モデル

Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch)

Markdown · JSON

Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch)

Gemini 2.5 Flash-Liteは、頻繁な分類、翻訳、単純な抽出に向けたGoogleの安定版マルチモーダル・テキストモデルです。思考はデフォルトで無効で、512~24,576トークンの推論枠を指定して有効にできます。テキストとメディアを入力でき、ツール、構造化出力、1,048,576トークンの入力上限を備えます。

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Gemini 2.5 Flash-Liteは、大量の翻訳、分類、単純なデータ抽出に向けたGoogleの安定版軽量モデルです。ハイブリッド推論では、課題に応じて思考を使うか省くかを選べます。テキスト、画像、音声、動画、PDFを入力し、テキストを生成します。有用な結果は、カテゴリ、簡潔な翻訳、渡した資料から抽出したレコード、範囲を絞った文章による説明です。

分類では、カテゴリ、判断規則、回答の形を定義します。独立した複数項目を処理する場合は、結果に資料の識別子を残します。サポートメッセージの分類では、問題の種類で分類し、そのカテゴリを裏付ける文を返すよう求めてください。流暢な回答が必須フィールドを推測で埋めないよう、証拠がない場合や曖昧な場合の規則を含めます。この軽量モデルの役割は、入力と必要な結果が明確に指定されている場合に最も役立ちます。

公開されている2.5 Flash-Liteの設定では、思考はデフォルトで無効です。GoogleのGenerateContent思考ガイドでは、明示的な思考枠として512~24,576トークン、思考を無効のままにする0、動的な思考を求める-1を使えます。これらは推論枠の制御であり、最終応答の枠とは別です。抽出に相互に関係する条件がある場合や、分類に例外がある場合は、追加の推論を有効にします。単純な変換なら、デフォルトの思考なしの動作を保てます。ガイドは、モデルが要求した枠より多い、または少ない思考トークンを使う場合があると述べています。

翻訳では、翻訳先の言語、対象読者、保持する用語を渡します。結果を翻訳だけにするか、ラベル付きレコードにするかを指定してください。文書抽出では、フィールドを定義し、出力を確認できる資料の該当箇所を求めます。録音では、文字起こしと要約を区別し、重要な区間を特定します。画像や動画は、テキスト回答の証拠にできます。入力に複数のメディア形式が混ざっても、必要な成果物を明確に保ってください。

当該安定版の仕様表には、関数呼び出し、コード実行、ファイル検索、検索グラウンディング、Mapsグラウンディング、URLコンテキスト、構造化出力が挙げられています。関数には明確な目的と定義済みパラメータが必要で、接続先アプリケーションが操作を実行して結果を提供します。スキーマに基づく抽出では、返された構造を検証し、その値を元の資料と照合してください。ツールの選択や形の整ったレコードは、資料と実際に返された証拠の文脈の中で初めて役立ちます。

ネイティブのモデルカードは1Mコンテキストウィンドウと64Kテキスト出力を示し、APIモデルページには入力1,048,576トークン、出力65,536トークンと記載されています。指示、資料内容、保持した会話が入力枠を使い、推論と応答上限が最終結果の収まり方に影響します。この開発元仕様には、キャッシュ、バッチ、Flex、Priority処理が挙げられています。反復する課題では、同じカテゴリやフィールドの定義を保持し、識別子を結果に引き継いで、後の確認で元の項目を見つけられるようにします。

この安定版は、ファミリーの別の箇所で説明される6月と9月のPreview版とは分かれています。共通のネイティブモデルカードは、指示遵守や簡潔さを含む9月Previewの改善を、そのプレビュー固有のものとして示しています。安定版の識別子へ無断で移して説明してはいけません。後のFlash-Lite世代は、思考制御と機能表も異なります。版を保持し、2.5の枠をGemini 3の思考レベル構文に置き換えるのではなく、その版について公開された設定を選んでください。

モデルカードは、ハルシネーションと、因果理解、複雑な論理的演繹、反実仮想推論の制約を挙げ、知識のカットオフを2025年1月としています。新しい事実が重要なら、最新の証拠を提供するか、公開されたグラウンディングの手順を使います。翻訳は意味を、抽出フィールドは資料の裏付けを、文字起こしは音声との一致を確認してください。焦点を絞った小さな結果は、整った回答を資料内にその詳細が存在した証拠と見なすことなく、実用的に確認する助けになります。

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches google/gemini-2.5-flash-lite:batch

google/gemini-2.5-flash-lite:batch

Google /google/gemini-2.5-flash-lite:batch

はじめに

Gemini 2.5 Flash-Liteは、頻繁な分類、翻訳、単純な抽出に向けたGoogleの安定版マルチモーダル・テキストモデルです。思考はデフォルトで無効で、512~24,576トークンの推論枠を指定して有効にできます。テキストとメディアを入力でき、ツール、構造化出力、1,048,576トークンの入力上限を備えます。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
インラインの results[].response.body JSON
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドendpoint種類string要件必須値と制限
/v1/chat/completions
デフォルト—
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
google/gemini-2.5-flash-lite:batch
デフォルト—
フィールドrequests種類batch_item[]要件必須値と制限
最小項目数: 1
デフォルト—
フィールドrequests[].custom_id種類string要件必須値と制限デフォルト—
フィールドrequests[].body.messages種類message[]要件必須値と制限デフォルト—
フィールドcompletion_window種類string要件任意値と制限
24h
デフォルト—
フィールドprovider種類object|null要件任意値と制限デフォルト—
フィールドrequests[].body.model種類string要件任意値と制限
google/gemini-2.5-flash-lite:batch, google/gemini-2.5-flash-lite
デフォルト—
フィールドprovider.only種類string[]要件任意値と制限
google-ai-studio
デフォルト—
フィールドprovider.allow_fallbacks種類boolean|null要件任意値と制限
false, null
デフォルト—
メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様endpoint, model, requests
パラメータmaterial_types仕様text
パラメータrepresentation仕様インラインの requests[]。各項目には custom_id と body を指定します
パラメータrequest_endpoint_profile仕様/v1/chat/completions
パラメータfile_material仕様呼び出し元は実際の UTF-8 JSONL をローカルで読み込み、requests[] に格納できます。アップロードの purpose、input_file_id、ファイル参照は使用しません。顧客の素材が存在しない、または空の場合、POST の前に準備を停止します。
パラメータserialization_order仕様endpoint, model, provider(指定されている場合), completion_window(指定されている場合), requests を最後に配置
パラメータoptional_controls仕様provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
パラメータschema_scope仕様ドキュメントに記載されたインラインの Batch エンベロープに格納する、テキスト Chat Completions のリクエストボディ。

ライフサイクル: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · 元の作成レスポンスに実際に含まれる response.id。同じユーザー/キー/グループを使用します

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
明示的キャッシュの料金
無効 明示的キャッシュを要求した場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定料金表コンテキストトークン数が次の値を超える場合コンテキストトークン数が次の値以下の場合料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金コンテキストトークン数が次の値を超える場合—コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.0001 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0004 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合0コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.0001 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0004 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.00002 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · バッチ

curl · 保存済みフィクスチャPython HTTP · 実際の顧客の JSONLPython · 完了した結果をすべて保存する
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
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"))
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.

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · バッチ

インラインの results[].response.body JSON

  • GET /v1/batches/{operation_id}
ジョブのステータスを確認
curl · 元の処理のステータス
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
完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

元のステータス JSON の全体、各結果と custom_id、レスポンスまたはエラーボディの全体を保存してください。完了済みの results[] は、絞り込まずに JSONL として保存してください。

元のレスポンスを確認する場合

元の操作 ID を保存してください。503 result_pending_check には X-Should-Retry:false が設定されています。結果が不明な元のバッチを決して再送しないでください。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドresults[].custom_id種類string
フィールドresults[].response.body.choices[].message.content種類string|null
フィールドresults[].error種類object|null
フィールドusage種類object|null
フィールドid種類string
フィールドmodel種類string
フィールドendpoint種類string
フィールドstatus種類string
フィールドrequest_counts種類object
フィールドresults[].id種類string
フィールドresults[].response.status_code種類integer
フィールドresults[].response.request_id種類string
エラーと次の手順
レスポンス条件次の手順
レスポンス400 · invalid_request_error条件ドキュメントに記載されたインラインエンベロープが無効、キーが重複、項目の識別情報が不正、または設定されたモデル機能に矛盾があります。次の手順新しく送信する前に、指摘されたフィールドを修正してください。
レスポンス401 · authentication_error条件無効な API キーです。次の手順利用を許可された Ailoot キーを使用してください。
レスポンス403 · permission_error条件バッチグループを利用できません。次の手順キー/グループの利用権限を確認してください。
レスポンス422 · invalid_request_error条件バッチは残高課金を使用します。サブスクリプションでのバッチ作成は拒否されます。次の手順利用を許可された残高課金グループを使用してください。
レスポンス422 · price_unavailable条件バッチ入力の料金を見積もれません。次の手順レスポンスを保存し、対象 API ファミリーのドキュメントに記載された入力を使用してください。
レスポンス402 · billing_error条件バッチの予約額を確保できません。次の手順新しいリクエストの前に、受付条件の問題を解決してください。
レスポンス503 · price_unavailable条件Batch メソッドの価格/ネイティブ料金を利用できません。次の手順レスポンスを保存してください。価格を別の値に置き換えないでください。
レスポンス503 · api_error条件指定どおりのサプライヤールートを利用できません。次の手順ルートを修復するためにレスポンスを保存してください。
レスポンス503 · result_pending_check条件元の結果の確認が必要です。X-Should-Retry:false。次の手順元の operation_id/id を保存し、そのステータスを読み取ってください。元の POST を決して繰り返さないでください。
レスポンス404 · not_found条件バッチのステータス操作が存在しないか、別の識別主体が所有しています。次の手順元の正確な id と、同じユーザー/キー/グループを使用してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-lite:batch

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

google/gemini-2.5-flash-lite:batch

FAQ · Google: Gemini 2.5 Flash Lite (batch)
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-flash-lite:batch: text → text

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-flash-lite:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

どの制限が適用されますか?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-flash-lite:batch: requests.min_items: 1

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