google

Gemini 3.1 Flash-Lite

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

MultimodalKecepatan TinggiHemat BiayaGoogle Gemini
google logogoogleGemini 3.13 Maret 2026
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.

Gemini 3.1 Flash-Lite dirancang untuk aplikasi AI bervolume tinggi di mana kecepatan pemrosesan adalah persyaratan teknis utama. Berbeda dengan model Pro yang lebih besar, Flash-Lite menggunakan arsitektur yang efisien yang memprioritaskan throughput, mencapai 363 tokens per detik. Model ini berfungsi sebagai alat khusus bagi developer yang membangun voice agent real-time, sistem moderasi konten otomatis, dan pipeline ekstraksi data skala besar yang harus tetap hemat biaya di bawah lalu lintas padat.

Meskipun berlabel lite, model ini tetap mempertahankan 1 juta token context window. Model ini dapat menelan file audio mentah, video berdurasi satu jam, dan ratusan halaman PDF dalam satu permintaan. Dengan memperkenalkan Thinking Levels, Google memungkinkan pengguna untuk memilih antara respons yang hampir instan untuk tugas sederhana dan fase reasoning yang lebih dalam untuk logika kompleks. Ini memberikan berbagai profil performa dalam satu endpoint API untuk menyeimbangkan biaya dan akurasi.

Model ini bersifat multimodal secara native, yang menghilangkan kebutuhan akan tool eksternal untuk mentranskripsi audio atau mendeskripsikan gambar sebelum diproses. Kemampuan native ini meningkatkan performa pada tugas visual seperti tanya jawab dokumen dan analisis grafik. Developer dapat menggunakan parameter thinking_level untuk menyesuaikan waktu reasoning internal, yang secara efektif menskalakan upaya model berdasarkan kompleksitas spesifik dari setiap kueri.

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 Volume Tinggi

Memproses ribuan pesan chat multibahasa atau tiket dukungan secara real-time dengan latency di bawah satu detik.

Routing Model Cerdas

Berfungsi sebagai pengklasifikasi cepat untuk menentukan apakah kueri masuk perlu diteruskan ke model yang lebih mahal.

Moderasi Konten Multimodal

Memindai sekumpulan besar gambar dan video buatan pengguna untuk kepatuhan keamanan dengan biaya rendah.

Pembuatan Prototipe UI Real-Time

Menghasilkan komponen React atau Tailwind yang fungsional dari wireframe yang digambar tangan atau deskripsi verbal.

Ringkasan Dokumen Panjang

Meringkas arsip hukum atau manual teknis yang masif tanpa kehilangan context di seluruh 1M token window.

Transkripsi Audio Langsung

Mengonversi rekaman rapat atau kuliah selama berjam-jam menjadi ringkasan terstruktur dan poin tindakan dalam satu kali proses.

Kelebihan

Keterbatasan

Performa Sangat Cepat: Dengan 363 tokens per detik, ini adalah salah satu model tercepat di industri untuk respons real-time.
Recall Faktual Rendah: Skor SimpleQA sebesar 43,3% menunjukkan risiko halusinasi yang tinggi untuk pengetahuan umum tanpa grounding.
Reasoning Canggih: Mencapai 86,9% pada GPQA Diamond, memberikan logika ilmiah setingkat PhD dalam tingkatan yang ringan.
Kenaikan Harga: Harga secara signifikan lebih mahal dibandingkan Gemini 2.5 Flash-Lite yang digantikannya dalam jajaran model.
Kontrol Biaya Dinamis: Parameter Thinking Levels memungkinkan kontrol granular atas pengeluaran komputasi per permintaan.
Latency Lebih Tinggi pada High-Thinking: Penggunaan level high thinking menambah sekitar 7 hingga 10 detik pra-komputasi sebelum generasi dimulai.
Multimodality Terpadu: Ingesti native audio, video, dan PDF menghilangkan kebutuhan akan pipeline orkestrasi multi-model yang kompleks.
Penolakan Keamanan: Pengujian internal menunjukkan penurunan konsistensi keamanan image-to-text sebesar 21,7% selama latihan red-teaming.

Mulai Cepat API

google/gemini-3.1-flash-lite-preview

Lihat Dokumentasi
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("Create a weather dashboard UI.");
console.log(result.response.text());

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

Kemampuan coding 3.1 Flash-Lite sangat mengejutkan untuk pengembangan front-end; ia membuat viewer 360 derajat dengan sempurna.
WorldofAI
youtube
Gemini 3.1 Flash-Lite adalah model untuk membangun AI Agents multimodal yang selalu aktif. Ia membaca, menghubungkan, dan mengonsolidasikan segalanya.
Shubham Saboo
twitter
Harganya sangat mengejutkan. Lonjakan 3,75x pada output tokens akan terasa berat jika Anda memiliki anggaran cloud yang ketat.
Binary Verse AI
youtube
Ini mengalihkan beban kompleksitas dari arsitektur tim engineering Anda langsung ke infrastruktur Google.
Julian Goldie
youtube
Satu lagi penurunan harga untuk kecerdasan. Kecepatan tinggi, biaya rendah, kecerdasan tinggi. Model hebat untuk agentic routing.
ctgtplb
twitter
1M context tetap menjadi fitur unggulan di sini. Saya bisa memasukkan seluruh folder repo dan itu langsung berfungsi dengan TTFT di bawah satu detik.
DevFlow_26
reddit

Video Tentang Gemini 3.1 Flash-Lite

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

Sepertinya mereka berhasil memasukkan banyak kecerdasan ke dalam model ini entah bagaimana caranya.

Saya akan menggunakannya untuk beban kerja throughput tinggi yang terdefinisi dengan sangat baik.

Kemampuan front-end dari Flash-Lite bahkan lebih baik daripada sebagian besar model yang pernah saya kerjakan.

Model ini benar-benar membuat viewer yang berfungsi penuh dalam satu kali jalan.

Model ini ideal bagi mereka yang membutuhkan kecepatan tanpa mengorbankan logika.

Model ini adalah apa yang kami sebut model andalan... yang dirancang khusus untuk tugas throughput tinggi.

Jika Anda menjalankannya dengan anggaran thinking minimal, ini pada dasarnya bekerja sebagai model non-reasoning dan sangat cepat.

Model ini melakukan pekerjaan yang sangat baik pada situs web yang kami jadikan output.

Rasio kecepatan terhadap biaya adalah alasan utama mengapa Anda akan memindahkan aplikasi produksi ke sini.

Model ini menangani input multimodal secara native, yang merupakan keunggulan besar dibandingkan kompetitor.

Mencapai hampir 87% pada GPQA Diamond dengan model berlabel lite benar-benar mendisrupsi sistem kategorisasi kami.

Jangan gunakan model ini sebagai peramal fakta... Anda harus menyertakan fakta di dalamnya.

Dengan 3.1 Flash-Lite, Anda menghindari penggunaan tiga microservice lain... kesederhanaan itu bernilai uang.

Peningkatan 45 persen dalam kecepatan output sangat terasa pada respons streaming.

Anda mendapatkan 1M context dengan harga murah, yang masih terasa seperti sihir dalam produksi.

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.

Atur Thinking Levels

Gunakan thinking level minimal untuk klasifikasi guna mengurangi biaya, tetapi beralihlah ke high untuk tugas coding yang kompleks.

Aktifkan Grounding

Selalu gunakan Google Search grounding untuk tugas yang memerlukan pengambilan fakta karena akurasi faktual dasar model ini lebih rendah.

Unggah File Mentah

Hindari pra-pemrosesan audio atau video menjadi teks; unggah file mentah untuk memanfaatkan multimodality native.

Gunakan System Instructions

Terapkan skema JSON secara ketat menggunakan parameter system_instruction untuk meminimalkan token koreksi output.

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.

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

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Gemini 3.1 Flash-Lite

Temukan jawaban untuk pertanyaan umum tentang Gemini 3.1 Flash-Lite