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.
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La función ligera del modelo es más útil cuando la entrada y el resultado requerido están claramente especificados.\n\nEl 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.\n\nPara 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.\n\nLa 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.\n\nLa 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.\n\nEste 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.\n\nLa 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. 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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.
POST /v1/batchestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites /v1/chat/completions | Predeterminado— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-2.5-flash-lite:batch | Predeterminado— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites 24h | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites google/gemini-2.5-flash-lite:batch, google/gemini-2.5-flash-lite | Predeterminado— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites google-ai-studio | Predeterminado— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoOpcional | Valores y límites false, null | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratoendpoint, model, requests |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrorepresentation | Contratorequests[] en línea; cada elemento tiene custom_id y body |
Parámetrorequest_endpoint_profile | Contrato/v1/chat/completions |
Parámetrofile_material | ContratoQuien 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_order | Contratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion_window (si se proporciona), requests al final |
Parámetrooptional_controls | Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parámetroschema_scope | ContratoCuerpos 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
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.0004 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=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}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n 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")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash-lite:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n 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")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON de results[].response.body en línea
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nConserva 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.
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.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónLa 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_error | CondiciónClave de API no válida. | Siguiente pasoUsa la clave de Ailoot autorizada. |
Respuesta403 · permission_error | CondiciónGrupo de Batch no disponible. | Siguiente pasoVerifica los permisos de la clave y el grupo. |
Respuesta422 · invalid_request_error | CondiciónBatch usa facturación contra saldo; se rechazan las solicitudes de creación con una suscripción. | Siguiente pasoUsa el grupo autorizado con facturación contra saldo. |
Respuesta422 · price_unavailable | CondiciónNo se puede cotizar la entrada de Batch. | Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia. |
Respuesta402 · billing_error | CondiciónReserva de Batch no disponible. | Siguiente pasoResuelve los requisitos de admisión antes de realizar una nueva solicitud. |
Respuesta503 · price_unavailable | CondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles. | Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios. |
Respuesta503 · api_error | CondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible. | Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta. |
Respuesta503 · result_pending_check | CondiciónEl 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_found | CondiciónLa 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. |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-lite:batch
Usa las rutas de método indicadas arriba.