Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/ Language: pt-pt # Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/facts.json) ## [Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch)](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/) Gemini 3.1 Flash-Lite é o modelo multimodal estável da Google para tradução, transcrição, classificação e extração simples em grande escala. Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e devolve texto, com pensamento, ferramentas e saída estruturada. Os seus limites exatos de entrada/saída são 1 048 576/65 536 tokens. - [**Ailoot Ultra · Processamento em lote** `POST /v1/batches` `google/gemini-3.1-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-flash-lite-u003a-batch/#method-0) Sobre o modelo Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo. Gemini 3.1 Flash-Lite é o modelo textual multimodal leve e estável da Google para tarefas frequentes e bem definidas. Baseia-se no Gemini 3 Pro. A tradução e a classificação são cargas de trabalho centrais; outras tarefas úteis incluem transcrição, resumos documentais, extração de entidades e classificação para escolha de modelos. Texto, imagens, áudio, vídeo e PDF podem fornecer o material de origem, e o resultado é texto. Um pedido útil exige uma operação e uma forma final, como uma mensagem traduzida ou um registo de campos encontrados num documento. Para tradução, forneça o texto de origem, a língua de destino, o público e a terminologia que deve permanecer intacta. O exemplo da Google utiliza instruções que devolvem apenas a tradução. Para tradução de uma mensagem de suporte, preserve os nomes de produtos e as referências de encomendas, traduzindo o resto naturalmente. Especifique como deve ser tratada a ambiguidade, para que o resultado não acrescente uma data, promessa ou pormenor ausente da fonte. Mantenha a forma pedida adequada ao destino, como uma resposta curta ou um registo de tradução identificado. Para transcrição, forneça a gravação e defina se a resposta deve ser as palavras faladas, uma transcrição editada legível ou um resumo. São saídas diferentes. Identifique o intervalo relevante quando uma gravação longa contiver apenas uma passagem necessária para a tarefa. O exemplo para programadores do fabricante transmite áudio diretamente e pede uma transcrição textual. Verifique nomes, números e passagens pouco claras face à gravação, preservando a fonte original para revisão. Este perfil textual multimodal geral não implica, por si só, um resultado de saída áudio ou de diarização dedicada de locutores. Para classificação ou extração, defina as categorias, o esquema e a regra para valores em falta. O guia para programadores mostra JSON estruturado para analisar uma avaliação de cliente, com uma citação de apoio e campos definidos. Um registo estruturado pode conter o produto mencionado, a categoria do problema e a frase que justifica a escolha. Inclua um caso representativo que deva permanecer desconhecido em vez de ser forçado para uma categoria. Um registo sintaticamente válido continua a precisar de comparação com o texto de origem real. O processamento documental pode transformar um PDF num resumo conciso ou num registo de campos. Indique a pergunta e preserve referências a páginas ou secções onde a conclusão precisar de verificação. Uma revisão de tabela deve especificar as colunas e a regra importantes; uma tarefa visual deve identificar o rótulo ou a região necessários para a resposta. O encaminhamento de modelos é outra utilização documentada: o modelo classifica a complexidade de um pedido e devolve uma escolha permitida. A aplicação ligada, e não o próprio texto de classificação, decide o que executar a seguir. O pensamento é suportado, e o fabricante mostra esforço mais elevado para tarefas que beneficiam de maior análise. A página estável exata apresenta também chamadas de funções, execução de código, pesquisa em ficheiros, fundamentação por pesquisa, fundamentação com Maps, contexto de URL e saída estruturada. Computer Use não é suportado neste perfil 3.1 estável; o perfil 3.5 Flash-Lite posterior tem uma tabela de capacidades diferente. Defina claramente as finalidades e os parâmetros das ferramentas e continue a partir dos resultados reais devolvidos. Uma sugestão de função não estabelece que a operação tenha ocorrido. A ficha nativa do modelo apresenta contexto de até 1M e saída textual de 64K; a tabela estável da API especifica 1 048 576 tokens de entrada e 65 536 tokens de saída. Inclua as instruções, a conversação e os suportes multimédia de origem na preparação da entrada e peça uma saída dimensionada para o artefacto pretendido. A cache, o processamento em lote, Flex e Priority estão documentados para este perfil do produtor. Para itens independentes repetidos, transporte o identificador da entrada para o resultado e preserve um esquema consistente, para que uma resposta em falta possa ser identificada. Este identificador de modelo estável é distinto de Gemini 3.1 Flash-Lite Preview e de edições Flash-Lite posteriores. Preserve a edição exata ao preparar processamento repetido, em vez de tratar um nome de família familiar como garantia de revisão fixa. Reveja as traduções quanto à preservação do significado e dos termos, as transcrições face ao áudio e os campos extraídos face ao documento. A função prática do perfil é o processamento textual multimodal focado com um resultado claro, deixando o raciocínio de uma tarefa mais ampla ou as ações externas para a etapa posterior apropriada. **Ailoot Ultra · Processamento em lote** `POST /v1/batches` `google/gemini-3.1-flash-lite:batch` [`google/gemini-3.1-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#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` ### Introdução Gemini 3.1 Flash-Lite é o modelo multimodal estável da Google para tradução, transcrição, classificação e extração simples em grande escala. Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e devolve texto, com pensamento, ferramentas e saída estruturada. Os seus limites exatos de entrada/saída são 1 048 576/65 536 tokens. Entradas aceites Texto Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Processamento em lote** `POST /v1/batches` Entrada `text` Saída `text` Formato de saída JSON em linha de results\[\].response.body | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`endpoint` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites /v1/chat/completions | Predefinição— | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-3.1-flash-lite:batch | Predefinição— | | Campo`requests` | Tipo`batch_item[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— | | Campo`requests[].custom_id` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`requests[].body.messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`completion_window` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites 24h | Predefinição— | | Campo`provider` | Tipo`object\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`requests[].body.model` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites google/gemini-3.1-flash-lite:batch, google/gemini-3.1-flash-lite | Predefinição— | | Campo`provider.only` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites google-vertex/global | Predefinição— | | Campo`provider.allow_fallbacks` | Tipo`boolean\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites false, null | Predefinição— | Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratoendpoint, model, requests | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`representation` | Contratorequests\[\] em linha; cada item tem custom\_id e body | | Parâmetro`request_endpoint_profile` | Contrato/v1/chat/completions | | Parâmetro`file_material` | ContratoQuem faz a chamada pode ler localmente o conteúdo JSONL UTF-8 efetivo para requests\[\]. Não é utilizada qualquer finalidade de carregamento, input\_file\_id ou referência a ficheiro. Se o material do cliente estiver em falta ou vazio, a preparação é interrompida antes do POST. | | Parâmetro`serialization_order` | Contratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion\_window (se fornecido), requests em último lugar | | Parâmetro`optional_controls` | Contratoprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Parâmetro`schema_scope` | ContratoCorpos de pedidos de texto de Chat Completions na estrutura de lote em linha documentada. | Ciclo de vida: `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id efetivo da resposta original de criação; mesmo utilizador/chave/grupo ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Não especificado Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Não especificado Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) Preços da cache explícita Não ativado Quando é pedida cache explícita #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.00025** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0015** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.000025** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **—** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.00025** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0015** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.000025** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **—** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Processamento em lote curl · dados de teste preservadosPython HTTP · JSONL real do clientePython · guarde cada resultado concluído ```bash set -eu : "${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. ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · Processamento em lote JSON em linha de results\[\].response.body - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### Verificar o estado da tarefa curl · estado da operação 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 ``` ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve o JSON completo do estado original, todos os resultados/custom\_id e o corpo completo da resposta ou do erro. Guarde os results\[\] concluídos em formato JSONL, sem filtrar. ##### Se for necessário verificar a resposta original Preserve o ID original da operação. A resposta 503 result\_pending\_check inclui X-Should-Retry:false; nunca volte a enviar um lote original de estado desconhecido. Campos da resposta | 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 | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoEstrutura em linha documentada inválida, chaves duplicadas, identidade do item inválida ou conflito com as capacidades configuradas do modelo. | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de qualquer novo envio. | | Resposta401 · `authentication_error` | CondiçãoChave de API inválida. | Passo seguinteUse a chave Ailoot autorizada. | | Resposta403 · `permission_error` | CondiçãoGrupo de processamento em lote indisponível. | Passo seguinteVerifique os direitos de acesso da chave/do grupo. | | Resposta422 · `invalid_request_error` | CondiçãoO processamento em lote usa faturação por débito do saldo; a criação com subscrição é rejeitada. | Passo seguinteUse o grupo autorizado com faturação por débito do saldo. | | Resposta422 · `price_unavailable` | CondiçãoNão é possível calcular uma estimativa de preço para os dados de entrada do lote. | Passo seguinteConserve a resposta; use os dados de entrada documentados para a família. | | Resposta402 · `billing_error` | CondiçãoReserva para processamento em lote indisponível. | Passo seguinteResolva a questão da admissão antes de um novo pedido. | | Resposta503 · `price_unavailable` | CondiçãoPreço do método de processamento em lote/tarifas nativas indisponíveis. | Passo seguinteConserve a resposta; não substitua os preços. | | Resposta503 · `api_error` | CondiçãoA rota exata do fornecedor está indisponível. | Passo seguinteConserve a resposta para corrigir a rota. | | Resposta503 · `result_pending_check` | CondiçãoO resultado original requer verificação; X-Should-Retry:false. | Passo seguinteGuarde o operation\_id/id original e consulte o respetivo estado; nunca repita o POST original. | | Resposta404 · `not_found` | CondiçãoA operação de consulta do estado do lote não existe ou pertence a outra identidade. | Passo seguinteUse o id original exato e o mesmo utilizador/chave/grupo. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`google/gemini-3.1-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3.1-flash-lite%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-flash-lite%3Abatch&fmt=batches) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`google/gemini-3.1-flash-lite:batch`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#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) Que entradas e resultados estão disponíveis? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3.1-flash-lite:batch`: `text` → `text` Que campos utiliza o pedido? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3.1-flash-lite:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Que limites se aplicam? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3.1-flash-lite:batch`: `requests.min_items`: `1` Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação. ## A empresa e a sua carteira de projetos A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. ## Compre tokens com desconto. Desconto por subscrição para trabalho regular. Códigos promocionais — até 50% na compra de tokens. Subscrição Escolha um plano com desconto para os pedidos regulares. Código promocional até 50% Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor. Custos no histórico O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido. [Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/) ## Ligue a API ao produto que vende. SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor. Aplicação comercial Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço. Licença de revendedor Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda. Documentos no site A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação. [Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt) ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.