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Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch)

google/gemini-3.1-flash-lite:batch

टेक्स्टइनपुट: text · image · video · file · audioToolsReasoning1M7 मई 2026 को जोड़ा गया

playground में खोलें Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) के लिए API key पाएं

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Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 72% कम है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00175 है।

Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) के बारे में

Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch), Google का एक टेक्स्ट मॉडल है। यह Gemini 3.1 परिवार से संबंधित है, विशेष रूप से Flash Lite टियर से, जिसे Google एक सामान्य रूप से उपलब्ध, उच्च-दक्षता वाला मल्टीमॉडल मॉडल बताता है, जो कम विलंबता और उच्च-मात्रा वाले वर्कलोड के लिए बनाया गया है। batch वैरिएंट वह संस्करण है जो api14 पर मॉडल आईडी google/gemini-3.1-flash-lite:batch के तहत उपलब्ध कराया गया है, और इसका लक्ष्य ऐसे वर्कलोड हैं जहां थ्रूपुट और दक्षता प्रत्येक अनुरोध को इंटरैक्टिव रूप से चलाने से अधिक मायने रखती है।

यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है, और केवल टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जो इतना बड़ा है कि लंबे दस्तावेज़, ट्रांसक्रिप्ट, या मिश्रित मीडिया सेट को किसी कार्य के निर्देशों के साथ रख सके। अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है, इसलिए जब कोई कार्य संक्षिप्त उत्तर के बजाय लंबी-फ़ॉर्म जनरेशन की मांग करता है, तो प्रतिक्रियाएं पर्याप्त हो सकती हैं। चूंकि इनपुट मोडैलिटी में वीडियो और ऑडियो के साथ-साथ PDF-शैली की फ़ाइलें भी शामिल हैं, मॉडल सीधे ऐसी सामग्री पर काम कर सकता है जिसके लिए अन्यथा अलग ट्रांसक्रिप्शन या निष्कर्षण चरण की आवश्यकता होती।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। बड़े दस्तावेज़ सेटों पर उच्च-मात्रा वाला वर्गीकरण, निष्कर्षण, और सारांशीकरण मॉडल के दक्षता पर बताए गए फोकस के अनुरूप है। मल्टीमॉडल समीक्षा कार्य, जैसे विशिष्ट सामग्री के लिए इमेज या वीडियो फ़्रेम को स्कैन करना, या ऑडियो और PDF इनपुट को संरचित टेक्स्ट में संसाधित करना, भी इसके दायरे में हैं। बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो और 65,536 टोकन आउटपुट सीमा का संयोजन इसे लंबे-कॉन्टेक्स्ट प्रश्न उत्तर, थोक सामग्री रूपांतरण, और हल्के एजेंटिक लूप के लिए उपयुक्त बनाता है, जहां मॉडल टूल कॉल करता है और टेक्स्ट परिणाम लौटाता है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी google/gemini-3.1-flash-lite:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, और top_p। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट दोनों उपलब्ध हैं, इसलिए आप मॉडल के लिए फ़ंक्शन परिभाषित कर सकते हैं जिन्हें वह लागू करे, या उसके आउटपुट को किसी स्कीमा तक सीमित कर सकते हैं। Reasoning नियंत्रण आपको यह ट्यून करने देते हैं कि मॉडल कितना आंतरिक तर्क प्रयास लागू करता है, और seed के साथ temperature और top_p आपको सैंपलिंग की निरंतरता पर नियंत्रण देते हैं।

विचार करने वाली एक बात batch पदनाम है। यदि आपके एप्लिकेशन को बैच या उच्च-मात्रा प्रसंस्करण के बजाय इंटरैक्टिव, प्रति-अनुरोध विलंबता चाहिए, तो उसी मॉडल का non-batch वैरिएंट बेहतर फिट हो सकता है। यह भी ध्यान दें कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए जनरेट की गई इमेज, ऑडियो, या वीडियो की आवश्यकता वाले कार्य इस मॉडल के दायरे से बाहर हैं। हालांकि टेक्स्ट जनरेशन के भीतर, समर्थित पैरामीटर सेट और बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो अधिकांश मानक उत्पादन आवश्यकताओं को कवर करते हैं।

Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "google/gemini-3.1-flash-lite:batch" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "google/gemini-3.1-flash-lite:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 65,536
इनपुट: text, image, video, file, audio
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

कीमत

इनपुट: $0.44 / 1M tokens₹41.76
आउटपुट: $2.63 / 1M tokens₹249.60
Cache read: $0.04 / 1M tokens₹3.80
Reasoning: $2.63 / 1M tokens₹249.60
ऑडियो इनपुट: $0.88 / 1M tokens₹83.52
इमेज: $0.000000 / इमेज₹0.0000415
वेब सर्च: $49.00 / 1K सर्च₹4,650.17

USD कीमत · 1 घंटे पहले अपडेट हुई

लागत कैलकुलेटर

इनपुट tokensआउटपुट tokens

≈ $0.00175 प्रति request

$1.75 प्रति 1,000 requests

Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) के विकल्प

और LLM API →

Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) API की कीमत कितनी है?: Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) की कीमत इनपुट $0.44 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) की context window कितनी है?: Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 65,536 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) क्या कर सकता है?: Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) text, image, video, file, audio स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "google/gemini-3.1-flash-lite:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp, Mistral: Mistral Small 3.1 24B, Meta: Llama 4 Maverick। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) कम्युनिटी

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