Gemini 3.1 Flash-Lite — стабильная облегчённая мультимодальная текстовая модель Google для частых, чётко определённых задач. Она основана на Gemini 3 Pro. Основные нагрузки — перевод и классификация; другие полезные задачи включают транскрибацию, краткое изложение документов, извлечение сущностей и классификацию для выбора модели. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут предоставлять исходный материал, результат — текст. Полезный бриф задаёт одну операцию и одну окончательную форму, например переведённое сообщение или запись полей, найденных в документе.
Для перевода предоставьте исходный текст, целевой язык, аудиторию и терминологию, которую следует сохранить. Пример Google использует инструкции, возвращающие только перевод. При переводе сообщения поддержки сохраняйте названия товаров и ссылки на заказы, естественно переводя остальное. Определите обработку неоднозначности, чтобы результат не добавлял отсутствующие в источнике дату, обещание или деталь. Форма должна подходить месту назначения, например короткому ответу или помеченной записи перевода.
Для транскрибации предоставьте запись и определите, должен ли ответ содержать произнесённые слова, читаемую отредактированную расшифровку или краткое изложение. Это разные результаты. Укажите нужный интервал, если длинная запись содержит только один фрагмент, необходимый задаче. Пример разработчика передаёт аудио напрямую и запрашивает текстовую расшифровку. Проверяйте имена, числа и неясные фрагменты по записи, сохраняя исходник для проверки. Этот общий мультимодальный текстовый профиль сам по себе не подразумевает аудиовывода или отдельного результата диаризации.
Для классификации или извлечения задайте категории, схему и правило отсутствующих значений. Руководство разработчика показывает структурированный JSON для анализа отзыва покупателя с подтверждающей цитатой и заданными полями. Структурированная запись может содержать упомянутый товар, категорию проблемы и предложение, обосновывающее выбор. Включите характерный случай, который должен остаться неизвестным, а не быть принудительно отнесённым к категории. Даже синтаксически верная запись требует сравнения с реальным исходным текстом.
Обработка документов может превратить PDF в краткое изложение или запись полей. Задайте вопрос и сохраняйте ссылки на страницы или разделы там, где заключение нужно проверять. Для анализа таблицы укажите важные столбцы и правило; для визуальной задачи — подпись или область, необходимую ответу. Маршрутизация моделей — ещё одно документированное применение: модель классифицирует сложность запроса и возвращает допустимый вариант. Подключённое приложение, а не сам текст классификации, решает, что запускать дальше.
Thinking поддерживается, а разработчик показывает более высокое усилие для задач, выигрывающих от дополнительного анализа. Точная стабильная страница также перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Computer Use в этом стабильном профиле 3.1 не поддерживается; более поздний профиль 3.5 Flash-Lite имеет другую таблицу возможностей. Ясно определяйте назначения и параметры инструментов и продолжайте от реально возвращённых результатов. Предложение функции не устанавливает, что операция состоялась.
Собственная карточка модели указывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K; стабильная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Включайте инструкции, разговор и исходные медиа в подготовку входа и запрашивайте вывод по размеру нужного материала. Для этого профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторяющихся независимых элементов переносите идентификатор входа в результат и сохраняйте единую схему, чтобы можно было обнаружить отсутствующий ответ.
Этот стабильный идентификатор модели отличается от Gemini 3.1 Flash-Lite Preview и поздних версий Flash-Lite. Сохраняйте точную версию при подготовке повторной обработки, не воспринимая знакомое название семейства как гарантию неизменной ревизии. Проверяйте переводы на сохранение смысла и терминов, расшифровки — по аудио, извлечённые поля — по документу. Практическая роль профиля — целевая мультимодальная обработка текста с ясным результатом, оставляющая рассуждения более крупной задачи или внешние действия соответствующему следующему этапу.
", "aboutText": "Gemini 3.1 Flash-Lite — стабильная облегчённая мультимодальная текстовая модель Google для частых, чётко определённых задач. Она основана на Gemini 3 Pro. Основные нагрузки — перевод и классификация; другие полезные задачи включают транскрибацию, краткое изложение документов, извлечение сущностей и классификацию для выбора модели. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут предоставлять исходный материал, результат — текст. Полезный бриф задаёт одну операцию и одну окончательную форму, например переведённое сообщение или запись полей, найденных в документе.\n\nДля перевода предоставьте исходный текст, целевой язык, аудиторию и терминологию, которую следует сохранить. Пример Google использует инструкции, возвращающие только перевод. При переводе сообщения поддержки сохраняйте названия товаров и ссылки на заказы, естественно переводя остальное. Определите обработку неоднозначности, чтобы результат не добавлял отсутствующие в источнике дату, обещание или деталь. Форма должна подходить месту назначения, например короткому ответу или помеченной записи перевода.\n\nДля транскрибации предоставьте запись и определите, должен ли ответ содержать произнесённые слова, читаемую отредактированную расшифровку или краткое изложение. Это разные результаты. Укажите нужный интервал, если длинная запись содержит только один фрагмент, необходимый задаче. Пример разработчика передаёт аудио напрямую и запрашивает текстовую расшифровку. Проверяйте имена, числа и неясные фрагменты по записи, сохраняя исходник для проверки. Этот общий мультимодальный текстовый профиль сам по себе не подразумевает аудиовывода или отдельного результата диаризации.\n\nДля классификации или извлечения задайте категории, схему и правило отсутствующих значений. Руководство разработчика показывает структурированный JSON для анализа отзыва покупателя с подтверждающей цитатой и заданными полями. Структурированная запись может содержать упомянутый товар, категорию проблемы и предложение, обосновывающее выбор. Включите характерный случай, который должен остаться неизвестным, а не быть принудительно отнесённым к категории. Даже синтаксически верная запись требует сравнения с реальным исходным текстом.\n\nОбработка документов может превратить PDF в краткое изложение или запись полей. Задайте вопрос и сохраняйте ссылки на страницы или разделы там, где заключение нужно проверять. Для анализа таблицы укажите важные столбцы и правило; для визуальной задачи — подпись или область, необходимую ответу. Маршрутизация моделей — ещё одно документированное применение: модель классифицирует сложность запроса и возвращает допустимый вариант. Подключённое приложение, а не сам текст классификации, решает, что запускать дальше.\n\nThinking поддерживается, а разработчик показывает более высокое усилие для задач, выигрывающих от дополнительного анализа. Точная стабильная страница также перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Computer Use в этом стабильном профиле 3.1 не поддерживается; более поздний профиль 3.5 Flash-Lite имеет другую таблицу возможностей. Ясно определяйте назначения и параметры инструментов и продолжайте от реально возвращённых результатов. Предложение функции не устанавливает, что операция состоялась.\n\nСобственная карточка модели указывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K; стабильная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Включайте инструкции, разговор и исходные медиа в подготовку входа и запрашивайте вывод по размеру нужного материала. Для этого профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторяющихся независимых элементов переносите идентификатор входа в результат и сохраняйте единую схему, чтобы можно было обнаружить отсутствующий ответ.\n\nЭтот стабильный идентификатор модели отличается от Gemini 3.1 Flash-Lite Preview и поздних версий Flash-Lite. Сохраняйте точную версию при подготовке повторной обработки, не воспринимая знакомое название семейства как гарантию неизменной ревизии. Проверяйте переводы на сохранение смысла и терминов, расшифровки — по аудио, извлечённые поля — по документу. Практическая роль профиля — целевая мультимодальная обработка текста с ясным результатом, оставляющая рассуждения более крупной задачи или внешние действия соответствующему следующему этапу.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "470d7d5d7e1e71bf5b51cf03b3ab5c22d8118d2af004e8241b2b987ca715bc36", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ru", "methods": [ { "html": "google/gemini-3.1-flash-lite:batchGemini 3.1 Flash-Lite — стабильная мультимодальная модель Google для перевода, транскрибации, классификации и простого массового извлечения. Она принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст, поддерживая thinking, инструменты и структурированный вывод. Точные пределы входа/вывода — 1 048 576/65 536 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.1 Flash-Lite — стабильная облегчённая мультимодальная текстовая модель Google для частых, чётко определённых задач. Она основана на Gemini 3 Pro. Основные нагрузки — перевод и классификация; другие полезные задачи включают транскрибацию, краткое изложение документов, извлечение сущностей и классификацию для выбора модели. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут предоставлять исходный материал, результат — текст. Полезный бриф задаёт одну операцию и одну окончательную форму, например переведённое сообщение или запись полей, найденных в документе.
Для перевода предоставьте исходный текст, целевой язык, аудиторию и терминологию, которую следует сохранить. Пример Google использует инструкции, возвращающие только перевод. При переводе сообщения поддержки сохраняйте названия товаров и ссылки на заказы, естественно переводя остальное. Определите обработку неоднозначности, чтобы результат не добавлял отсутствующие в источнике дату, обещание или деталь. Форма должна подходить месту назначения, например короткому ответу или помеченной записи перевода.
Для транскрибации предоставьте запись и определите, должен ли ответ содержать произнесённые слова, читаемую отредактированную расшифровку или краткое изложение. Это разные результаты. Укажите нужный интервал, если длинная запись содержит только один фрагмент, необходимый задаче. Пример разработчика передаёт аудио напрямую и запрашивает текстовую расшифровку. Проверяйте имена, числа и неясные фрагменты по записи, сохраняя исходник для проверки. Этот общий мультимодальный текстовый профиль сам по себе не подразумевает аудиовывода или отдельного результата диаризации.
Для классификации или извлечения задайте категории, схему и правило отсутствующих значений. Руководство разработчика показывает структурированный JSON для анализа отзыва покупателя с подтверждающей цитатой и заданными полями. Структурированная запись может содержать упомянутый товар, категорию проблемы и предложение, обосновывающее выбор. Включите характерный случай, который должен остаться неизвестным, а не быть принудительно отнесённым к категории. Даже синтаксически верная запись требует сравнения с реальным исходным текстом.
Обработка документов может превратить PDF в краткое изложение или запись полей. Задайте вопрос и сохраняйте ссылки на страницы или разделы там, где заключение нужно проверять. Для анализа таблицы укажите важные столбцы и правило; для визуальной задачи — подпись или область, необходимую ответу. Маршрутизация моделей — ещё одно документированное применение: модель классифицирует сложность запроса и возвращает допустимый вариант. Подключённое приложение, а не сам текст классификации, решает, что запускать дальше.
Thinking поддерживается, а разработчик показывает более высокое усилие для задач, выигрывающих от дополнительного анализа. Точная стабильная страница также перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Computer Use в этом стабильном профиле 3.1 не поддерживается; более поздний профиль 3.5 Flash-Lite имеет другую таблицу возможностей. Ясно определяйте назначения и параметры инструментов и продолжайте от реально возвращённых результатов. Предложение функции не устанавливает, что операция состоялась.
Собственная карточка модели указывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K; стабильная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Включайте инструкции, разговор и исходные медиа в подготовку входа и запрашивайте вывод по размеру нужного материала. Для этого профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторяющихся независимых элементов переносите идентификатор входа в результат и сохраняйте единую схему, чтобы можно было обнаружить отсутствующий ответ.
Этот стабильный идентификатор модели отличается от Gemini 3.1 Flash-Lite Preview и поздних версий Flash-Lite. Сохраняйте точную версию при подготовке повторной обработки, не воспринимая знакомое название семейства как гарантию неизменной ревизии. Проверяйте переводы на сохранение смысла и терминов, расшифровки — по аудио, извлечённые поля — по документу. Практическая роль профиля — целевая мультимодальная обработка текста с ясным результатом, оставляющая рассуждения более крупной задачи или внешние действия соответствующему следующему этапу.
POST /v1/batchestexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеendpoint | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения /v1/chat/completions | По умолчанию— |
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemini-3.1-flash-lite:batch | По умолчанию— |
Полеrequests | Типbatch_item[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеrequests[].custom_id | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеrequests[].body.messages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеcompletion_window | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения 24h | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеrequests[].body.model | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения google/gemini-3.1-flash-lite:batch, google/gemini-3.1-flash-lite | По умолчанию— |
Полеprovider.only | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения google-vertex/global | По умолчанию— |
Полеprovider.allow_fallbacks | Типboolean|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения false, null | По умолчанию— |
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактendpoint, model, requests |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрrepresentation | КонтрактВстроенный массив requests[]; у каждого элемента есть custom_id и body |
Параметрrequest_endpoint_profile | Контракт/v1/chat/completions |
Параметрfile_material | КонтрактВызывающая сторона может локально прочитать фактический JSONL в UTF-8 и поместить его в requests[]. Назначение загрузки, input_file_id и ссылка на файл не используются. Отсутствующий или пустой материал клиента останавливает подготовку до POST. |
Параметрserialization_order | Контрактendpoint, model, provider (если указан), completion_window (если указан), requests — последним |
Параметрoptional_controls | Контрактprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Параметрschema_scope | КонтрактТела текстовых запросов Chat Completions в документированной встроенной оболочке Batch. |
Жизненный цикл: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Фактический response.id исходного ответа на создание; тот же пользователь, ключ и группа
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00025 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0015 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000025 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00025 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0015 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000025 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=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}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n 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")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.1-flash-lite:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n 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")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nВстроенный JSON results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nСохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте полный исходный JSON статуса, каждый результат и custom_id, а также полное тело ответа или ошибки. Сохраняйте завершённые results[] как JSONL без фильтрации.
Сохраните исходный ID операции. Ответ 503 result_pending_check содержит X-Should-Retry:false; никогда не отправляйте повторно исходный пакет с неизвестным результатом.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеresults[].custom_id | Типstring |
Полеresults[].response.body.choices[].message.content | Типstring|null |
Полеresults[].error | Типobject|null |
Полеusage | Типobject|null |
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеendpoint | Типstring |
Полеstatus | Типstring |
Полеrequest_counts | Типobject |
Полеresults[].id | Типstring |
Полеresults[].response.status_code | Типinteger |
Полеresults[].response.request_id | Типstring |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверный формат документированной встроенной оболочки, повторяющиеся ключи, ошибки идентификации элементов или конфликт настроенных возможностей модели. | Следующий шагИсправьте указанные поля перед любой новой отправкой. |
Ответ401 · authentication_error | УсловиеНедействительный ключ API. | Следующий шагИспользуйте разрешённый ключ Ailoot. |
Ответ403 · permission_error | УсловиеГруппа пакетной обработки недоступна. | Следующий шагПроверьте права доступа ключа и группы. |
Ответ422 · invalid_request_error | УсловиеПакетная обработка оплачивается с баланса; создание по подписке отклоняется. | Следующий шагИспользуйте разрешённую группу с оплатой с баланса. |
Ответ422 · price_unavailable | УсловиеСтоимость входных данных пакета невозможно рассчитать. | Следующий шагСохраните ответ; используйте документированный формат входных данных для этого семейства. |
Ответ402 · billing_error | УсловиеРезерв для пакетной обработки недоступен. | Следующий шагУстраните причину отказа в допуске перед новым запросом. |
Ответ503 · price_unavailable | УсловиеЦена метода пакетной обработки или нативные тарифы недоступны. | Следующий шагСохраните ответ; не подменяйте цены. |
Ответ503 · api_error | УсловиеТочный маршрут поставщика недоступен. | Следующий шагСохраните ответ для исправления маршрута. |
Ответ503 · result_pending_check | УсловиеИсходный результат требует проверки; X-Should-Retry:false. | Следующий шагСохраните исходный operation_id/id и читайте его статус; никогда не повторяйте исходный POST. |
Ответ404 · not_found | УсловиеОперация проверки статуса пакета отсутствует или принадлежит другой учётной записи. | Следующий шагИспользуйте точный исходный id и того же пользователя, ключ и группу. |
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-lite:batch
Используйте пути методов, указанные выше.