model

Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch)

Markdown · JSON

Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch)

Gemini 3.1 Flash-Lite adalah model multimodal stabil Google untuk penerjemahan, transkripsi, klasifikasi, dan ekstraksi sederhana dalam skala besar. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF serta menghasilkan teks, dengan thinking, alat, dan keluaran terstruktur. Batas masukan/keluaran persisnya adalah 1,048,576/65,536 token.

Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

Gemini 3.1 Flash-Lite adalah model teks multimodal ringan dan stabil Google untuk tugas yang sering dilakukan serta terdefinisi dengan baik. Model ini berbasis Gemini 3 Pro. Penerjemahan dan klasifikasi merupakan beban kerja utama; tugas berguna lainnya mencakup transkripsi, ringkasan dokumen, ekstraksi entitas, dan klasifikasi pemilihan model. Teks, gambar, audio, video, dan PDF dapat memasok materi sumber, dan hasilnya berupa teks. Arahan yang berguna meminta satu operasi dan satu bentuk akhir, seperti pesan yang diterjemahkan atau rekaman bidang yang ditemukan dalam dokumen.

Untuk penerjemahan, berikan teks sumber, bahasa sasaran, audiens, dan terminologi yang harus tetap utuh. Contoh Google menggunakan instruksi yang hanya mengembalikan terjemahan. Untuk terjemahan pesan dukungan, pertahankan nama produk dan referensi pesanan sambil menerjemahkan sisanya secara alami. Tentukan cara menangani ambiguitas agar hasil tidak menambahkan tanggal, janji, atau detail yang tidak ada dalam sumber. Sesuaikan bentuk yang diminta dengan tujuan penggunaannya, seperti balasan singkat atau rekaman terjemahan berlabel.

Untuk transkripsi, berikan rekaman dan definisikan apakah jawaban harus berupa kata-kata yang diucapkan, transkrip suntingan yang mudah dibaca, atau ringkasan. Ketiganya merupakan keluaran berbeda. Identifikasi interval yang relevan ketika rekaman panjang hanya memuat satu bagian yang diperlukan untuk tugas. Contoh pengembang dari pembuat mengirim audio secara langsung dan meminta transkrip teks. Periksa nama, angka, dan bagian tidak jelas terhadap rekaman, sambil menyimpan sumber asli untuk peninjauan. Profil teks multimodal umum ini sendiri tidak menyiratkan keluaran audio atau hasil khusus diarisasi pembicara.

Untuk klasifikasi atau ekstraksi, definisikan kategori, skema, dan aturan nilai yang hilang. Panduan pengembang menunjukkan JSON terstruktur untuk menganalisis ulasan pelanggan, dengan kutipan pendukung dan bidang yang didefinisikan. Rekaman terstruktur dapat memuat produk yang disebutkan, kategori masalah, dan kalimat yang membenarkan pilihan. Sertakan kasus representatif yang harus tetap tidak diketahui, bukan dipaksakan ke suatu kategori. Rekaman yang valid secara sintaksis tetap perlu dibandingkan dengan teks sumber sebenarnya.

Pemrosesan dokumen dapat mengubah PDF menjadi ringkasan ringkas atau rekaman bidang. Nyatakan pertanyaan dan pertahankan referensi halaman atau bagian ketika temuan perlu diperiksa. Peninjauan tabel harus menentukan kolom dan aturan yang penting; tugas visual harus mengidentifikasi label atau wilayah yang diperlukan untuk jawaban. Perutean model merupakan penggunaan lain yang didokumentasikan: model mengklasifikasikan kompleksitas permintaan dan mengembalikan pilihan yang diizinkan. Aplikasi yang terhubung, bukan teks klasifikasi itu sendiri, memutuskan apa yang dijalankan berikutnya.

Thinking didukung, dan pembuat memperlihatkan upaya lebih tinggi untuk tugas yang memperoleh manfaat dari analisis lebih banyak. Halaman khusus versi stabil juga mencantumkan function calling, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Maps, konteks URL, dan keluaran terstruktur. Computer Use tidak didukung dalam profil stabil 3.1 ini; profil 3.5 Flash-Lite yang lebih baru memiliki tabel kemampuan berbeda. Definisikan tujuan dan parameter alat dengan jelas, lalu lanjutkan dari hasil nyata yang dikembalikan. Saran fungsi tidak membuktikan bahwa operasi telah dilakukan.

Kartu model asli mencantumkan konteks hingga 1M dan keluaran teks 64K; tabel API stabil menetapkan 1,048,576 token masukan dan 65,536 token keluaran. Sertakan instruksi, percakapan, dan media sumber dalam persiapan masukan, lalu minta keluaran yang ukurannya sesuai dengan artefak yang dimaksud. Caching, batch, serta pemrosesan Flex dan Priority didokumentasikan untuk profil produsen ini. Untuk item independen yang berulang, bawa pengenal masukan ke hasil dan pertahankan skema yang konsisten agar jawaban yang hilang dapat diidentifikasi.

Pengenal model stabil ini berbeda dari Gemini 3.1 Flash-Lite Preview dan edisi Flash-Lite yang lebih baru. Pertahankan edisi yang tepat ketika menyiapkan pemrosesan berulang, alih-alih menganggap nama keluarga yang dikenal sebagai jaminan revisi tetap. Tinjau terjemahan untuk memastikan makna dan istilah dipertahankan, transkrip terhadap audio, serta bidang hasil ekstraksi terhadap dokumen. Peran praktis profil ini adalah pemrosesan teks multimodal terfokus dengan hasil yang jelas, dengan penalaran tugas yang lebih luas atau tindakan eksternal ditangani pada langkah berikutnya yang sesuai.

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches google/gemini-3.1-flash-lite:batch

google/gemini-3.1-flash-lite:batch

Google /google/gemini-3.1-flash-lite:batch

Mulai

Gemini 3.1 Flash-Lite adalah model multimodal stabil Google untuk penerjemahan, transkripsi, klasifikasi, dan ekstraksi sederhana dalam skala besar. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF serta menghasilkan teks, dengan thinking, alat, dan keluaran terstruktur. Batas masukan/keluaran persisnya adalah 1,048,576/65,536 token.

Masukan yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
Masukan
text
Keluaran
text
Format keluaran
JSON inline pada results[].response.body
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolomendpointJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
/v1/chat/completions
Bawaan—
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
google/gemini-3.1-flash-lite:batch
Bawaan—
KolomrequestsJenisbatch_item[]PersyaratanWajibNilai & batasan
Item minimum: 1
Bawaan—
Kolomrequests[].custom_idJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolomrequests[].body.messagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolomcompletion_windowJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
24h
Bawaan—
KolomproviderJenisobject|nullPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomrequests[].body.modelJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
google/gemini-3.1-flash-lite:batch, google/gemini-3.1-flash-lite
Bawaan—
Kolomprovider.onlyJenisstring[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
google-vertex/global
Bawaan—
Kolomprovider.allow_fallbacksJenisboolean|nullPersyaratanOpsionalNilai & batasan
false, null
Bawaan—
Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakendpoint, model, requests
Parametermaterial_typesKontraktext
ParameterrepresentationKontrakrequests[] inline; setiap item memiliki custom_id dan body
Parameterrequest_endpoint_profileKontrak/v1/chat/completions
Parameterfile_materialKontrakPemanggil dapat membaca JSONL UTF-8 aktual secara lokal ke dalam requests[]. Tidak menggunakan purpose unggahan, input_file_id, atau referensi file. Materi pelanggan yang tidak ada atau kosong menghentikan persiapan sebelum POST.
Parameterserialization_orderKontrakendpoint, model, provider (jika disertakan), completion_window (jika disertakan), requests paling akhir
Parameteroptional_controlsKontrakprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameterschema_scopeKontrakbody teks Chat Completions dalam envelope Batch inline yang didokumentasikan.

Siklus hidup: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id aktual dari operasi create awal; user/key/group yang sama

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast
Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih
Mode Flex
Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum
Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default
Harga cache eksplisit
Tidak diaktifkan Saat cache eksplisit diminta

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadwal tarifToken konteks, lebih dariToken konteks, hingga dan termasukBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarToken konteks, lebih dari—Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.00025 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.0015 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache $0.000025 / 1K token
Masukan · Penulisan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1Jadwal tarif—Token konteks, lebih dari0Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.00025 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.0015 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache $0.000025 / 1K token
Masukan · Penulisan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Batch

curl · fixture yang disimpanPython HTTP · JSONL pelanggan yang sebenarnyaPython · simpan setiap hasil yang telah selesai
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
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"))
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.

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Batch

JSON inline pada results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Periksa status tugas
curl · status operasi asli
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
Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Pertahankan JSON status asli secara lengkap, setiap result/custom_id, serta body response atau error yang lengkap. Simpan results[] yang telah selesai sebagai JSONL tanpa penyaringan.

Jika respons asli perlu diperiksa

Pertahankan ID operasi asli. 503 result_pending_check memiliki X-Should-Retry:false; jangan pernah kirim ulang batch asli yang statusnya tidak diketahui.

Kolom respons
KolomJenis
Kolomresults[].custom_idJenisstring
Kolomresults[].response.body.choices[].message.contentJenisstring|null
Kolomresults[].errorJenisobject|null
KolomusageJenisobject|null
KolomidJenisstring
KolommodelJenisstring
KolomendpointJenisstring
KolomstatusJenisstring
Kolomrequest_countsJenisobject
Kolomresults[].idJenisstring
Kolomresults[].response.status_codeJenisinteger
Kolomresults[].response.request_idJenisstring
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiEnvelope inline yang didokumentasikan tidak valid, ada kunci duplikat, atau terdapat konflik pada identitas item atau kemampuan model yang dikonfigurasi.Langkah berikutnyaPerbaiki kolom yang ditunjukkan sebelum pengiriman baru apa pun.
Respons401 · authentication_errorKondisiKunci API tidak valid.Langkah berikutnyaGunakan kunci Ailoot yang berizin.
Respons403 · permission_errorKondisiGrup Batch tidak tersedia.Langkah berikutnyaPeriksa hak akses key/group.
Respons422 · invalid_request_errorKondisiBatch menggunakan penagihan dari saldo; pembuatan dengan langganan ditolak.Langkah berikutnyaGunakan grup berizin yang ditagih dari saldo.
Respons422 · price_unavailableKondisiPenawaran harga untuk input Batch tidak dapat dibuat.Langkah berikutnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumentasikan.
Respons402 · billing_errorKondisiCadangan Batch tidak tersedia.Langkah berikutnyaSelesaikan kendala penerimaan sebelum mengirim permintaan baru.
Respons503 · price_unavailableKondisiHarga metode Batch/tarif native tidak tersedia.Langkah berikutnyaSimpan respons; jangan mengganti harga.
Respons503 · api_errorKondisiRute pemasok yang tepat tidak tersedia.Langkah berikutnyaSimpan respons untuk perbaikan rute.
Respons503 · result_pending_checkKondisiHasil asli perlu diperiksa; X-Should-Retry:false.Langkah berikutnyaSimpan operation_id/id asli dan baca statusnya; jangan pernah mengulangi POST asli.
Respons404 · not_foundKondisiOperasi status Batch tidak ada atau dimiliki oleh identitas lain.Langkah berikutnyaGunakan id asli yang persis sama dan user/key/group yang sama.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-lite:batch

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

google/gemini-3.1-flash-lite:batch

FAQ · Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch)
Input dan hasil apa yang tersedia?

POST /v1/batches · google/gemini-3.1-flash-lite:batch: text → text

Kolom apa yang digunakan permintaan?

POST /v1/batches · google/gemini-3.1-flash-lite:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Batasan apa yang berlaku?

POST /v1/batches · google/gemini-3.1-flash-lite:batch: requests.min_items: 1

Rincian selengkapnya

Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda.

Perusahaan dan portofolio proyeknya

Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.

Beli token dengan diskon.

Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token.

Langganan
Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda.
Kode promo hingga 50%
Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif.
Biaya dalam riwayat
Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Hubungkan API ke produk yang Anda jual.

SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller.

Aplikasi komersial
Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda.
Lisensi reseller
Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis.
Dokumen di situs
Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi.

Minta lisensi reseller · Penawaran dan perjanjian lisensi