Source: https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/ Language: fr # Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/facts.json) ## [Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch)](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/) Gemini 2.5 Flash-Lite est le modèle textuel multimodal stable de Google pour les tâches fréquentes de classification, de traduction et d’extraction simple. La réflexion est désactivée par défaut et peut être activée avec un budget de raisonnement de 512–24,576 tokens. Il accepte du texte et des médias, avec des outils, des sorties structurées et une limite d’entrée de 1,048,576 tokens. - [**Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-2-5-flash-lite-u003a-batch/#method-0) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. Gemini 2.5 Flash-Lite est le profil léger stable de Google pour la traduction, la classification et l’extraction simple de données à grand volume. Son raisonnement hybride peut utiliser ou omettre la réflexion selon la tâche. Il accepte du texte, des images, de l’audio, de la vidéo et des PDF, et produit du texte. Un résultat utile est une catégorie, une traduction concise, un enregistrement extrait du contenu fourni ou une explication écrite délimitée. Pour la classification, définissez les catégories, la règle de décision et la forme de la réponse. Conservez l’identifiant source dans le résultat lorsque plusieurs éléments indépendants sont traités. Pour classer les messages d’assistance, attribuez au message un type de problème et renvoyez la phrase qui justifie la catégorie. Prévoyez une règle pour les éléments probants manquants ou ambigus, afin qu’une réponse fluide ne remplisse pas un champ requis avec une supposition. Le rôle léger du modèle est particulièrement utile lorsque l’entrée et le résultat requis sont clairement définis. La réflexion est désactivée par défaut dans la configuration documentée de 2.5 Flash-Lite. Le guide de réflexion GenerateContent de Google autorise un budget de réflexion explicite de 512 à 24,576 tokens, zéro pour maintenir la réflexion désactivée et -1 pour demander une réflexion dynamique. Ce sont des réglages du budget de raisonnement, distincts de l’allocation de réponse finale. Activez un raisonnement supplémentaire lorsqu’une extraction comporte des conditions qui interagissent ou qu’une classification comprend des exceptions ; une conversion simple peut conserver le comportement sans réflexion par défaut. Le guide précise que le modèle peut utiliser davantage ou moins de tokens de réflexion que le budget demandé. Pour la traduction, indiquez la langue cible, le public et les termes à conserver. Précisez si le résultat doit contenir uniquement la traduction ou un enregistrement doté de libellés. Pour l’extraction documentaire, définissez les champs et demandez des passages sources permettant de vérifier la sortie. Pour un enregistrement, distinguez une transcription d’un résumé et précisez le passage important. Les images ou la vidéo peuvent apporter des éléments probants à une réponse textuelle. Le livrable souhaité doit rester clair même lorsque l’entrée combine plusieurs types de médias. Le tableau de cette édition stable précise mentionne l’appel de fonctions, l’exécution de code, la recherche de fichiers, l’ancrage dans la recherche, l’ancrage dans Maps, le contexte d’URL et les sorties structurées. Les fonctions doivent avoir une finalité claire et des paramètres définis ; l’application connectée exécute l’opération et fournit son résultat. Pour une extraction fondée sur un schéma, validez la structure renvoyée et comparez ses valeurs au contenu d’origine. Une décision d’outil ou un enregistrement bien formé n’est utile que dans le contexte de la source et des éléments réellement renvoyés. La fiche native indique une fenêtre de contexte de 1M et une sortie textuelle de 64K. La page du modèle de l’API précise 1,048,576 tokens en entrée et 65,536 tokens en sortie. Les instructions, le contenu source et la conversation conservée consomment le budget d’entrée, tandis que le raisonnement et le plafond de réponse influent sur la possibilité de faire tenir le résultat final. La mise en cache et les traitements par lots, Flex et Priority sont mentionnés pour ce profil du fabricant. Pour les tâches répétées, conservez les mêmes définitions de catégories ou de champs et transmettez les identifiants dans le résultat afin qu’un examen ultérieur puisse retrouver l’élément d’origine. Ce profil stable est distinct des variantes Preview de juin et de septembre décrites ailleurs dans la famille. La fiche native partagée attribue les améliorations de September Preview, notamment le suivi des instructions et la concision, à cette préversion précise ; elles ne doivent pas être transférées tacitement à l’identifiant stable. Les générations Flash-Lite ultérieures utilisent également des contrôles de réflexion et des tableaux de capacités différents. Conservez l’édition et choisissez les réglages documentés pour celle-ci au lieu de remplacer les budgets 2.5 par la syntaxe des niveaux de réflexion de Gemini 3. La fiche mentionne des hallucinations et des limites de compréhension causale, de déduction logique complexe et de raisonnement contrefactuel, et donne une date limite des connaissances en janvier 2025. Fournissez des éléments actuels ou utilisez un workflow d’ancrage documenté lorsque des faits plus récents sont nécessaires. Vérifiez le sens des traductions, la présence d’un appui dans la source pour les champs extraits et les transcriptions par rapport à l’audio. Un résultat ciblé et court rend cet examen pratique sans considérer une réponse soignée comme la preuve que la source contenait le détail affirmé. **Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-flash-lite:batch` [`google/gemini-2.5-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&fmt=batches) Google /`google/gemini-2.5-flash-lite:batch` ### Premiers pas Gemini 2.5 Flash-Lite est le modèle textuel multimodal stable de Google pour les tâches fréquentes de classification, de traduction et d’extraction simple. La réflexion est désactivée par défaut et peut être activée avec un budget de raisonnement de 512–24,576 tokens. Il accepte du texte et des médias, avec des outils, des sorties structurées et une limite d’entrée de 1,048,576 tokens. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` Types d’entrée `text` Types de sortie `text` Format de sortie JSON results\[\].response.body intégré | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`endpoint` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites /v1/chat/completions | Par défaut— | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-2.5-flash-lite:batch | Par défaut— | | Champ`requests` | Type`batch_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`requests[].custom_id` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`requests[].body.messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`completion_window` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 24h | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`requests[].body.model` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites google/gemini-2.5-flash-lite:batch, google/gemini-2.5-flash-lite | Par défaut— | | Champ`provider.only` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites google-ai-studio | Par défaut— | | Champ`provider.allow_fallbacks` | Type`boolean\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites false, null | Par défaut— | Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratendpoint, model, requests | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`representation` | Contratrequests\[\] intégré ; chaque élément comporte custom\_id et body | | Paramètre`request_endpoint_profile` | Contrat/v1/chat/completions | | Paramètre`file_material` | ContratL’appelant peut charger localement le contenu JSONL UTF-8 effectif dans requests\[\]. Aucun paramètre purpose de téléversement, input\_file\_id ni référence à un fichier n’est utilisé. Si les données du client sont absentes ou vides, la préparation s’arrête avant le POST. | | Paramètre`serialization_order` | Contratendpoint, model, provider (si fourni), completion\_window (si fourni), requests en dernier | | Paramètre`optional_controls` | Contratprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Paramètre`schema_scope` | ContratCorps de requêtes Chat Completions textuelles dans l’enveloppe Batch intégrée documentée. | Cycle de vie : `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id effectivement renvoyé lors de la création d’origine ; même utilisateur, même clé et même groupe ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Tarification du cache explicite Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0001** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0004** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0001** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0004** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Traitement par lots curl · jeu de données de référence conservéPython HTTP · données JSONL réelles du clientPython · enregistrer chaque résultat finalisé ```bash set -eu : "${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-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 ``` ```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-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")) ``` ```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. ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Traitement par lots JSON results\[\].response.body intégré - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### Vérifier l’état de la tâche curl · état de l’opération d’origine ```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 ``` ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez l’intégralité du JSON de statut d’origine, chaque résultat/custom\_id et le corps complet de la réponse ou de l’erreur. Enregistrez les results\[\] terminés au format JSONL sans filtrage. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez l’identifiant de l’opération d’origine. La réponse 503 result\_pending\_check contient X-Should-Retry:false ; ne soumettez jamais à nouveau un lot d’origine dont l’issue est inconnue. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`results[].custom_id` | Typestring | | Champ`results[].response.body.choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`results[].error` | Typeobject\|null | | Champ`usage` | Typeobject\|null | | Champ`id` | Typestring | | Champ`model` | Typestring | | Champ`endpoint` | Typestring | | Champ`status` | Typestring | | Champ`request_counts` | Typeobject | | Champ`results[].id` | Typestring | | Champ`results[].response.status_code` | Typeinteger | | Champ`results[].response.request_id` | Typestring | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionEnveloppe intégrée documentée invalide, clés dupliquées, identité d’élément incorrecte ou conflit avec les capacités configurées du modèle. | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant toute nouvelle soumission. | | Réponse401 · `authentication_error` | ConditionClé API invalide. | Étape suivanteUtilisez la clé Ailoot autorisée. | | Réponse403 · `permission_error` | ConditionGroupe de traitement par lots indisponible. | Étape suivanteVérifiez les droits d’accès de la clé/du groupe. | | Réponse422 · `invalid_request_error` | ConditionLe traitement par lots est facturé sur le solde ; la création via un abonnement est refusée. | Étape suivanteUtilisez le groupe autorisé dont la facturation est prélevée sur le solde. | | Réponse422 · `price_unavailable` | ConditionImpossible d’établir un devis pour les données d’entrée du traitement par lots. | Étape suivanteConservez la réponse ; utilisez les données d’entrée documentées pour cette famille. | | Réponse402 · `billing_error` | ConditionRéserve pour le traitement par lots indisponible. | Étape suivanteRéglez les conditions d’admission avant une nouvelle requête. | | Réponse503 · `price_unavailable` | ConditionPrix de la méthode Batch/tarifs natifs indisponibles. | Étape suivanteConservez la réponse ; ne substituez pas d’autres prix. | | Réponse503 · `api_error` | ConditionRoute exacte du fournisseur indisponible. | Étape suivanteConservez la réponse pour réparer la route. | | Réponse503 · `result_pending_check` | ConditionLe résultat d’origine nécessite une vérification ; X-Should-Retry:false. | Étape suivanteConservez l’operation\_id/id d’origine et consultez son statut ; ne répétez jamais le POST d’origine. | | Réponse404 · `not_found` | ConditionOpération de suivi du traitement par lots absente ou appartenant à une autre identité. | Étape suivanteUtilisez l’id exact d’origine avec le même utilisateur, la même clé et le même groupe. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`google/gemini-2.5-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&fmt=batches) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`google/gemini-2.5-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash-lite%3Abatch&fmt=batches) FAQ · Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch) Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash-lite:batch`: `text` → `text` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash-lite:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash-lite:batch`: `requests.min_items`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.