Source: https://ailoot.ai/models/de/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/ Language: de # Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/de/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/facts.json) ## [Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch)](https://ailoot.ai/models/de/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/) Gemini 2.5 Flash-Lite ist Googles stabiles multimodales Textmodell für häufige Klassifikation, Übersetzung und einfache Extraktion. Denken ist standardmäßig ausgeschaltet und lässt sich mit einem Denkbudget von 512–24.576 Token aktivieren. Es verarbeitet Text und Medien und bietet Werkzeuge, strukturierte Ausgaben und eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token. - [**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/de/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/#method-0) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. Gemini 2.5 Flash-Lite ist Googles stabiles, schlankes Profil für Übersetzung, Klassifikation und einfache Datenextraktion in großem Umfang. Sein hybrider Denkprozess kann je nach Aufgabe Denken nutzen oder auslassen. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF und erzeugt Text. Ein hilfreiches Ergebnis ist eine Kategorie, eine knappe Übersetzung, ein aus bereitgestelltem Material extrahierter Datensatz oder eine klar begrenzte schriftliche Erklärung. Definieren Sie für Klassifikation die Kategorien, Entscheidungsregel und Antwortform. Erhalten Sie im Ergebnis die Quellkennung, wenn mehrere unabhängige Elemente verarbeitet werden. Klassifizieren Sie für die Einordnung von Supportnachrichten eine Nachricht nach Problemart und geben Sie den Satz zurück, der die Kategorie stützt. Fügen Sie eine Regel für fehlende oder mehrdeutige Belege hinzu, damit eine flüssige Antwort kein Pflichtfeld mit einer Vermutung füllt. Die schlanke Rolle des Modells ist besonders hilfreich, wenn Eingabe und benötigtes Ergebnis klar bestimmt sind. Denken ist in der dokumentierten Konfiguration von 2.5 Flash-Lite standardmäßig ausgeschaltet. Googles GenerateContent-Denkleitfaden erlaubt ein ausdrückliches Denkbudget von 512 bis 24.576 Token, null zum Beibehalten des ausgeschalteten Denkens und -1 zum Anfordern dynamischen Denkens. Dies sind Denkbudgetsteuerungen, getrennt vom Budget der abschließenden Antwort. Aktivieren Sie zusätzliches Denken bei einer Extraktion mit zusammenwirkenden Bedingungen oder einer Klassifikation mit Ausnahmen; eine einfache Umwandlung kann das standardmäßige Verhalten ohne Denken beibehalten. Der Leitfaden weist darauf hin, dass das Modell mehr oder weniger Denktoken als das verlangte Budget verwenden kann. Stellen Sie für eine Übersetzung die Zielsprache, Leserschaft und zu erhaltenden Begriffe bereit. Legen Sie fest, ob das Ergebnis nur die Übersetzung oder einen gekennzeichneten Datensatz enthalten soll. Definieren Sie für Dokumentextraktion die Felder und verlangen Sie Quellpassagen, anhand derer die Ausgabe geprüft werden kann. Unterscheiden Sie bei einer Aufnahme ein Transkript von einer Zusammenfassung und benennen Sie die wichtige Passage. Bilder oder Video können Belege für eine Textantwort liefern. Das gewünschte Ergebnis sollte klar bleiben, auch wenn die Eingabe mehrere Medienarten verbindet. Die genaue stabile Tabelle nennt Funktionsaufrufe, Codeausführung, Dateisuche, Such-Grounding, Maps Grounding, URL-Kontext und strukturierte Ausgaben. Funktionen benötigen einen klaren Zweck und definierte Parameter; die angebundene Anwendung führt den Vorgang aus und liefert sein Ergebnis. Validieren Sie bei schemabasierter Extraktion die zurückgegebene Struktur und vergleichen Sie ihre Werte mit dem Originalmaterial. Eine Werkzeugentscheidung oder ein wohlgeformter Datensatz ist nur im Kontext der Quelle und tatsächlich zurückgegebener Belege hilfreich. Die native Modellkarte nennt ein Kontextfenster von 1M und 64K Textausgabe. Die API-Modellseite legt 1.048.576 Eingabetoken und 65.536 Ausgabetoken fest. Anweisungen, Quellinhalt und erhaltener Gesprächsverlauf verbrauchen das Eingabebudget, während Denkprozess und Antwortgrenze beeinflussen, ob das Endergebnis passt. Caching, Stapelverarbeitung sowie Flex- und Priority-Verarbeitung sind für dieses Herstellerprofil aufgeführt. Erhalten Sie bei wiederholten Aufgaben dieselben Kategorie- oder Felddefinitionen und übernehmen Sie Kennungen in das Ergebnis, damit eine spätere Prüfung das Ursprungselement finden kann. Dieses stabile Profil ist von den andernorts in der Familie beschriebenen Juni- und September-Preview-Varianten getrennt. Die gemeinsame native Modellkarte kennzeichnet Verbesserungen der September Preview, einschließlich Anweisungsbefolgung und Knappheit, ausdrücklich für diese Vorschau; sie sollten nicht stillschweigend auf die stabile Kennung übertragen werden. Spätere Flash-Lite-Generationen verwenden ebenfalls andere Denksteuerungen und Fähigkeitentabellen. Erhalten Sie die Edition und wählen Sie die dafür dokumentierten Einstellungen, statt 2.5-Budgets durch die Denkstufensyntax von Gemini 3 zu ersetzen. Die Karte nennt Halluzinationen und Grenzen beim Kausalverständnis, komplexen logischen Schlussfolgern und kontrafaktischen Denken sowie einen Wissensstand bis Januar 2025. Stellen Sie aktuelle Belege bereit oder verwenden Sie einen dokumentierten Grounding-Ablauf, wenn neuere Tatsachen wichtig sind. Prüfen Sie Übersetzungen auf Bedeutung, extrahierte Felder auf Quellenstützung und Transkripte anhand des Audios. Ein gezieltes kleines Ergebnis macht diese Prüfung praktikabel, ohne eine ausgefeilte Antwort als Nachweis dafür zu behandeln, dass die Quelle das behauptete Detail enthielt. **Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-flash-lite:batch` [`google/gemini-2.5-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&fmt=batches) Google /`google/gemini-2.5-flash-lite:batch` ### Start Gemini 2.5 Flash-Lite ist Googles stabiles multimodales Textmodell für häufige Klassifikation, Übersetzung und einfache Extraktion. Denken ist standardmäßig ausgeschaltet und lässt sich mit einem Denkbudget von 512–24.576 Token aktivieren. Es verarbeitet Text und Medien und bietet Werkzeuge, strukturierte Ausgaben und eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` Eingabetypen `text` Ausgabetypen `text` Ausgabeformat eingebettetes JSON unter results\[\].response.body | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`endpoint` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits /v1/chat/completions | Standard— | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-2.5-flash-lite:batch | Standard— | | Feld`requests` | Typ`batch_item[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`requests[].custom_id` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`requests[].body.messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`completion_window` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits 24h | Standard— | | Feld`provider` | Typ`object\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`requests[].body.model` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits google/gemini-2.5-flash-lite:batch, google/gemini-2.5-flash-lite | Standard— | | Feld`provider.only` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits google-ai-studio | Standard— | | Feld`provider.allow_fallbacks` | Typ`boolean\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits false, null | Standard— | Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragendpoint, model, requests | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`representation` | Vertrageingebettete requests\[\]; jedes Element enthält custom\_id und body | | Parameter`request_endpoint_profile` | Vertrag/v1/chat/completions | | Parameter`file_material` | VertragDer Aufrufer kann tatsächliches UTF-8-JSONL lokal in requests\[\] einlesen. Es werden weder ein Upload-Zweck noch input\_file\_id oder eine Dateireferenz verwendet. Fehlendes oder leeres Kundenmaterial stoppt die Vorbereitung vor POST. | | Parameter`serialization_order` | Vertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion\_window (falls angegeben), requests als letztes Feld | | Parameter`optional_controls` | Vertragprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Parameter`schema_scope` | VertragAnfragekörper für Text Chat Completions in der dokumentierten Inline-Batch-Struktur. | Lebenszyklus: `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · die tatsächliche response.id der ursprünglichen Erstellungsantwort; derselbe Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Preise für explizites Caching Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0001** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0004** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00002** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0001** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0004** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00002** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json from pathlib import Path body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-flash-lite:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}') Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8") PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json ``` ```python import json, os from pathlib import Path from urllib.request import Request, urlopen def prepare_requests(customer_path): path = Path(customer_path) if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing") items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()] if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests") ids = set() for item in items: if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body") cid = item["custom_id"] if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique") ids.add(cid) if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages") supplied_model = item["body"].get("model") if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-2.5-flash-lite:batch', 'google/gemini-2.5-flash-lite']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash-lite:batch", "requests":items} if __name__ == "__main__": material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "") if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file") body = prepare_requests(material) key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "") if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY") request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST") with urlopen(request) as response: raw = response.read() Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw) print(raw.decode("utf-8")) ``` ```python import json from pathlib import Path raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes() response = json.loads(raw) if response.get("status") != "completed": raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting") results = response.get("results") if not isinstance(results, list) or not results: raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing") Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8") # Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung eingebettetes JSON unter results\[\].response.body - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### Auftragsstatus prüfen curl · Status des ursprünglichen Vorgangs ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID' import json from pathlib import Path from urllib.parse import quote response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8")) operation = response.get("id") if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit") print(quote(operation, safe="")) PY_ID )" curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json ``` ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Das vollständige ursprüngliche Status-JSON, jedes Ergebnis/jede custom\_id und den vollständigen Antwort- oder Fehlerkörper aufbewahren. Abgeschlossene results\[\] ohne Filterung als JSONL speichern. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Die ursprüngliche Vorgangs-ID beibehalten. Bei 503 result\_pending\_check gilt X-Should-Retry:false; einen ursprünglichen Batch mit unbekanntem Ausgang niemals erneut einreichen. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`results[].custom_id` | Typstring | | Feld`results[].response.body.choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`results[].error` | Typobject\|null | | Feld`usage` | Typobject\|null | | Feld`id` | Typstring | | Feld`model` | Typstring | | Feld`endpoint` | Typstring | | Feld`status` | Typstring | | Feld`request_counts` | Typobject | | Feld`results[].id` | Typstring | | Feld`results[].response.status_code` | Typinteger | | Feld`results[].response.request_id` | Typstring | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungUngültige Struktur der dokumentierten Inline-Einbettung, doppelte Schlüssel, ungültige Identitätsangaben zu einem Element oder ein Konflikt mit den konfigurierten Modellfähigkeiten. | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor jeder neuen Einreichung korrigieren. | | Antwort401 · `authentication_error` | BedingungUngültiger API-Schlüssel. | Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden. | | Antwort403 · `permission_error` | BedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen. | | Antwort422 · `invalid_request_error` | BedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt. | Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden. | | Antwort422 · `price_unavailable` | BedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden. | | Antwort402 · `billing_error` | BedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird. | | Antwort503 · `price_unavailable` | BedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen. | | Antwort503 · `api_error` | BedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren. | | Antwort503 · `result_pending_check` | BedingungDas ursprüngliche Ergebnis muss geprüft werden; X-Should-Retry:false. | Nächster SchrittDie ursprüngliche operation\_id/id beibehalten und ihren Status lesen; den ursprünglichen POST niemals wiederholen. | | Antwort404 · `not_found` | BedingungDer Batch-Vorgang, dessen Status abgefragt wird, ist nicht vorhanden oder gehört einer anderen Identität. | Nächster SchrittDie genaue ursprüngliche id und denselben Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe verwenden. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`google/gemini-2.5-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&fmt=batches) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`google/gemini-2.5-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&fmt=batches) FAQ · Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch) Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash-lite:batch`: `text` → `text` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash-lite:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash-lite:batch`: `requests.min_items`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.