI

Grok-4 by xAI is a frontier model featuring a 2M token context window, real-time X platform integration, and world-record reasoning capabilities.

2M context
$3.00/$15.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

262K context
$0.60/$2.50/1M
openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
zhipu

GLM-4.7

Zhipu (GLM)

GLM-4.7 by Zhipu AI is a flagship 358B MoE model featuring a 200K context window, elite 73.8% SWE-bench performance, and native Deep Thinking for agentic...

200K context
$0.60/$2.20/1M
alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B is Alibaba's flagship open-weight MoE model. It features native multimodal reasoning, a 1M context window, and a 19x decoding throughput...

1M context
$0.60/$3.60/1M
anthropic

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's first hybrid reasoning model, delivering state-of-the-art coding capabilities, a 200k context window, and visible thinking.

200K context
$3.00/$15.00/1M
xai

Grok-3

xAI

Grok-3 is xAI's flagship reasoning model, featuring deep logic deduction, a 128k context window, and real-time integration with X for live research and coding.

128K context
$3.00/$15.00/1M

Gemini 3.1 Flash-Lite সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্নাবলী

Gemini 3.1 Flash-Lite সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্নের উত্তর খুঁজুন