Was kostet Gemini 3.6 Flash Lite?

Es kostet 0,30 $ pro 1 Million Eingabe-tokens und 2,50 $ pro 1 Million Ausgabe-tokens. Durch diese Preisgestaltung ist es das günstigste Modell für umfangreiche agentic Workflows.

Ist Gemini 3.6 Flash Lite dasselbe wie 3.5 Flash-Lite?

Ja, es ist offiziell als 3.5 Flash-Lite dokumentiert, fungiert jedoch als optimierte Version der 3.6-Generation. Es wurde zeitgleich mit dem Standard-Modell 3.6 Flash veröffentlicht.

Wie groß ist das context window?

Das Modell unterstützt ein context window von 1.000.000 tokens. Dies ermöglicht die Verarbeitung von etwa 700.000 Wörtern in einer einzigen Anfrage ohne Verlust der Kohärenz.

Unterstützt es Vision- oder Bildeingaben?

Ja, es handelt sich um ein vollständig multimodales Modell. Es kann Bilder, Dokumente, Audiodateien und Videoclips innerhalb seines context window analysieren.

Was ist das Wissens-Cutoff-Datum für dieses Modell?

Die Trainingsdaten umfassen Informationen bis März 2026. Dadurch bleibt das Modell bei aktuellen Ereignissen und Updates von Programmbibliotheken auf dem neuesten Stand.

Kann es Computeraufgaben autonom ausführen?

Ja, es verfügt über native Unterstützung für Computer Use. Mit diesem Tool kann das Modell für Automatisierungszwecke mit Webbrowsern und Desktop-Anwendungen interagieren.

Wie schneidet es im Vergleich zum Standard-Modell 3.6 Flash ab?

Es ist deutlich schneller und 80 % günstiger, erzielt jedoch bei komplexem reasoning schlechtere Ergebnisse. Nutzen Sie es für Aufgaben mit hohem Volumen und das 3.6 Flash für tiefergehende Logik.

Gemini 3.6 Flash Lite

Gemini 3.6 Flash Lite ist ein hocheffizientes Modell von Google mit einem 1M token context window und 350 tokens/sek Durchsatz für agentic Workflows.

HoheEffizienzLangerKontextAgenticAIGoogleGemini

googleGemini21. Juli 2026

Kontext

1.0MToken

Max. Ausgabe

64KToken

Eingabepreis

$0.30/ 1M

Ausgabepreis

$2.50/ 1M

Modalität:TextImageAudioVideo

Fähigkeiten:VisionToolsStreaming

Benchmarks

GPQA

39%

HLE

18%

MMLU

84%

IFEval

89%

MATH

73%

GSM8k

94%

SWE-Bench

54%

HumanEval

85%

Terminal-Bench

54%

API-Dokumentation anzeigen

Über Gemini 3.6 Flash Lite

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Gemini 3.6 Flash Lite.

Hochgeschwindigkeits-Agentic Workflows

Gemini 3.6 Flash Lite zielt auf hochvolumige, latency-arme Aufgaben ab, bei denen Durchsatz und Kosten die primären Einschränkungen darstellen. Offiziell als Gemini 3.5 Flash-Lite dokumentiert, fungiert es als optimierter Partner des leistungsfähigeren Gemini 3.6 Flash. Dieses Modell erzielt Antwortzeiten im Sub-Sekunden-Bereich und hält einen konstanten Durchsatz von 350 output tokens pro Sekunde. Es wurde speziell für Hintergrundaufgaben, Echtzeit-Suchsynthese und groß angelegte Datenverarbeitung entwickelt.

Massiver Kontext und Tools

Trotz seiner Bezeichnung als Lite-Modell behält es das führende 1-Million-token context window. Dies ermöglicht es Entwicklern, ganze Codebasen oder riesige Dokumentenarchive ohne komplexe RAG-Pipelines zu verarbeiten. Es enthält native Unterstützung für Computer Use, was automatisierte UI-Interaktionen und Web-Navigationstools ermöglicht. Die Trainingsdaten umfassen Informationen bis März 2026 und bieten somit eine bessere Kenntnis aktueller Softwareversionen als frühere Iterationen.

Skalierbarkeit und Integration

Google hat diese Architektur für eine Sub-Sekunden-Leistung in agentic loops konzipiert. Es ist etwa 80 % günstiger als das Standard-Modell Flash und damit praktikabel für Projekte, die Millionen monatlicher Interaktionen erfordern. Es lässt sich in die Standard-Gemini API integrieren und unterstützt multimodale Eingaben, einschließlich Text, Bildern, Audio und Video.

Anwendungsfälle für Gemini 3.6 Flash Lite

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Gemini 3.6 Flash Lite für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Hochvolumige Dokumentenprüfung

Verarbeiten Sie tausende Seiten von Unternehmensunterlagen gleichzeitig, um mithilfe des 1M context window strukturierte Daten zu extrahieren.

Agentic Suche & Abruf

Powern Sie Echtzeit-Suchagenten, die aufgrund des hohen throughput in Sekundenschnelle Informationen aus dutzenden Webquellen synthetisieren.

Persistenz von Chatbot-Personas

Bewahren Sie konsistente Charaktereigenschaften und Konversationsverläufe über Millionen von tokens für immersive RPGs.

Computer Use Automatisierung

Automatisieren Sie repetitive UI-Aufgaben wie Dateneingabe und App-Navigation mit dem nativen Computer Use Tool.

Groß angelegte Daten-Tagging-Prozesse

Kategorisieren Sie Millionen von nutzergenerierten Inhalten oder Support-Tickets mit extrem geringer latency.

Leichtgewichtige Code-Generierung

Generieren Sie produktionsreife React-Komponenten oder SQL-Abfragen für eine schnelle Anwendungsentwicklung.

Stärken

Einschränkungen

Branchenführender Durchsatz: Das Modell liefert 350 output tokens pro Sekunde und ist damit das schnellste Modell der Gemini 3.x-Klasse.

Tiefe des Reasonings: Es hat Schwierigkeiten mit komplexer Logik und mehrstufigem reasoning im Vergleich zu größeren Pro- oder Standard-Flash-Modellen.

Extreme Kosteneffizienz: Mit 0,30 $ pro Million Eingabe-tokens ist es etwa 80 % günstiger als das Standard-Modell Gemini 3.6 Flash.

Ausgabe-Puffer: Das Modell ist auf 64k output tokens beschränkt, was die Nutzung für die Erstellung extrem langer Inhalte einschränkt.

Massiver 1M Context: Die Verarbeitung großer Datensätze im Vollkontext ist möglich, ohne die Fragmentierung traditioneller RAG-Systeme.

Einhaltung von Anweisungen: Einige Nutzer berichten von gelegentlichen Regressionen bei der Einhaltung komplexer Formatierungen im Vergleich zu früheren Pro-Versionen.

Aktuelles Wissens-Cutoff: Ein Cutoff-Datum vom März 2026 stellt sicher, dass das Modell aktuelle Ereignisse und die neuesten Trends in der Softwareentwicklung kennt.

Räumliche Wahrnehmung: Obwohl es multimodal ist, ist es bei der feingranularen Objekterkennung in Bildern merklich weniger präzise als das Modell 3.6 Flash.

API-Schnellstart

google/gemini-3.5-flash-lite

Dokumentation anzeigen

google SDK

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY
});

async function main() {
  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.5-flash-lite",
    input: "Extrahiere alle wichtigen Daten aus diesem Vertragstranskript.",
    system_instruction: "Gib nur JSON aus."
  });
  console.log(interaction.outputText);
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Gemini 3.6 Flash Lite sagen

Sehen Sie, was die Community über Gemini 3.6 Flash Lite denkt

“3.6 Flash ist eindeutig am schnellsten für Agenten-Schleifen und Langform-Analysen, während Flash-Lite bei der Dokumentenarbeit überraschend nah herankommt.”

— singularity_user

“Gemini 3.5 Flash-Lite ist schnell, billig und unermüdlich. Perfekt für die unspektakuläre Routine der Stapelverarbeitung.”

— WORLD3_AI

twitter

“Benchmarks sind auf artificialanalysis verfügbar... Kosten 0,09 $/0,18 $ auf Open Router, verglichen mit 1 $/5 $.”

— hn_reader_99

hackernews

“Das Lite-Modell ist schneller und viel günstiger, scheiterte aber kläglich bei Aufgaben, bei denen das Modell tief nachdenken muss.”

— AI Coding Daily

youtube

“Die Geschwindigkeit hier ist irre für Hintergrundaufgaben, im Grunde sub-second latency für die meisten UI-Interaktionen.”

— DevFlowX

twitter

“Es verarbeitet 1 Million tokens genau wie die größeren Geschwister, aber zu einem Bruchteil der Kosten.”

— United Top Tech

youtube

Videos über Gemini 3.6 Flash Lite

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Gemini 3.6 Flash Lite

“Google hat buchstäblich drei Modelle gleichzeitig veröffentlicht... 3.5 Flash lite... die Preisgestaltung ist extrem niedrig.”

“Es ist für reale Aufgaben bei höherer Geschwindigkeit und geringeren Kosten optimiert.”

“Die Leistung bei einfachen prompts ist sehr flink.”

“Flash-Lite scheint der optimale Punkt für Entwickler mit begrenztem Budget zu sein.”

“Es verarbeitet 1 Million tokens genau wie die größeren Geschwister.”

“Das Lite-Modell ist schneller und viel günstiger... gleicher Preis wie Grok 4.5.”

“Es erzielte 5 von 5 Punkten bei einem React-Projekt, Komponenten zu erstellen ist jetzt Standard.”

“Ich bemerkte einige Halluzinationen, als ich ihm sehr komplexe Logik gab.”

“Für einfache UI-Komponenten ist es so gut wie das Pro-Modell.”

“Die latency ist das größte Verkaufsargument für Echtzeit-Coding-Assistenten.”

“Dieses Modell ist im Grunde nur schneller... es ist ein token-effizienteres Modell im Vergleich zu früheren Versionen.”

“Es verbraucht etwa 17 % weniger output tokens, um eine höhere Qualität zu liefern.”

“Flash-Lite ist das kleine Arbeitstier für Hintergrundaufgaben.”

“Die Vision-Fähigkeiten sind etwas geringer, aber für OCR akzeptabel.”

“Es ist ein riesiger Schritt nach vorn für groß angelegte Automatisierung.”

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Pro-Tipps für Gemini 3.6 Flash Lite

Expertentipps, um das Beste aus Gemini 3.6 Flash Lite herauszuholen.

Thinking-Level festlegen

Lassen Sie thinking_level für einfache Klassifizierungen auf einem minimalen Wert, um die Geschwindigkeit zu maximieren, erhöhen Sie ihn jedoch für tool-calling.

Sampling-Parameter entfernen

Die 3.x API ignoriert temperature und top_p. Verwenden Sie daher explizite Systemanweisungen, um die Deterministik der Ausgabe zu steuern.

1M Context nutzen

Speisen Sie die gesamte relevante Wissensbasis direkt in den prompt ein, um bessere Ergebnisse als mit fragmentierten RAG-Systemen zu erzielen.

System-Anweisungen verwenden

Nutzen Sie system_instruction anstelle von Pre-filling des Modell-Turns, um einleitende Floskeln in JSON-Ausgaben zu vermeiden.

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