google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite adalah model Google tercepat dan paling hemat biaya. Dilengkapi 1M context, native multimodality, dan kecepatan 363 tokens/detik untuk...

MultimodalKecepatan TinggiEfisiensi BiayaGoogle Gemini
google logogoogleGemini 3.12026-03-03
Konteks
1.0Mtoken
Output maks.
66Ktoken
Harga input
$0.25/ 1M
Harga output
$1.50/ 1M
Modalitas:TextImageAudioVideo
Kemampuan:VisiAlatStreaming
Benchmarks
GPQA
86.9%
GPQA: Tanya Jawab Sains Tingkat Doktoral. Benchmark ketat dengan 448 pertanyaan pilihan ganda dalam biologi, fisika, dan kimia yang dibuat oleh pakar domain. Para ahli PhD hanya mencapai akurasi 65-74%, sementara non-ahli hanya mendapat 34% bahkan dengan akses web tak terbatas (sehingga disebut 'tahan Google'). Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 86.9% pada benchmark ini.
HLE
16%
HLE: Penalaran Keahlian Tingkat Tinggi. Menguji kemampuan model untuk mendemonstrasikan penalaran tingkat ahli di domain khusus. Mengevaluasi pemahaman mendalam tentang topik kompleks yang membutuhkan pengetahuan tingkat profesional. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 16% pada benchmark ini.
MMLU
88.9%
MMLU: Pemahaman Bahasa Multitugas Masif. Benchmark komprehensif dengan 16.000 pertanyaan pilihan ganda meliputi 57 mata pelajaran akademik termasuk matematika, filsafat, hukum, dan kedokteran. Menguji pengetahuan luas dan kemampuan penalaran. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 88.9% pada benchmark ini.
MMLU Pro
80%
MMLU Pro: MMLU Edisi Profesional. Versi MMLU yang ditingkatkan dengan 12.032 pertanyaan menggunakan format 10 pilihan yang lebih sulit. Mencakup Matematika, Fisika, Kimia, Hukum, Teknik, Ekonomi, Kesehatan, Psikologi, Bisnis, Biologi, Filsafat, dan Ilmu Komputer. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 80% pada benchmark ini.
SimpleQA
43.3%
SimpleQA: Benchmark Akurasi Faktual. Menguji kemampuan model untuk memberikan respons yang akurat dan faktual terhadap pertanyaan langsung. Mengukur keandalan dan mengurangi halusinasi dalam tugas pengambilan pengetahuan. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 43.3% pada benchmark ini.
IFEval
85%
IFEval: Evaluasi Kepatuhan Instruksi. Mengukur seberapa baik model mengikuti instruksi dan batasan tertentu. Menguji kemampuan untuk mematuhi aturan format, batas panjang, dan persyaratan eksplisit lainnya. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 85% pada benchmark ini.
AIME 2025
25%
AIME 2025: Ujian Matematika Undangan Amerika. Soal matematika tingkat kompetisi dari ujian AIME bergengsi yang dirancang untuk siswa SMA berbakat. Menguji pemecahan masalah matematika tingkat lanjut yang membutuhkan penalaran abstrak, bukan sekadar pencocokan pola. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 25% pada benchmark ini.
MATH
78%
MATH: Pemecahan Masalah Matematika. Benchmark matematika komprehensif yang menguji pemecahan masalah dalam aljabar, geometri, kalkulus, dan domain matematika lainnya. Membutuhkan penalaran multi-langkah dan pengetahuan matematika formal. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 78% pada benchmark ini.
GSM8k
95%
GSM8k: Matematika SD 8K. 8.500 soal cerita matematika tingkat SD yang membutuhkan penalaran multi-langkah. Menguji aritmatika dasar dan pemikiran logis melalui skenario dunia nyata seperti belanja atau perhitungan waktu. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 95% pada benchmark ini.
MGSM
92%
MGSM: Matematika SD Multibahasa. Benchmark GSM8k yang diterjemahkan ke 10 bahasa termasuk Spanyol, Prancis, Jerman, Rusia, Cina, dan Jepang. Menguji penalaran matematika dalam berbagai bahasa. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 92% pada benchmark ini.
MathVista
75%
MathVista: Penalaran Matematika Visual. Menguji kemampuan untuk menyelesaikan masalah matematika yang melibatkan elemen visual seperti grafik, diagram geometri, dan figur ilmiah. Menggabungkan pemahaman visual dengan penalaran matematika. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 75% pada benchmark ini.
SWE-Bench
35%
SWE-Bench: Benchmark Rekayasa Perangkat Lunak. Model AI mencoba menyelesaikan masalah GitHub nyata dalam proyek Python open-source dengan verifikasi manusia. Menguji keterampilan rekayasa perangkat lunak praktis pada codebase produksi. Model terbaik meningkat dari 4,4% di 2023 menjadi lebih dari 70% di 2024. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 35% pada benchmark ini.
HumanEval
88%
HumanEval: Masalah Pemrograman Python. 164 masalah pemrograman yang ditulis tangan di mana model harus menghasilkan implementasi fungsi Python yang benar. Setiap solusi diverifikasi dengan unit test. Model terbaik sekarang mencapai akurasi lebih dari 90%. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 88% pada benchmark ini.
LiveCodeBench
72%
LiveCodeBench: Benchmark Koding Langsung. Menguji kemampuan koding pada tantangan pemrograman dunia nyata yang terus diperbarui. Berbeda dengan benchmark statis, menggunakan masalah baru untuk mencegah kontaminasi data dan mengukur keterampilan koding yang sebenarnya. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 72% pada benchmark ini.
MMMU
76.8%
MMMU: Pemahaman Multimodal. Benchmark Pemahaman Multimodal Multi-disiplin Masif yang menguji model penglihatan-bahasa pada masalah tingkat universitas di 30 mata pelajaran yang membutuhkan pemahaman gambar dan pengetahuan ahli. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 76.8% pada benchmark ini.
MMMU Pro
76.8%
MMMU Pro: MMMU Edisi Profesional. Versi MMMU yang ditingkatkan dengan pertanyaan lebih sulit dan evaluasi lebih ketat. Menguji penalaran multimodal tingkat lanjut di tingkat profesional dan ahli. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 76.8% pada benchmark ini.
ChartQA
91%
ChartQA: Tanya Jawab Grafik. Menguji kemampuan untuk memahami dan bernalar tentang informasi yang disajikan dalam grafik dan diagram. Membutuhkan ekstraksi data, perbandingan nilai, dan melakukan perhitungan dari representasi visual data. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 91% pada benchmark ini.
DocVQA
92%
DocVQA: Tanya Jawab Visual Dokumen. Benchmark Tanya Jawab Visual Dokumen yang menguji kemampuan untuk mengekstrak dan bernalar tentang informasi dari gambar dokumen termasuk formulir, laporan, dan teks yang dipindai. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 92% pada benchmark ini.
Terminal-Bench
55%
Terminal-Bench: Tugas Terminal/CLI. Menguji kemampuan untuk melakukan operasi baris perintah, menulis skrip shell, dan menavigasi lingkungan terminal. Mengukur keterampilan administrasi sistem praktis dan alur kerja pengembangan. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 55% pada benchmark ini.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraksi dan Penalaran. Abstraction and Reasoning Corpus untuk AGI - menguji kecerdasan fluida melalui teka-teki pengenalan pola baru. Setiap tugas membutuhkan penemuan aturan yang mendasari dari contoh, mengukur kemampuan penalaran umum daripada menghafal. Gemini 3.1 Flash-Lite meraih skor 12% pada benchmark ini.

Tentang Gemini 3.1 Flash-Lite

Pelajari tentang kemampuan, fitur, dan cara menggunakan Gemini 3.1 Flash-Lite.

Dioptimalkan untuk Inteligensi Kecepatan Tinggi

Gemini 3.1 Flash-Lite adalah model kerja keras berkecepatan tinggi dari Google, dirancang khusus untuk beban kerja developer bervolume tinggi di mana latency rendah dan efisiensi biaya adalah hal yang utama. Dirilis pada 3 Maret 2026, model ini berfungsi sebagai entri yang dioptimalkan dalam seri Gemini 3.1, memberikan waktu-ke-token-pertama 2,5x lebih cepat dan peningkatan kecepatan output sebesar 45% dibandingkan generasi sebelumnya. Model ini mampu melakukan streaming lebih dari 360 tokens per detik, menjadikannya ideal untuk aplikasi real-time dan pemrosesan data skala masif.

Native Multimodal dengan 1M Context

Model ini bersifat native multimodal, mendukung input teks, gambar, audio, video, dan PDF dalam 1 juta-token context window yang masif. Hal ini memungkinkan developer untuk memproses dataset yang sangat besar, seperti video berdurasi satu jam atau arsip hukum yang masif, tanpa memerlukan pipeline RAG yang rumit. Kemampuan vision-nya sangat kuat, unggul dalam tanya jawab visual dokumen (DocVQA) dan analisis grafik.

Kontrol Developer yang Granular

Fitur unggulannya adalah pengenalan 'Thinking Levels' (Minimal, Low, Medium, High). Parameter ini memungkinkan developer untuk secara granular mengatur kedalaman reasoning model ke atas atau ke bawah berdasarkan kompleksitas tugas. Fleksibilitas ini memastikan bahwa pengguna tidak membayar lebih untuk tugas sederhana seperti klasifikasi, sambil tetap memiliki akses ke logika yang ditingkatkan untuk output yang lebih terstruktur seperti pembuatan UI dan ekstraksi data.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Kasus Penggunaan untuk Gemini 3.1 Flash-Lite

Temukan berbagai cara menggunakan Gemini 3.1 Flash-Lite untuk hasil yang luar biasa.

Terjemahan Real-Time Volume Tinggi

Proses ribuan pesan chat atau tiket dukungan secara mulus di lebih dari 100 bahasa dengan latency minimal dan efisiensi biaya tinggi.

Moderasi Konten Multimodal

Manfaatkan pemrosesan video dan gambar native untuk menandai konten yang tidak pantas pada feed media sosial atau platform video dengan throughput tinggi.

Ekstraksi Data Terstruktur Otomatis

Ekstrak skema JSON yang kompleks dari arsip PDF masif atau dokumen hukum berdurasi panjang menggunakan 1 juta token context window.

Prototyping Front-End Agile

Hasilkan komponen UI React/Tailwind dan landing page fungsional dengan cepat pada kecepatan lebih dari 360 tokens per detik untuk desain iteratif.

Orkestrasi Tugas Agentic

Berdayakan AI agent 'selalu aktif' yang melakukan perencanaan multi-langkah, riset web, dan penggunaan alat tanpa menghabiskan anggaran token.

Bot Layanan Pelanggan Latency Rendah

Terapkan asisten percakapan yang memberikan respons seketika dengan reasoning yang dapat disesuaikan untuk pertanyaan sederhana vs kompleks.

Kelebihan

Keterbatasan

Throughput Tak Tertandingi: Streaming pada 363 tokens per detik, menjadikannya 45% lebih cepat daripada 2.5 Flash untuk aplikasi agentic real-time.
Batasan Reasoning: Performa secara signifikan lebih rendah pada logika abstrak (12% ARC-AGI v2) dibandingkan dengan model flagship khusus reasoning.
Harga Agresif: Dengan harga $0.25/juta input tokens, biayanya sekitar 1/8 dari Gemini 3.1 Pro namun tetap mempertahankan inteligensi umum yang tinggi.
Celah Olimpiade Matematika: Kesulitan dengan matematika tingkat elit, hanya mencetak skor 25% pada AIME 2025 dibandingkan dengan 90%+ untuk frontier model.
Penguasaan Native Multimodal: Performa luar biasa pada vision (92% DocVQA) dan video (84.8% VideoMMMU) tanpa memerlukan encoder terpisah.
Kalibrasi Faktualitas: Menghadapi tingkat halusinasi yang lebih tinggi dalam tugas pencarian fakta (43.3% SimpleQA) dibandingkan opsi tingkat Pro atau frontier model lainnya.
Kontrol Komputasi Granular: Model pertama yang menawarkan kontrol presisi atas kedalaman reasoning, memungkinkan optimalisasi rasio biaya terhadap performa.
Instruction Drift: Terkadang dapat melewatkan batasan pemformatan kecil dalam instruksi multi-langkah yang sangat panjang dan kompleks.

Mulai Cepat API

google/gemini-3.1-flash-lite-preview

Lihat Dokumentasi
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();

Instal SDK dan mulai melakukan panggilan API dalam hitungan menit.

Apa Kata Orang Tentang Gemini 3.1 Flash-Lite

Lihat apa yang dipikirkan komunitas tentang Gemini 3.1 Flash-Lite

Flash lite sangat cepat dan efektif untuk alur kerja spesifik seperti peringkasan... ini adalah lonjakan kecepatan yang sangat disambut.
reddit user
reddit
Gemini 3.1 Flash-Lite adalah pukulan telak bagi penyedia API tingkat menengah... kurva biaya terakumulasi dengan cepat.
@9chaku
twitter
3.1 Flash-Lite mengungguli 2.5 Flash di sebagian besar benchmark sambil tetap menjadi model yang sangat lincah!
Tulsee Doshi
twitter
Bagi builder yang menjalankan AI agents dalam skala besar, ini adalah model yang membuat status 'selalu aktif' benar-benar terjangkau. 363 t/s itu liar.
@prince_twets
twitter
Harganya gila. $0.25 untuk 1 juta input membuatnya lebih murah untuk memasukkan seluruh repo ke dalam context daripada membangun RAG.
reddit user
reddit
Kecepatan ke token pertama pada dasarnya instan. Ini pertama kalinya sebuah model terasa lebih cepat daripada pengetikan saya sendiri.
DevGuru
hackernews

Video Tentang Gemini 3.1 Flash-Lite

Tonton tutorial, ulasan, dan diskusi tentang Gemini 3.1 Flash-Lite

Harga dipatok pada 25 sen per 1 juta input tokens dan $1.50 per 1 juta output tokens... masih cukup kompetitif mengingat kecepatannya.

Saya menemukan model ini sebagai model coding yang diremehkan, fokus pada pengembangan front-end dan memberikan token dengan sangat cepat.

Ini benar-benar menyasar developer yang membutuhkan skala tanpa latency dari model Pro.

Multimodalitas di sini bukan sekadar gimmick; ia menangani PDF kompleks dengan mudah.

Google benar-benar mendorong batasan tentang apa yang sebenarnya bisa dicapai oleh model 'lite' di tahun 2026.

Kali ini, ada Gemini 3.1 Flash Light, yang seharusnya menjadi versi yang lebih cepat dan lebih murah dari model Flash.

Model-model ini dibutuhkan karena Anda ingin menggunakannya dalam aplikasi yang memerlukan throughput tinggi.

Context window 1 juta sekarang menjadi standar untuk Gemini, tetapi melihatnya pada model secepat ini sangat mengesankan.

Ini tidak akan memenangkan olimpiade matematika, tetapi sangat cocok untuk ekstraksi dan ringkasan.

Latency API secara signifikan lebih rendah daripada GPT-4o-mini dalam pengujian awal saya.

Model AI baru dari Google ini 45% lebih cepat... dan ini mungkin akan mengubah cara kita semua membangun dengan AI.

Mode thinking rendah untuk hal-hal cepat dan mudah. Mode thinking tinggi untuk tugas berat... fleksibilitas itulah yang membedakan mainan dengan alat sungguhan.

Untuk tugas SEO, ini akan menjadi pilihan utama sehari-hari saya karena titik harganya.

Fakta bahwa ia dapat melihat video dan memahami konteksnya hampir seketika adalah pengubah permainan bagi pembuat konten.

Google membuatnya sangat sulit untuk membenarkan penggunaan penyedia lain untuk tugas bervolume tinggi saat ini.

Lebih dari sekadar prompt

Tingkatkan alur kerja Anda dengan Otomatisasi AI

Automatio menggabungkan kekuatan agen AI, otomatisasi web, dan integrasi cerdas untuk membantu Anda mencapai lebih banyak dalam waktu lebih singkat.

Agen AI
Otomasi Web
Alur Kerja Cerdas

Tips Pro untuk Gemini 3.1 Flash-Lite

Tips ahli untuk memaksimalkan Gemini 3.1 Flash-Lite.

Manfaatkan Thinking Levels

Atur thinking_level ke 'minimal' untuk tugas sederhana seperti klasifikasi guna memaksimalkan kecepatan, namun gunakan 'high' untuk pembuatan kode terstruktur.

Analisis Video Native

Masukkan file video mentah secara langsung ke API untuk mendapatkan wawasan lebih cepat tentang peristiwa visual dan isyarat audio secara bersamaan, tanpa perlu langkah transkrip.

Context Lebih Unggul dari RAG

Untuk dataset di bawah 1 juta tokens, masukkan seluruh kumpulan dokumen ke dalam context window untuk menghilangkan kesalahan pengambilan data dan biaya vector DB.

Optimalkan dengan Batching

Gunakan API batching untuk tugas yang tidak mendesak guna mengurangi biaya lebih lanjut, karena Flash-Lite dioptimalkan secara khusus untuk pemrosesan asinkron.

Testimoni

Apa Kata Pengguna Kami

Bergabunglah dengan ribuan pengguna puas yang telah mengubah alur kerja mereka

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.

Terkait 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

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Gemini 3.1 Flash-Lite

Temukan jawaban untuk pertanyaan umum tentang Gemini 3.1 Flash-Lite