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Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite è il model più veloce ed efficiente di Google. Include 1M di context, multimodality nativa e 363 token/sec per scalabilità elevata.

MultimodalAlta VelocitàEfficienza dei CostiGoogle Gemini
google logogoogleGemini 3.12026-03-03
Contesto
1.0Mtoken
Output max
66Ktoken
Prezzo input
$0.25/ 1M
Prezzo output
$1.50/ 1M
Modalita:TextImageAudioVideo
Capacita:VisioneStrumentiStreaming
Benchmark
GPQA
86.9%
GPQA: Domande scientifiche livello laurea. Un benchmark rigoroso con 448 domande su biologia, fisica e chimica. Gli esperti PhD raggiungono solo il 65-74% di accuratezza. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 86.9% in questo benchmark.
HLE
16%
HLE: Ragionamento esperto di alto livello. Testa la capacita di un modello di dimostrare ragionamento a livello esperto in domini specializzati. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 16% in questo benchmark.
MMLU
88.9%
MMLU: Comprensione linguistica multitask massiva. Un benchmark completo con 16.000 domande su 57 materie accademiche. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 88.9% in questo benchmark.
MMLU Pro
80%
MMLU Pro: MMLU Edizione Professionale. Una versione migliorata di MMLU con 12.032 domande e un formato piu difficile a 10 opzioni. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 80% in questo benchmark.
SimpleQA
43.3%
SimpleQA: Benchmark di accuratezza fattuale. Testa la capacita di un modello di fornire risposte accurate e fattuali. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 43.3% in questo benchmark.
IFEval
85%
IFEval: Valutazione del seguire istruzioni. Misura quanto bene un modello segue istruzioni e vincoli specifici. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 85% in questo benchmark.
AIME 2025
25%
AIME 2025: Esame di matematica invitazionale americano. Problemi matematici a livello competitivo dal prestigioso esame AIME. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 25% in questo benchmark.
MATH
78%
MATH: Risoluzione di problemi matematici. Un benchmark matematico completo che testa la risoluzione di problemi in algebra, geometria, calcolo. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 78% in questo benchmark.
GSM8k
95%
GSM8k: Matematica scuola elementare 8K. 8.500 problemi matematici a parole di livello scuola elementare. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 95% in questo benchmark.
MGSM
92%
MGSM: Matematica multilingue scuola elementare. Il benchmark GSM8k tradotto in 10 lingue. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 92% in questo benchmark.
MathVista
75%
MathVista: Ragionamento visivo matematico. Testa la capacita di risolvere problemi matematici con elementi visivi. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 75% in questo benchmark.
SWE-Bench
35%
SWE-Bench: Benchmark ingegneria software. I modelli AI tentano di risolvere veri problemi GitHub in progetti Python. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 35% in questo benchmark.
HumanEval
88%
HumanEval: Problemi di programmazione Python. 164 problemi di programmazione dove i modelli devono generare implementazioni corrette di funzioni Python. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 88% in questo benchmark.
LiveCodeBench
72%
LiveCodeBench: Benchmark di codifica live. Testa le capacita di codifica su sfide di programmazione reali continuamente aggiornate. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 72% in questo benchmark.
MMMU
76.8%
MMMU: Comprensione multimodale. Benchmark di comprensione multimodale su 30 materie universitarie. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 76.8% in questo benchmark.
MMMU Pro
76.8%
MMMU Pro: MMMU Edizione Professionale. Versione migliorata di MMMU con domande piu impegnative. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 76.8% in questo benchmark.
ChartQA
91%
ChartQA: Domande e risposte su grafici. Testa la capacita di comprendere e analizzare informazioni da grafici e diagrammi. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 91% in questo benchmark.
DocVQA
92%
DocVQA: Domande visive su documenti. Testa la capacita di estrarre informazioni da immagini di documenti. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 92% in questo benchmark.
Terminal-Bench
55%
Terminal-Bench: Attivita terminale/CLI. Testa la capacita di eseguire operazioni da linea di comando. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 55% in questo benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Astrazione e ragionamento. Testa l'intelligenza fluida attraverso nuovi puzzle di riconoscimento di pattern. Gemini 3.1 Flash-Lite ha ottenuto 12% in questo benchmark.

Informazioni su Gemini 3.1 Flash-Lite

Scopri le capacita di Gemini 3.1 Flash-Lite, le funzionalita e come puo aiutarti a ottenere risultati migliori.

Ottimizzato per un'Intelligenza ad Alta Velocità

Gemini 3.1 Flash-Lite è il model 'workhorse' ad alta velocità di Google, progettato specificamente per carichi di lavoro ad alto volume dove la bassa latency e l'efficienza dei costi sono fondamentali. Rilasciato il 3 marzo 2026, si posiziona come una soluzione ottimizzata nella serie Gemini 3.1, offrendo un time-to-first-token 2,5 volte più rapido e un aumento del 45% nella velocità di output rispetto alle generazioni precedenti. È in grado di gestire uno streaming di oltre 360 token al secondo, rendendolo ideale per applicazioni in tempo reale ed elaborazione dati su scala massiccia.

Nativamente Multimodal con 1M di Context

Il model è nativamente multimodal e supporta input di testo, immagini, audio, video e PDF all'interno di una massiccia context window da 1 milione di token. Ciò consente agli sviluppatori di elaborare dataset enormi, come video di un'ora o mastodontici archivi legali, senza la necessità di complesse pipeline RAG. Le sue capacità di vision sono particolarmente robuste, eccellendo nel visual question answering di documenti e nell'analisi di grafici.

Controllo Granulare per gli Sviluppatori

Una caratteristica distintiva è l'introduzione dei 'Thinking Levels' (Minimal, Low, Medium, High). Questo parametro consente agli sviluppatori di regolare minuziosamente la profondità del reasoning del model in base alla complessità del task. Questa flessibilità assicura che gli utenti non paghino eccessivamente per task semplici come la classificazione, pur mantenendo l'accesso a una logica avanzata per output più strutturati come la generazione di UI e l'estrazione di dati.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Casi d'uso per Gemini 3.1 Flash-Lite

Scopri i diversi modi in cui puoi usare Gemini 3.1 Flash-Lite per ottenere ottimi risultati.

Traduzione in Tempo Reale ad Alto Volume

Elabora senza interruzioni migliaia di messaggi di chat o ticket di supporto in oltre 100 lingue con una latency minima ed elevata efficienza dei costi.

Moderazione Multimodal dei Contenuti

Utilizza l'elaborazione nativa di video e immagini per segnalare contenuti inappropriati in feed di social media o piattaforme video ad alto throughput.

Estrazione Automata di Dati Strutturati

Estrai schemi JSON complessi da enormi archivi PDF o documenti legali estesi utilizzando la context window da 1M di token.

Prototipazione Front-End Agile

Genera rapidamente componenti UI React/Tailwind funzionali e landing page a oltre 360 token al secondo per un design iterativo.

Orchestrazione di Task Agentic

Alimenta agenti AI 'sempre attivi' che eseguono pianificazione multi-step, ricerca web e uso di strumenti senza superare il budget dei token.

Bot di Customer Service a Bassa Latency

Distribuisci assistenti conversazionali che forniscono risposte istantanee con reasoning regolabile per query semplici o complesse.

Punti di forza

Limitazioni

Throughput Ineguagliabile: Streaming a 363 token al secondo, risultando il 45% più veloce di 2.5 Flash per applicazioni agentic in tempo reale.
Limite nel Reasoning: Prestazioni significativamente inferiori nella logica astratta (12% ARC-AGI v2) rispetto ai frontier model specifici per il reasoning.
Prezzi Aggressivi: A $0,25 per 1M di token in input, costa circa 1/8 rispetto a Gemini 3.1 Pro mantenendo un'elevata intelligenza generale.
Lacune nelle Olimpiadi di Matematica: Difficoltà con la matematica di alto livello, con un punteggio di solo il 25% su AIME 2025 rispetto al 90%+ dei frontier model.
Padronanza Multimodal Nativa: Prestazioni eccezionali sulla vision (92% DocVQA) e sui video (84,8% VideoMMMU) senza richiedere encoder separati.
Calibrazione della Fattualità: Presenta tassi di allucinazione più elevati nei task di ricerca factual (43,3% SimpleQA) rispetto alle alternative di livello Pro o frontier.
Controllo Granulare del Calcolo: Il primo model a offrire un controllo preciso sulla profondità del reasoning, consentendo l'ottimizzazione del rapporto costo-prestazioni.
Instruction Drift: Occasionalmente può ignorare piccoli vincoli di formattazione in istruzioni multi-step estremamente lunghe e complesse.

Avvio rapido API

google/gemini-3.1-flash-lite-preview

Visualizza documentazione
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();

Installa l'SDK e inizia a fare chiamate API in pochi minuti.

Cosa dice la gente su Gemini 3.1 Flash-Lite

Guarda cosa pensa la community di Gemini 3.1 Flash-Lite

Flash-Lite è pazzescamente veloce ed efficace per workflow specifici come il riassunto... questo salto di velocità è il benvenuto.
reddit user
reddit
Gemini 3.1 Flash-Lite è il colpo di grazia silenzioso per i provider di API di fascia media... le curve dei costi si accumulano velocemente.
@9chaku
twitter
3.1 Flash-Lite supera 2.5 Flash nella maggior parte dei benchmark pur essendo una scheggia!
Tulsee Doshi
twitter
Per chi costruisce agenti AI su larga scala, questo è il model che rende l'approccio 'always-on' realmente accessibile. 363 t/s è incredibile.
@prince_twets
twitter
Il prezzo è folle. $0,25 per 1M di input rende più economico inserire intere repo nel context piuttosto che costruire una RAG.
reddit user
reddit
La velocità del primo token è praticamente istantanea. È la prima volta che un model sembra più veloce della mia stessa digitazione.
DevGuru
hackernews

Video su Gemini 3.1 Flash-Lite

Guarda tutorial, recensioni e discussioni su Gemini 3.1 Flash-Lite

Il prezzo è di 25 centesimi per 1 milione di token in input e $1,50 per 1 milione di token in output... molto competitivo considerando la velocità.

Trovo che questo sia un model di coding sottovalutato per lo sviluppo front-end e fornisce token in modo estremamente rapido.

Si rivolge davvero allo sviluppatore che ha bisogno di scale senza la latency di un model Pro.

La multimodality qui non è solo un trucco; gestisce PDF complessi con facilità.

Google sta davvero spingendo i confini di ciò che un model 'lite' può effettivamente ottenere nel 2026.

Questa volta è il turno di Gemini 3.1 Flash-Lite, che dovrebbe essere una versione più veloce e meno costosa del model Flash.

Questi model sono necessari perché servono in applicazioni dove è richiesto un alto throughput.

La context window da 1 milione è ormai uno standard per Gemini, ma vederla su un model così veloce è impressionante.

Non vincerà un'olimpiade di matematica, ma è perfetto per l'estrazione e il riassunto.

La latency dell'API è significativamente inferiore rispetto a GPT-4o-mini nei miei primi test.

Questo nuovo AI model di Google è più veloce del 45%... e potrebbe cambiare il modo in cui ognuno di noi sviluppa con l'AI.

Modalità low thinking per le cose veloci e semplici. Modalità high thinking per il lavoro pesante... questa flessibilità è ciò che distingue un giocattolo da uno strumento reale.

Per i task SEO, questo diventerà il mio strumento quotidiano grazie al prezzo.

Il fatto che possa vedere un video e capirne il contesto quasi istantaneamente è una svolta per i content creator.

Google sta rendendo molto difficile giustificare l'uso di altri provider per task ad alto volume in questo momento.

Piu di semplici prompt

Potenzia il tuo workflow con l'automazione AI

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Agenti AI
Automazione web
Workflow intelligenti

Consigli Pro per Gemini 3.1 Flash-Lite

Consigli esperti per aiutarti a ottenere il massimo da Gemini 3.1 Flash-Lite e raggiungere risultati migliori.

Sfrutta i Thinking Levels

Imposta thinking_level su 'minimal' per task semplici come la classificazione per massimizzare la velocità, ma usa 'high' per la generazione di codice strutturato.

Analisi Video Nativa

Invia file video grezzi direttamente all'API per ottenere insight più rapidi su eventi visivi e segnali audio simultaneamente, saltando i passaggi di trascrizione.

Privilegia il Context rispetto alla RAG

Per dataset inferiori a 1 milione di token, inserisci l'intero set di documenti nella context window per eliminare errori di recupero e costi del database vector.

Ottimizza con il Batching

Usa l'API di batching per task non urgenti per ridurre ulteriormente i costi, poiché Flash-Lite è specificamente ottimizzato per l'elaborazione asincrona.

Testimonianze

Cosa dicono i nostri utenti

Unisciti a migliaia di utenti soddisfatti che hanno trasformato il loro workflow

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

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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

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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

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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Domande frequenti su Gemini 3.1 Flash-Lite

Trova risposte alle domande comuni su Gemini 3.1 Flash-Lite