К результатам поиска

Google

Gemini 2.5 Flash Lite

Компактная мультимодальная модель Google для классификации и несложного извлечения данных при высокой нагрузке.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запрашивать несколько вызовов инструментов. Приложение проверяет права и выполняет действия.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 1 048 576 токенов1 048 576 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Аудио на входеАудио на входеМодель принимает аудио. Это не подтверждает генерацию речи.
  • Видео на входеВидео на входеНаправление работы с видео подтверждено данными модели. Длительность, размер и формат определяются операцией.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
  • Входные файлыВходные файлыМодель принимает файлы. Поддерживаемые форматы и ограничения проверяйте перед отправкой.
Вход
12,66 ₽
Выход
50,64 ₽
Кэш
1,27 ₽
за 1 млн токенов
Доступность
90,4%
API ID
google/gemini-2.5-flash-lite

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
12,66 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
50,64 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
1,27 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Gemini 2.5 Flash Lite принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF и отвечает текстом. Google указывает её для массовой классификации, простого извлечения данных и сценариев с небольшой задержкой; модель поддерживает рассуждения. Генерация изображений и аудио, а также Live API для неё не поддерживаются. Ограничения и форматы фактического маршрута Kvantora нужно проверять отдельно.

Релиз

Характеристики

Доступность90,4%
  1. 7 октября: 76%
  2. 8 октября: 95,2%
  3. 9 октября: 99,9%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения, Видео, Аудио

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
1 048 576 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
65 536 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Входные файлы, Входные изображения, Входное аудио, Входное видео

Контрольные показатели

Artificial Analysis

26 показателей

Источник ↗

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.132 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

    Проверено

Работа с документами

  • AA-LCR v1.132 %

    Рассуждение в длинном контексте, обновлённая проверка

    Проверено

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)32 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)47,4 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

    Проверено

Архивные методики

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)32 %

    Рассуждение в длинном контексте

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)47,4 %

    Научные вопросы уровня аспирантуры

    Проверено

  • T²-Bench Telecom (архивный)19 %

    Диалоговые агенты, где действует и пользователь

    Проверено

  • Terminal-Bench Hard (архивный)2,3 %

    Агентное программирование и работа в терминале

    Проверено

Рассуждения

  • AIME50 %

    Проверено

  • AIME 202535,3 %

    Проверено

  • AIME 202535,3 %

    Проверено

  • HLE3,7 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

  • HLE3,7 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

  • IFBench31,5 %

    Точное выполнение инструкций

    Проверено

  • Math-50092,6 %

    Проверено

Математика

  • AIME50 %

    Американский пригласительный экзамен по математике

    Проверено

  • Math-50092,6 %

    Набор задач для проверки решения разнообразных математических задач

    Проверено

Рассуждение

  • IFBench31,5 %

    Тест на следование инструкциям

    Проверено

Другие показатели

  • Индекс интеллекта6,7 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

    Проверено

  • Индекс интеллекта6,7 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

    Проверено

Программирование

  • LiveCodeBench40 %

    Проверено

  • LiveCodeBench40 %

    Бенчмарк по программированию без загрязнения данных

    Проверено

  • Terminal-Bench Hard (архивный)2,3 %

    Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале

    Проверено

Знания

  • MMLU-Pro72,4 %

    Профессиональные и академические предметные знания

    Проверено

  • MMLU-Pro72,4 %

    Проверено

Агентная работа

  • T²-Bench Telecom (архивный)19 %

    Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

    Проверено

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "google/gemini-2.5-flash-lite",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ