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Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch)

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Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch)

Gemini 2.5 Flash-Lite es el modelo estable de texto multimodal de Google para clasificación, traducción y extracción sencilla frecuentes. El pensamiento está desactivado por defecto y puede habilitarse con un presupuesto de razonamiento de 512–24,576 tokens. Acepta texto y medios, con herramientas, salida estructurada y un límite de entrada de 1,048,576 tokens.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Gemini 2.5 Flash-Lite es el perfil ligero y estable de Google para traducción, clasificación y extracción sencilla de datos de gran volumen. Su razonamiento híbrido puede utilizar u omitir pensamiento según la tarea. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y produce texto. Un resultado útil es una categoría, una traducción concisa, un registro extraído del material proporcionado o una explicación escrita acotada.

Para clasificación, define las categorías, la regla de decisión y la forma de la respuesta. Conserva el identificador de origen en un resultado cuando se procesen varios elementos independientes. Para clasificar mensajes de soporte, clasifica un mensaje según el tipo de problema y devuelve la oración que respalda la categoría. Incluye una regla para evidencia ausente o ambigua, de modo que una respuesta fluida no llene un campo requerido con una suposición. La función ligera del modelo es más útil cuando la entrada y el resultado requerido están claramente especificados.

El pensamiento está desactivado por defecto en la configuración documentada de 2.5 Flash-Lite. La guía de pensamiento GenerateContent de Google permite un presupuesto explícito de pensamiento de 512 a 24,576 tokens, cero para mantenerlo desactivado y -1 para solicitar pensamiento dinámico. Son controles de presupuesto de razonamiento, separados de la capacidad de respuesta final. Habilita razonamiento adicional cuando una extracción tenga condiciones que interactúan o una clasificación tenga excepciones; una conversión sencilla puede conservar el comportamiento predeterminado sin pensamiento. La guía señala que el modelo puede usar más o menos tokens de pensamiento que el presupuesto solicitado.

Para traducción, proporciona el idioma de destino, la audiencia y los términos que deben conservarse. Especifica si el resultado debe contener solo la traducción o un registro etiquetado. Para extracción documental, define los campos y solicita pasajes de origen que permitan comprobar la salida. Para una grabación, distingue una transcripción de un resumen e identifica el pasaje importante. Imágenes o video pueden contribuir evidencia para una respuesta textual. El entregable deseado debe permanecer claro incluso cuando la entrada combine varios tipos de medios.

La tabla exacta de la edición estable enumera llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps, contexto de URL y salidas estructuradas. Las funciones necesitan un propósito claro y parámetros definidos; la aplicación conectada ejecuta la operación y proporciona su resultado. Para extracción basada en esquema, valida la estructura devuelta y compara sus valores con el material original. Una decisión de herramienta o un registro bien formado solo son útiles en el contexto de la fuente y la evidencia real devuelta.

La ficha nativa indica una ventana de contexto de 1M y salida textual de 64K. La página del modelo de API especifica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 de salida. Las instrucciones, el contenido de origen y la conversación conservada consumen el presupuesto de entrada, mientras que el razonamiento y un límite de respuesta afectan si el resultado final cabe. Se enumeran caché y procesamiento por lotes, Flex y Priority para este perfil del productor. Para tareas repetidas, conserva las mismas definiciones de categorías o campos y lleva los identificadores a través del resultado para que una revisión posterior pueda localizar el elemento de origen.

Este perfil estable está separado de las variantes Preview de junio y septiembre descritas en otras partes de la familia. La ficha nativa compartida etiqueta específicamente para September Preview las mejoras de esa edición, incluidos seguimiento de instrucciones y concisión; no deben trasladarse silenciosamente al identificador estable. Las generaciones posteriores de Flash-Lite también utilizan controles diferentes de pensamiento y tablas distintas de capacidades. Conserva la edición y elige sus ajustes documentados en lugar de reemplazar los presupuestos de 2.5 por la sintaxis de niveles de pensamiento de Gemini 3.

La ficha enumera alucinaciones y limitaciones en comprensión causal, deducción lógica compleja y razonamiento contrafactual, y da una fecha de corte de conocimiento de enero de 2025. Proporciona evidencia actual o usa un flujo documentado de fundamentación cuando importen hechos más nuevos. Revisa el significado de las traducciones, el respaldo de origen de los campos extraídos y las transcripciones frente al audio. Un resultado pequeño y enfocado hace práctica esta revisión sin tratar una respuesta pulida como prueba de que la fuente contenía el detalle afirmado.

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches google/gemini-2.5-flash-lite:batch

google/gemini-2.5-flash-lite:batch

Google /google/gemini-2.5-flash-lite:batch

Inicio

Gemini 2.5 Flash-Lite es el modelo estable de texto multimodal de Google para clasificación, traducción y extracción sencilla frecuentes. El pensamiento está desactivado por defecto y puede habilitarse con un presupuesto de razonamiento de 512–24,576 tokens. Acepta texto y medios, con herramientas, salida estructurada y un límite de entrada de 1,048,576 tokens.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
JSON de results[].response.body en línea
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampoendpointTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
/v1/chat/completions
Predeterminado—
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
google/gemini-2.5-flash-lite:batch
Predeterminado—
CamporequestsTipobatch_item[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Camporequests[].custom_idTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Camporequests[].body.messagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campocompletion_windowTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
24h
Predeterminado—
CampoproviderTipoobject|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Camporequests[].body.modelTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
google/gemini-2.5-flash-lite:batch, google/gemini-2.5-flash-lite
Predeterminado—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
google-ai-studio
Predeterminado—
Campoprovider.allow_fallbacksTipoboolean|nullRequisitoOpcionalValores y límites
false, null
Predeterminado—
Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratoendpoint, model, requests
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetrorepresentationContratorequests[] en línea; cada elemento tiene custom_id y body
Parámetrorequest_endpoint_profileContrato/v1/chat/completions
Parámetrofile_materialContratoQuien realiza la llamada puede leer localmente el JSONL UTF-8 real e incorporarlo a requests[]. No se utiliza el campo purpose para cargas, ni input_file_id ni referencias a archivos. Si falta el material del cliente o está vacío, la preparación se detiene antes del POST.
Parámetroserialization_orderContratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion_window (si se proporciona), requests al final
Parámetrooptional_controlsContratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parámetroschema_scopeContratoCuerpos de solicitudes de texto de Chat Completions dentro de la estructura Batch en línea documentada.

Ciclo de vida: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · El response.id real de la respuesta de creación original; el mismo usuario, clave y grupo

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0001 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0004 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0001 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0004 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Batch

curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado
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
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"))
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.

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Batch

JSON de results[].response.body en línea

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Consultar el estado de la tarea
curl · estado de la operación original
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
Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva el JSON completo del estado original, cada result/custom_id y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda results[] completados como JSONL sin filtrar.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva el ID de la operación original. La respuesta 503 result_pending_check incluye X-Should-Retry:false; nunca vuelvas a enviar un lote original cuyo resultado sea desconocido.

Campos de respuesta
CampoTipo
Camporesults[].custom_idTipostring
Camporesults[].response.body.choices[].message.contentTipostring|null
Camporesults[].errorTipoobject|null
CampousageTipoobject|null
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
CampoendpointTipostring
CampostatusTipostring
Camporequest_countsTipoobject
Camporesults[].idTipostring
Camporesults[].response.status_codeTipointeger
Camporesults[].response.request_idTipostring
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónLa estructura en línea documentada no es válida, hay claves duplicadas, existe un problema con la identidad de los elementos o hay un conflicto entre las capacidades configuradas del modelo.Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de realizar cualquier nuevo envío.
Respuesta401 · authentication_errorCondiciónClave de API no válida.Siguiente pasoUsa la clave de Ailoot autorizada.
Respuesta403 · permission_errorCondiciónGrupo de Batch no disponible.Siguiente pasoVerifica los permisos de la clave y el grupo.
Respuesta422 · invalid_request_errorCondiciónBatch usa facturación contra saldo; se rechazan las solicitudes de creación con una suscripción.Siguiente pasoUsa el grupo autorizado con facturación contra saldo.
Respuesta422 · price_unavailableCondiciónNo se puede cotizar la entrada de Batch.Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia.
Respuesta402 · billing_errorCondiciónReserva de Batch no disponible.Siguiente pasoResuelve los requisitos de admisión antes de realizar una nueva solicitud.
Respuesta503 · price_unavailableCondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles.Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios.
Respuesta503 · api_errorCondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible.Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta.
Respuesta503 · result_pending_checkCondiciónEl resultado original requiere una revisión; X-Should-Retry:false.Siguiente pasoConserva el operation_id/id original y consulta su estado; nunca repitas el POST original.
Respuesta404 · not_foundCondiciónLa operación de consulta de estado de Batch no existe o pertenece a otra identidad.Siguiente pasoUsa el id original exacto y el mismo usuario, clave y grupo.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-lite:batch

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

google/gemini-2.5-flash-lite:batch

FAQ · Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch)
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-flash-lite:batch: text → text

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-flash-lite:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-flash-lite:batch: requests.min_items: 1

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