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Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)

Markdown · JSON

Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)

Gemini 3.5 Flash-Lite es el modelo multimodal de Google para tareas enfocadas de subagentes, análisis documental y extracción repetida de datos. Su razonamiento mínimo predeterminado se adapta a registros acotados; medio o alto se documentan para trabajo de varios pasos con herramientas. Devuelve texto o resultados estructurados a partir de texto, imágenes, audio, video y PDF.

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 3.5 Flash-Lite es el perfil de texto multimodal de Google centrado en ejecución para trabajo repetido de datos y tareas enfocadas de subagentes. Se basa en Gemini 3.1 Flash-Lite, con mejoras en comprensión documental, confiabilidad de herramientas y seguimiento de instrucciones de varios turnos. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto. Un resultado útil es un registro extraído, una clasificación, una traducción corta o un análisis acotado con herramientas dentro de una tarea mayor.

Para analizar documentos, define los campos que importan y la evidencia que debe conservar cada uno. Proporciona las páginas pertinentes y especifica cómo representar información ausente o ambigua. Para extraer datos de mensajes de soporte, extrae un código de producto, el problema mencionado y una oración de respaldo del mensaje, conservando su identificador en la respuesta. Un documento con varios candidatos para un campo no debe reducirlos silenciosamente a un solo valor adivinado. Un JSON estructurado puede hacer que el resultado sirva para procesamiento posterior cuando su esquema coincide con la tarea real.

Los niveles de pensamiento documentados son mínimo, bajo, medio y alto, con mínimo como valor predeterminado. El fabricante lo recomienda para extracción, enrutamiento y clasificación de gran volumen, mientras que medio o alto son apropiados para trabajo autónomo de subagentes que involucre llamadas a herramientas, ejecución de código o varios pasos de razonamiento. La guía aconseja específicamente aumentar el esfuerzo para esas tareas más largas a fin de evitar una terminación prematura de herramientas. Por eso, una extracción de un solo campo y una comparación documental con excepciones se benefician de esfuerzos diferentes. Mínimo es un ajuste compatible con esta edición, no un ajuste general que deba trasladarse a todos los modelos Flash.

Un encargo enfocado de subagente debe contener una tarea, su material de origen, las herramientas permitidas y la forma final requerida. Por ejemplo, puede examinar una tabla según una regla indicada y devolver las filas afectadas con los valores pertinentes. El fabricante también destaca el procesamiento de datos tabulares y el trabajo de JavaScript de frontend asistido por ejecución ligera de código. La aplicación circundante sigue siendo responsable de ejecutar una función solicitada y devolver el resultado real. Mantén distinguible un resultado terminado de una sugerencia no ejecutada o una pregunta de entrada sin resolver.

La página exacta de 3.5 Flash-Lite enumera llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps y contexto de URL, con Computer Use marcado como preliminar. Admite salida estructurada y pensamiento. Para una personalidad o tarea de varios turnos, conserva las instrucciones reales y las observaciones de herramientas para que las respuestas posteriores sigan el mismo encargo. La guía para desarrolladores destaca una mayor persistencia de personalidad que 3.1 Flash-Lite. Usa un rol conciso y un contrato de salida en lugar de redefinir el objetivo en cada seguimiento.

La guía también declara obsoletos los ajustes de muestreo anteriores y los turnos finales de modelo prellenados para esta edición. Controla una respuesta acotada mediante instrucciones explícitas o un esquema, en lugar de intentar iniciar la respuesta dentro de un turno sintético con rol de modelo. Conserva el contexto de firmas de pensamiento de Gemini 3 donde la interfaz lo requiera y vincula los resultados de funciones con sus llamadas. Estas reglas de preparación respaldan una continuación que todavía tiene la evidencia necesaria para completar la misma tarea.

La ficha nativa enumera hasta 1M de contexto y 64K de salida textual; la página exacta de API especifica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 de salida. Las instrucciones, registros, historial y medios contribuyen a la preparación de la entrada. Se enumeran opciones de caché, lotes, Flex y Priority para el perfil del productor. Para solicitudes repetidas, utiliza identificadores estables y un formato compacto y consistente de respuesta para que cada extracción pueda compararse con su fuente. La entrada de audio, imagen o video produce una interpretación textual o transcripción en este perfil, en lugar de voz o ilustraciones generadas.

Las posibles limitaciones incluyen alucinaciones y retrasos ocasionales o tiempos de espera agotados. Su fecha de corte de conocimiento es marzo de 2026, con algunos dominios limitados a enero de 2025. La extracción que depende de fuentes debe devolver lo que respalda el material proporcionado; las preguntas sobre hechos actuales necesitan evidencia actual. En comparación con 3.1 Flash-Lite, este perfil agrega las capacidades documentadas de ejecución y uso de computadora, mientras que 3.6 Flash enfatiza programación y trabajo espacial más complejos. Revisa los campos extraídos, los resultados de herramientas y las instrucciones conservadas antes de incorporar la respuesta a un flujo mayor.

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches google/gemini-3.5-flash-lite:batch

google/gemini-3.5-flash-lite:batch

Google /google/gemini-3.5-flash-lite:batch

Inicio

Gemini 3.5 Flash-Lite es el modelo multimodal de Google para tareas enfocadas de subagentes, análisis documental y extracción repetida de datos. Su razonamiento mínimo predeterminado se adapta a registros acotados; medio o alto se documentan para trabajo de varios pasos con herramientas. Devuelve texto o resultados estructurados a partir de texto, imágenes, audio, video y PDF.

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-3.5-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-3.5-flash-lite:batch, google/gemini-3.5-flash-lite
Predeterminado—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
google-vertex/global
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 $0.0003 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0025 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00003 / 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 $0.0003 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0025 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00003 / 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-3.5-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-3.5-flash-lite:batch', 'google/gemini-3.5-flash-lite']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.5-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-3.5-flash-lite:batch

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

google/gemini-3.5-flash-lite:batch

FAQ · Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/batches · google/gemini-3.5-flash-lite:batch: text → text

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/batches · google/gemini-3.5-flash-lite:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/batches · google/gemini-3.5-flash-lite:batch: requests.min_items: 1

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