Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch)

Gemini 3.1 Flash-Lite est le modèle textuel multimodal léger et stable de Google pour les tâches fréquentes et bien définies. Il est basé sur Gemini 3 Pro. La traduction et la classification sont des charges de travail centrales; d’autres tâches utiles comprennent la transcription, les résumés de documents, l’extraction d’entités et la classification pour le choix de modèle. Le texte, les images, l’audio, la vidéo et les PDF peuvent fournir les sources, et le résultat est du texte. Une consigne utile demande une opération et une forme finale, comme un message traduit ou un enregistrement des champs trouvés dans un document.

Pour la traduction, fournissez le texte source, la langue cible, le public et la terminologie qui doit rester intacte. L’exemple de Google utilise des instructions qui renvoient uniquement la traduction. Pour traduire un message de soutien, préservez les noms de produits et les références de commandes tout en traduisant naturellement le reste. Précisez comment traiter l’ambiguïté afin que le résultat n’ajoute pas une date, une promesse ou un détail absent de la source. Gardez la forme demandée adaptée à la destination, comme une courte réponse ou un enregistrement de traduction étiqueté.

Pour la transcription, fournissez l’enregistrement et définissez si la réponse doit être les mots prononcés, une transcription révisée lisible ou un résumé. Ce sont des sorties différentes. Identifiez l’intervalle pertinent lorsqu’un long enregistrement ne contient qu’un passage nécessaire à la tâche. L’exemple du concepteur pour les développeurs transmet l’audio directement et demande une transcription textuelle. Vérifiez les noms, les nombres et les passages peu clairs à l’écoute de l’enregistrement, en conservant la source originale pour vérification. Ce profil textuel multimodal général n’implique pas lui-même une sortie audio ou un résultat dédié de diarisation des locuteurs.

Pour la classification ou l’extraction, définissez les catégories, le schéma et la règle de valeurs manquantes. Le guide de développement montre du JSON structuré pour analyser un avis client, avec une citation à l’appui et des champs définis. Un enregistrement structuré peut contenir le produit mentionné, la catégorie de problème et la phrase qui justifie le choix. Incluez un cas représentatif qui doit rester inconnu plutôt que d’être forcé dans une catégorie. Un enregistrement syntaxiquement valide doit tout de même être comparé au texte source réel.

Le traitement documentaire peut transformer un PDF en résumé concis ou en enregistrement de champs. Énoncez la question et préservez les références de page ou de section là où le constat nécessite une vérification. Une vérification de tableau doit préciser les colonnes et la règle importantes; une tâche visuelle doit identifier l’étiquette ou la zone nécessaire à la réponse. Le routage de modèles est une autre utilisation documentée : le modèle classe la complexité d’une requête et renvoie un choix autorisé. L’application connectée, plutôt que le texte de classification lui-même, décide de ce qui sera exécuté ensuite.

La réflexion est prise en charge, et le concepteur montre un effort plus élevé pour les tâches qui bénéficient d’une analyse plus poussée. La page stable exacte indique aussi les appels de fonctions, l’exécution de code, la recherche de fichiers, l’ancrage par recherche, l’ancrage avec Maps, le contexte URL et la sortie structurée. Computer Use n’est pas pris en charge dans ce profil stable 3.1; le profil ultérieur 3.5 Flash-Lite a un tableau de capacités différent. Définissez clairement la finalité et les paramètres des outils et continuez à partir des résultats réellement renvoyés. Une suggestion de fonction n’établit pas que l’opération a eu lieu.

La fiche native du modèle indique un contexte allant jusqu’à 1M et une sortie textuelle de 64K; le tableau API stable précise 1 048 576 jetons d’entrée et 65 536 jetons de sortie. Incluez les instructions, la conversation et les médias sources dans la préparation de l’entrée, et demandez une sortie dimensionnée pour le livrable visé. La mise en cache et les traitements par lots, Flex et Priority sont documentés pour ce profil du producteur. Pour des éléments indépendants répétés, transférez l’identifiant d’entrée dans le résultat et conservez un schéma cohérent afin qu’une réponse manquante puisse être repérée.

Cet identifiant de modèle stable est distinct de Gemini 3.1 Flash-Lite Preview et des éditions Flash-Lite ultérieures. Préservez l’édition exacte lorsque vous préparez un traitement répété plutôt que de traiter un nom de famille familier comme une garantie de révision fixe. Vérifiez la préservation du sens et des termes dans les traductions, les transcriptions à l’écoute de l’audio et les champs extraits à partir du document. Le rôle pratique du profil est un traitement textuel multimodal ciblé avec un résultat clair, laissant le raisonnement d’une tâche plus vaste ou les actions externes à l’étape suivante appropriée.