Kvantora.ai
ВойтиНачать работу
К результатам поиска

Google

Gemini 3.5 Flash Lite

Gemini 3.5 Flash Lite для мультимодального рассуждения, работы с инструментами и структурированного вывода.

  • 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
37,98 ₽
Выход
316,50 ₽
Кэш
3,80 ₽
за 1 млн токенов
Доступность
96,6%
Подключить APIОткрыть в студии
API ID
google/gemini-3.5-flash-lite

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
37,98 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
316,50 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
3,80 ₽ / 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

Экономичная модель Gemini 3.5 Flash Lite от Google для мультимодальных рассуждений, использования инструментов и структурированных выходных данных при больших объёмах.

Релиз

Характеристики

Доступность96,6%
  1. 7 октября: 92,9%
  2. 8 октября: 97%
  3. 9 октября: 100%
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

38 показателей

Источник ↗

Агентная работа

  • AA-Briefcase642 Elo

    Агентная работа со знаниями

    Проверено

  • AA-Briefcase648 Elo

    Агентная работа со знаниями (Elo)

    Проверено

  • AutomationBench-AA25 %

    Автоматизация рабочих процессов со штрафом за нарушение ограничений

    Проверено

  • AutomationBench-AA25 %

    Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений

    Проверено

  • AutomationBench-AA · полностью выполненные задачи3,3 %

    Процессы, выполненные полностью и без нарушений

    Проверено

  • AutomationBench-AA · полностью выполненные задачи3,3 %

    Полностью выполненные рабочие процессы без нарушений ограничений

    Проверено

  • GDPval-AA v2970 Elo

    Экономически значимые рабочие задачи

    Проверено

  • GDPval-AA v2986 Elo

    Экономически значимые задачи (Elo)

    Проверено

Работа с документами

  • AA-LCR v1.176 %

    Рассуждение в длинном контексте, обновлённая проверка

    Проверено

  • GDP.pdf13,6 %

    Профессиональные PDF-документы: доля полностью верных ответов

    Проверено

  • MLCR-AA7,2 %

    Медицинские рассуждения в длинном контексте

    Проверено

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.176 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

    Проверено

  • GDP.pdf13,6 %

    Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок

    Проверено

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)76 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

    Проверено

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)24,3 %

    Задачи с экономической ценностью

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)83,8 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

    Проверено

Архивные методики

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)76 %

    Рассуждение в длинном контексте

    Проверено

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)23,5 %

    Экономически значимые рабочие задачи

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)83,8 %

    Научные вопросы уровня аспирантуры

    Проверено

Знания

  • AA-Omniscience · точность29,5 %

    Доля вопросов с правильным ответом

    Проверено

  • AA-Omniscience · точность29,5 %

    Доля правильных ответов

    Проверено

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)34,4 %

    Доля выдуманных ответов среди неверных

    Проверено

Знание

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)34,4 %

    Доля неверных ответов среди некорректных ответов

    Проверено

Другие показатели

  • Индекс агентных задач14,3 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам

    Проверено

  • Индекс агентных задач14,3 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам

    Проверено

  • Индекс программирования49,3 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по программированию

    Проверено

  • Индекс программирования49,3 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по программированию

    Проверено

  • Индекс интеллекта22,2 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

    Проверено

  • Индекс интеллекта22,2 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

    Проверено

Рассуждение

  • CritPt0 %

    Рассуждения по физике исследовательского уровня

    Проверено

Рассуждения

  • CritPt0 %

    Исследовательские задачи по физике

    Проверено

  • HLE18,8 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

  • HLE18,8 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

Документ: рассуждение

  • MLCR-AA7,2 %

    Медицинское рассуждение на длинном контексте

    Проверено

Программирование

  • SciCode41,3 %

    Программирование на Python для научных вычислений

    Проверено

  • SciCode41,3 %

    Программирование на Python для научных расчётов

    Проверено

  • Terminal-Bench v4.01 %

    Практические задачи по программированию и работе в терминале

    Проверено

  • Terminal-Bench v4.01 %

    Практические задачи программирования и работы в терминале

    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-3.5-flash-lite",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ