Source: https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/ Language: es # Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/facts.json) ## [Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch)](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/) Gemini 3.1 Flash-Lite es el modelo multimodal estable de Google para traducción, transcripción, clasificación y extracción sencilla a gran escala. Acepta texto, imágenes, audio, vídeo y PDF, y devuelve texto, con razonamiento, herramientas y salida estructurada. Sus límites exactos de entrada/salida son de 1,048,576/65,536 tokens. - [**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `google/gemini-3.1-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/#method-0) 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 3.1 Flash-Lite es el modelo de texto multimodal, ligero y estable de Google para tareas frecuentes y bien definidas. Está basado en Gemini 3 Pro. La traducción y la clasificación son cargas de trabajo centrales; otras tareas útiles incluyen la transcripción, los resúmenes de documentos, la extracción de entidades y la clasificación para la selección de modelos. El material de origen puede ser texto, imágenes, audio, vídeo y PDF, y el resultado es texto. Unas instrucciones útiles piden una única operación y un único formato final, como un mensaje traducido o un registro de los campos encontrados en un documento. Para la traducción, proporciona el texto de origen, el idioma de destino, el público y la terminología que debe permanecer intacta. El ejemplo de Google utiliza instrucciones para devolver únicamente la traducción. Al traducir un mensaje de soporte, conserva los nombres de los productos y las referencias de los pedidos, y traduce el resto con naturalidad. Especifica cómo debe tratarse la ambigüedad para que el resultado no añada una fecha, una promesa o un detalle ausente en el original. Mantén un formato de respuesta adecuado para el destino, como una respuesta breve o un registro de traducción etiquetado. Para la transcripción, proporciona la grabación y define si la respuesta debe contener las palabras pronunciadas, una transcripción editada para facilitar la lectura o un resumen. Son salidas diferentes. Identifica el intervalo pertinente cuando una grabación larga solo contenga un pasaje necesario para la tarea. El ejemplo del fabricante para desarrolladores proporciona el audio directamente y solicita una transcripción textual. Comprueba los nombres, los números y los pasajes poco claros comparándolos con la grabación, y conserva la fuente original para su revisión. Este perfil general de texto multimodal no implica por sí mismo una salida de audio ni un resultado específico de diarización de hablantes. Para la clasificación o la extracción, define las categorías, el esquema y la regla para los valores ausentes. La guía para desarrolladores muestra JSON estructurado para analizar una reseña de un cliente, con una cita justificativa y campos definidos. Un registro estructurado puede contener el producto mencionado, la categoría del problema y la frase que justifica la elección. Incluye un caso representativo que deba permanecer como desconocido en lugar de forzarlo a encajar en una categoría. Un registro sintácticamente válido sigue necesitando una comparación con el texto de origen real. El procesamiento de documentos puede convertir un PDF en un resumen conciso o en un registro de campos. Formula la pregunta y conserva las referencias de página o sección cuando sea necesario comprobar el hallazgo. Una revisión de una tabla debe especificar las columnas y la regla relevantes; una tarea visual debe identificar la etiqueta o la región necesaria para la respuesta. El enrutamiento a modelos es otro uso documentado: el modelo clasifica la complejidad de una solicitud y devuelve una opción permitida. La aplicación conectada, y no el propio texto de clasificación, decide qué ejecutar a continuación. Se admite el razonamiento, y el fabricante muestra un mayor esfuerzo para las tareas que se benefician de un análisis más profundo. La página específica de la versión estable también incluye llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps, contexto de URL y salida estructurada. Computer Use no es compatible con este perfil estable de 3.1; el perfil posterior 3.5 Flash-Lite tiene una tabla de capacidades diferente. Define claramente los fines y los parámetros de las herramientas, y continúa a partir de resultados reales devueltos. Sugerir una función no demuestra que la operación haya tenido lugar. La ficha del modelo nativo indica hasta 1M de contexto y 64K de salida textual; la tabla de la API estable especifica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 tokens de salida. Incluye las instrucciones, la conversación y los medios de origen en la preparación de la entrada, y solicita una salida con un tamaño adecuado para el artefacto previsto. El almacenamiento en caché y el procesamiento por lotes, Flex y Priority están documentados para este perfil del proveedor. Para elementos independientes que se procesan de forma repetida, incorpora el identificador de entrada al resultado y conserva un esquema uniforme para poder identificar una respuesta ausente. Este identificador del modelo estable es distinto de Gemini 3.1 Flash-Lite Preview y de las ediciones posteriores de Flash-Lite. Conserva la edición exacta al preparar un procesamiento repetido, en lugar de dar por hecho que un nombre de familia conocido garantiza una revisión fija. Revisa que las traducciones conserven el significado y los términos, contrasta las transcripciones con el audio y los campos extraídos con el documento. La función práctica de este perfil es el procesamiento enfocado de texto multimodal con un resultado claro, dejando el razonamiento de una tarea más amplia o las acciones externas para el paso posterior adecuado. **Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `google/gemini-3.1-flash-lite:batch` [`google/gemini-3.1-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemini-3.1-flash-lite%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-flash-lite%3Abatch&fmt=batches) Google /`google/gemini-3.1-flash-lite:batch` ### Primeros pasos Gemini 3.1 Flash-Lite es el modelo multimodal estable de Google para traducción, transcripción, clasificación y extracción sencilla a gran escala. Acepta texto, imágenes, audio, vídeo y PDF, y devuelve texto, con razonamiento, herramientas y salida estructurada. Sus límites exactos de entrada/salida son de 1,048,576/65,536 tokens. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Formato de salida JSON de results\[\].response.body incluido directamente | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`endpoint` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites /v1/chat/completions | Predeterminado— | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-3.1-flash-lite:batch | Predeterminado— | | Campo`requests` | Tipo`batch_item[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`requests[].custom_id` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`requests[].body.messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`completion_window` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites 24h | Predeterminado— | | Campo`provider` | Tipo`object\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`requests[].body.model` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites google/gemini-3.1-flash-lite:batch, google/gemini-3.1-flash-lite | Predeterminado— | | Campo`provider.only` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites google-vertex/global | Predeterminado— | | Campo`provider.allow_fallbacks` | Tipo`boolean\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites false, null | Predeterminado— | Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratoendpoint, model, requests | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`representation` | Contratorequests\[\] en la propia solicitud; cada elemento tiene custom\_id y body | | Parámetro`request_endpoint_profile` | Contrato/v1/chat/completions | | Parámetro`file_material` | ContratoEl cliente puede leer localmente el JSONL real en UTF-8 e incorporarlo a requests\[\]. No se utiliza purpose de carga, input\_file\_id ni ninguna referencia a archivos. Si falta el material del cliente o está vacío, la preparación se detiene antes del POST. | | Parámetro`serialization_order` | Contratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion\_window (si se proporciona), requests al final | | Parámetro`optional_controls` | Contratoprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Parámetro`schema_scope` | ContratoCuerpos de Chat Completions de texto incluidos directamente en el contenedor Batch documentado. | Ciclo de vida: `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id real de la respuesta de creación original; mismo usuario, clave y grupo ### Planes Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo rápido Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (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. | 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 **$0.00025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0015** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.000025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraciónTramo 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 **$0.00025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0015** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.000025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado ```bash set -eu : "${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-3.1-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-3.1-flash-lite:batch', 'google/gemini-3.1-flash-lite']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.1-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. ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes JSON de results\[\].response.body incluido directamente - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### Consultar el estado de la tarea curl · estado de la operación original ```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 ``` ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Conserva el JSON completo del estado original, cada resultado y su custom\_id, y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda los results\[\] completados como JSONL sin filtrarlos. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva el ID de la operación original. 503 result\_pending\_check incluye X-Should-Retry:false; nunca vuelvas a enviar un lote original cuyo resultado se desconoce. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`results[].custom_id` | Tipostring | | Campo`results[].response.body.choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`results[].error` | Tipoobject\|null | | Campo`usage` | Tipoobject\|null | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`endpoint` | Tipostring | | Campo`status` | Tipostring | | Campo`request_counts` | Tipoobject | | Campo`results[].id` | Tipostring | | Campo`results[].response.status_code` | Tipointeger | | Campo`results[].response.request_id` | Tipostring | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónEl contenedor documentado con contenido incluido directamente no es válido, hay claves duplicadas, la identidad de un elemento no es válida o existe un conflicto con las capacidades configuradas del modelo. | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de cualquier nuevo envío. | | Respuesta401 · `authentication_error` | CondiciónClave API no válida. | Siguiente pasoUsa la clave Ailoot autorizada. | | Respuesta403 · `permission_error` | CondiciónGrupo de Batch no disponible. | Siguiente pasoComprueba los permisos de la clave y del grupo. | | Respuesta422 · `invalid_request_error` | CondiciónBatch se factura con cargo al saldo; se rechaza su creación con una suscripción. | Siguiente pasoUsa el grupo autorizado que se factura con cargo al saldo. | | Respuesta422 · `price_unavailable` | CondiciónNo se puede calcular el presupuesto de 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 la admisión antes de enviar 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 comprobación; 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. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`google/gemini-3.1-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemini-3.1-flash-lite%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-flash-lite%3Abatch&fmt=batches) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`google/gemini-3.1-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemini-3.1-flash-lite%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-flash-lite%3Abatch&fmt=batches) FAQ · Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3.1-flash-lite:batch`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3.1-flash-lite:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3.1-flash-lite:batch`: `requests.min_items`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.