google

Gemini 3.1 Flash-Lite

A Gemini 3.1 Flash-Lite a Google leggyorsabb és leghatékonyabb modelje. 1M context, natív multimodality és 363 tokens/sec sebesség a skálázhatósághoz.

MultimodalHigh SpeedCost EfficientGoogle Gemini
google logogoogleGemini 3.12026. március 3.
Kontextus
1.0Mtoken
Max kimenet
66Ktoken
Bemenet ara
$0.25/ 1M
Kimenet ara
$1.50/ 1M
Modalitas:TextImageAudioVideo
Kepessegek:LatasEszkozokStreaming
Benchmarkok
GPQA
86.9%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. Gemini 3.1 Flash-Lite 86.9% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
16%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. Gemini 3.1 Flash-Lite 16% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
88.9%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. Gemini 3.1 Flash-Lite 88.9% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
80%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. Gemini 3.1 Flash-Lite 80% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
43.3%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. Gemini 3.1 Flash-Lite 43.3% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
85%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. Gemini 3.1 Flash-Lite 85% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
25%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. Gemini 3.1 Flash-Lite 25% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
78%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. Gemini 3.1 Flash-Lite 78% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
95%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. Gemini 3.1 Flash-Lite 95% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
92%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. Gemini 3.1 Flash-Lite 92% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
75%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. Gemini 3.1 Flash-Lite 75% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
35%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. Gemini 3.1 Flash-Lite 35% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
88%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. Gemini 3.1 Flash-Lite 88% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
72%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. Gemini 3.1 Flash-Lite 72% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
76.8%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. Gemini 3.1 Flash-Lite 76.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
76.8%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. Gemini 3.1 Flash-Lite 76.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
91%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. Gemini 3.1 Flash-Lite 91% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
92%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. Gemini 3.1 Flash-Lite 92% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
55%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. Gemini 3.1 Flash-Lite 55% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. Gemini 3.1 Flash-Lite 12% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A Gemini 3.1 Flash-Lite reszletei

Ismerd meg a Gemini 3.1 Flash-Lite kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

A Gemini 3.1 Flash-Lite-ot nagy volumenű AI alkalmazásokra tervezték, ahol a feldolgozási sebesség a legfontosabb műszaki követelmény. A nagyobb Pro modellektől eltérően a Flash-Lite egy áramvonalas architektúrát használ, amely a throughput-ot helyezi előtérbe, elérve a 363 token/másodperc sebességet. Speciális eszközként szolgál azoknak a fejlesztőknek, akik valós idejű hangalapú agenteket, automatizált tartalommoderáló rendszereket és nagyszabású adatkinyerő csővezetékeket építenek, amelyeknek költséghatékonynak kell maradniuk nagy forgalom mellett is.

A "lite" elnevezés ellenére a model megtartja az 1 millió tokenes context window-t. Egyetlen kérésen belül képes nyers audio fájlokat, órás videókat és több száz oldalas PDF-eket feldolgozni. A Thinking Levels bevezetésével a Google lehetővé teszi a felhasználóknak, hogy válasszanak az azonnali válaszok az egyszerű feladatokhoz, és egy mélyebb reasoning fázis között a komplex logika számára. Ez több teljesítményprofilt kínál egyetlen API végponton belül a költség és a pontosság egyensúlyozásához.

A model natívan multimodal, ami szükségtelenné teszi külső eszközök használatát audio átírásához vagy képek leírásához a feldolgozás előtt. Ez a natív képesség javítja a teljesítményt olyan vizuális feladatokban, mint a dokumentumok kérdezz-felelek alapú elemzése és a diagramok értelmezése. A fejlesztők a thinking_level paramétert használhatják a belső reasoning idő szabályozására, hatékonyan skálázva a model erőfeszítéseit az egyes lekérdezések konkrét komplexitása alapján.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Hasznalati esetek a Gemini 3.1 Flash-Lite szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a Gemini 3.1 Flash-Lite-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Nagy volumenű fordítás

Több ezer többnyelvű csevegőüzenet vagy ügyfélszolgálati jegy valós idejű feldolgozása, másodpercen belüli latency-vel.

Intelligens model útválasztás (routing)

Gyors osztályozóként funkcionál annak eldöntésére, hogy a beérkező lekérdezéseket drágább modellekre kell-e továbbítani.

Multimodal tartalommoderálás

Felhasználók által feltöltött képek és videók nagy csoportjainak átvizsgálása biztonsági megfelelés érdekében, alacsony költséggel.

Valós idejű UI prototípusok készítése

Funkcionális React vagy Tailwind komponensek generálása kézzel rajzolt vázlatokból vagy verbális leírásokból.

Hosszú dokumentumok összegzése

Hatalmas jogi archívumok vagy műszaki kézikönyvek tömörítése az 1M tokenes context window használatával, a kontextus elvesztése nélkül.

Élő audio átírás

Több órányi meeting vagy előadás felvételének átalakítása strukturált összefoglalókká és teendőkké egyetlen menetben.

Erossegek

Korlatozasok

Villámgyors teljesítmény: A 363 tokens per másodperces sebességgel ez az iparág egyik leggyorsabb modelje a valós idejű válaszadás terén.
Alacsony faktumbeli pontosság: A 43,3%-os SimpleQA pontszám arra utal, hogy általános tudást igénylő feladatoknál grounding nélkül magas a hallucináció veszélye.
Fejlett reasoning: 86,9%-os eredményt ér el a GPQA Diamond teszten, PhD-szintű tudományos logikát kínálva egy könnyűsúlyú kategóriában.
Áremelkedés: Jelentősen drágább, mint az elődje, a Gemini 2.5 Flash-Lite, amelyet lecserél a kínálatban.
Dinamikus költségszabályozás: A Thinking Levels paraméter lehetővé teszi a számítási költségek precíz szabályozását kérésenként.
Magasabb latency a high-thinking módban: A high thinking szint használata körülbelül 7-10 másodpercnyi előzetes számítást ad hozzá, mielőtt a generálás megkezdődne.
Egységes multimodality: Az audio, videó és PDF fájlok natív feldolgozása szükségtelenné teszi a komplex többmodelles munkafolyamatokat.
Biztonsági korlátozások: Belső tesztek 21,7%-os csökkenést mutatnak a kép-szöveg biztonsági konzisztenciában a red-teaming gyakorlatok során.

API gyorsinditas

google/gemini-3.1-flash-lite-preview

Dokumentacio megtekintese
google SDK
import { GoogleGenAI } from "@google/generative-ai";

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

const result = await model.generateContent("Készíts egy időjárás dashboard UI-t.");
console.log(result.response.text());

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a Gemini 3.1 Flash-Lite-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a Gemini 3.1 Flash-Lite-rol

A 3.1 Flash-Lite kódolási képessége meglepően jó front-end fejlesztéshez; tökéletesen megkódolt egy 360 fokos nézőt.
WorldofAI
youtube
A Gemini 3.1 Flash-Lite az a model, amivel mindig aktív multimodal AI Agenteket építhetünk. Olvas, összeköt és konszolidál mindent.
Shubham Saboo
twitter
Az árazás hatalmas sokk. A 3,75-szörös ugrás az output tokeneknél fájni fog, ha szoros a felhő költségvetésed.
Binary Verse AI
youtube
A komplexitás terhét a fejlesztői csapatod architektúrájáról közvetlenül a Google infrastruktúrájára helyezi át.
Julian Goldie
youtube
Újabb árcsökkenés az intelligenciáért. Nagy sebesség, alacsony költség, magas intelligencia. Nagyszerű model agentic routinghoz.
ctgtplb
twitter
Az 1M context még mindig a gyilkos funkció itt. Teljes repo mappákat dobhatok bele, és csak működik, másodpercen belüli TTFT-vel.
DevFlow_26
reddit

Videok a Gemini 3.1 Flash-Lite-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a Gemini 3.1 Flash-Lite-rol

Úgy tűnik, valahogy sikerült rengeteg intelligenciát belesűríteniük ebbe a modelbe.

Olyan munkafolyamatokhoz használnám, ahol nagy a throughput, és a feladatok jól definiáltak.

A Flash-Lite front-end képességei még a legtöbb általam használt modelét is felülmúlják.

Szó szerint egyetlen próbálkozásra létrehozott egy teljesen működőképes nézőt.

Ez a model ideális azoknak, akiknek sebességre van szükségük a logika feláldozása nélkül.

Ez a model egy igásló, amelyet kifejezetten nagy throughput-ot igénylő feladatokra terveztek.

Ha minimális thinking költségvetéssel futtatod, lényegében non-reasoning modelként működik, és rendkívül gyors.

Meglepően jó munkát végzett a weboldallal, amit kimenetként kaptunk.

A sebesség-költség arány az igazi oka annak, hogy miért vinnéd ide a production alkalmazásaidat.

Natívan kezeli a multimodal inputokat, ami hatalmas előny a versenytársakkal szemben.

A GPQA Diamond teszten elért közel 87% egy lite címkéjű modeltől alapjaiban rengeti meg a kategorizálási rendszerünket.

Ne használd ezt a modellt ténybeli forrásként... a tényeket neked kell megadnod hozzá.

A 3.1 Flash-Lite segítségével elkerülheted három másik mikroszolgáltatás futtatását... ez az egyszerűség valódi pénzt ér.

A 45 százalékos kimeneti sebességnövekedés azonnal érezhető a streaming válaszadásnál.

Fillérekért kapsz 1M context-et, ami produkciós környezetben még mindig varázslatnak tűnik.

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a Gemini 3.1 Flash-Lite szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a Gemini 3.1 Flash-Lite-bol es jobb eredmenyeket erj el.

Thinking Levels beállítása

Használj minimális thinking szintet osztályozási feladatokhoz a költségek csökkentése érdekében, de válts magasra a komplex kódolási feladatoknál.

Grounding engedélyezése

Faktumokat igénylő feladatoknál mindig használd a Google Search groundingot, mivel az alap ténybeli pontossága alacsonyabb.

Nyers fájlok feltöltése

Kerüld az audio vagy videó előzetes szöveggé alakítását; helyette tölts fel nyers fájlokat, hogy kihasználd a natív multimodality előnyeit.

System Instructions használata

Szigorúan tartasd be a JSON sémákat a system_instruction paraméter használatával, hogy minimalizáld az output javításához szükséges tokeneket.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

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.

Kapcsolodo 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.

256K context
$0.60/$3.00/1M
zhipu

GLM-5

Zhipu (GLM)

GLM-5 is Zhipu AI's 744B parameter open-weight powerhouse, excelling in long-horizon agentic tasks, coding, and factual accuracy with a 200k context window.

200K context
$1.00/$3.20/1M
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
openai

GPT-5.2

OpenAI

GPT-5.2 is OpenAI's flagship model for professional tasks, featuring a 400K context window, elite coding, and deep multi-step reasoning capabilities.

400K context
$1.75/$14.00/1M
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
$0.40/$2.40/1M
moonshot

Kimi K2 Thinking

Moonshot

Kimi K2 Thinking is Moonshot AI's trillion-parameter reasoning model. It outperforms GPT-5 on HLE and supports 300 sequential tool calls autonomously for...

256K context
$0.60/$2.50/1M

Gyakran ismetelt kerdesek a Gemini 3.1 Flash-Lite-rol

Talalj valaszokat a Gemini 3.1 Flash-Lite-val kapcsolatos gyakori kerdesekre