Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview, Google का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे यहाँ एक प्रीव्यू बिल्ड के रूप में पेश किया गया है। यह Google की Flash Lite श्रृंखला में आता है, जिसे प्रदाता अपनी उच्च-दक्षता वाली श्रेणी बताता है जो उच्च-मात्रा वाले उपयोग मामलों के लिए अनुकूलित है। Google के अनुसार, यह समग्र गुणवत्ता में Gemini 2.5 Flash Lite से बेहतर प्रदर्शन करता है और Gemini 2.5 Flash के प्रदर्शन के करीब पहुँचता है। यदि आप पहले से ही Gemini परिवार के साथ काम कर रहे हैं, तो यह मॉडल हल्का विकल्प है जो उन वर्कलोड के लिए लक्षित है जहाँ आप बहुत सारे अनुरोध भेजते हैं और सबसे बड़े उपलब्ध मॉडल के बजाय एक छोटा, तेज़ मॉडल चाहते हैं।

यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है, और केवल टेक्स्ट लौटाता है। यह संयोजन महत्वपूर्ण है: आप एक प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं जिसमें स्क्रीनशॉट, रिकॉर्ड किया गया क्लिप, दस्तावेज़ या ऑडियो फ़ाइल शामिल हो, और लिखित उत्तर वापस पा सकते हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, इसलिए लंबे दस्तावेज़, विस्तारित ट्रांसक्रिप्ट और बहु-भाग वाले इनपुट एक ही अनुरोध में आराम से समा जाते हैं। अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है, जो लंबे सारांश, संरचित रिपोर्ट या विस्तारित रीज़निंग ट्रेस के लिए पर्याप्त है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में temperature, top_p, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort और include_reasoning शामिल हैं।

ये क्षमताएँ उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। उच्च-मात्रा वाले वर्गीकरण, निष्कर्षण और टैगिंग कार्यों को दक्षता पर ध्यान से लाभ होता है, खासकर जब इनपुट टेक्स्ट और मीडिया का मिश्रण हो। आप ऑडियो को ट्रांसक्राइब और सारांशित कर सकते हैं, वीडियो सामग्री का वर्णन या क्वेरी कर सकते हैं, और अपलोड की गई फ़ाइलों को पार्स कर सकते हैं, बिना प्रत्येक मोडैलिटी के लिए अलग पाइपलाइन के। चूँकि structured outputs और response_format समर्थित हैं, यह मॉडल उन सिस्टम में फिट बैठता है जिन्हें मुक्त गद्य के बजाय JSON या स्कीमा-आकार के उत्तर चाहिए। Tool calling इसे एक एजेंट लूप में रीज़निंग चरण के रूप में उपयोग करने योग्य बनाता है, और reasoning पैरामीटर आपको यह तय करने देते हैं कि मॉडल प्रति अनुरोध कितना आंतरिक विचार करे।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल id "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" का उपयोग करके कॉल करते हैं। अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 के base URL पर इंगित करें, उस id को model फ़ील्ड में पास करें, और अपने messages के साथ एक मानक chat completion अनुरोध भेजें। ऊपर सूचीबद्ध पैरामीटर स्वीकार किए जाते हैं, इसलिए आप सैंपलिंग के लिए temperature और top_p सेट कर सकते हैं, max_tokens से आउटपुट सीमित कर सकते हैं, seed के साथ निर्धारक रन का अनुरोध कर सकते हैं, और function calling के लिए tools और tool_choice का उपयोग कर सकते हैं। संरचित उत्तरों के लिए, response_format या structured_outputs का उपयोग करें। reasoning, reasoning_effort और include_reasoning पैरामीटर मॉडल के रीज़निंग व्यवहार को नियंत्रित करते हैं और यह कि वह रीज़निंग आपको वापस दी जाती है या नहीं।

एक बात ध्यान में रखें कि यह एक प्रीव्यू रिलीज़ है, इसलिए स्थिर संस्करण आने से पहले व्यवहार बदल सकता है। यह एक Lite-श्रेणी का मॉडल भी है, जिसका अर्थ है कि सबसे कठिन कार्यों के लिए, जैसे जटिल बहु-चरणीय रीज़निंग या ऐसा काम जहाँ थ्रूपुट से अधिक पूर्ण उच्चतम गुणवत्ता मायने रखती है, एक बड़ा Gemini मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। यदि आपका वर्कलोड उच्च मात्रा वाला है और ज़्यादातर निष्कर्षण, वर्गीकरण, सारांशीकरण या मीडिया-जागरूक प्रोसेसिंग से बना है, तो यह मॉडल ठीक इसी प्रकार के काम के लिए डिज़ाइन किया गया है।