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Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)

google/gemini-3.5-flash-lite:batch

टेक्स्टइनपुट: text · image · video · file · audioToolsReasoning1M21 जुल॰ 2026 को जोड़ा गया

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Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% 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 $0.00271 है।

Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch) के बारे में

Gemini 3.5 Flash Lite (batch) Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो यहाँ मॉडल आईडी google/gemini-3.5-flash-lite:batch के अंतर्गत offered है। Google इसे upgraded agentic capabilities वाला एक high-efficiency मॉडल बताता है, और इसे ऐसे subagents के लिए position करता है जो बड़े, multi-agent workflows के भीतर focused tasks execute करते हैं। यदि आप ऐसे systems बना रहे हैं जहाँ एक orchestrating model सहायक models को narrow jobs delegate करता है, तो यह उसी प्रकार की भूमिका के लिए Google का intended model है।

यह मॉडल input के रूप में text, image, video, file और audio स्वीकार करता है, और output के रूप में text produce करता है। इसका context window 1,048,576 tokens है, जो एक ही request में लंबे documents, transcripts या multi-turn histories रखने के लिए काफी बड़ा है। अधिकतम output 65,536 tokens है, इसलिए उस ceiling के भीतर लंबे generated responses संभव हैं। Supported request parameters में max_tokens, stop, seed, response_format और structured_outputs शामिल हैं, साथ ही function calling के लिए tools और tool_choice, तथा reasoning behaviour पर नियंत्रण के लिए reasoning, reasoning_effort और include_reasoning शामिल हैं।

ये capabilities कुछ व्यावहारिक patterns की ओर इशारा करती हैं। चूँकि input side text के साथ image, video, file और audio को cover करता है, आप summarisation, extraction या question answering के लिए mixed media material भेज सकते हैं, बजाय इसके कि हर modality को अलग pipeline से route करें। बड़ा context window लंबे inputs जैसे पूरे codebases, लंबी reports या recorded meeting content पर काम के लिए उपयुक्त है। Tool calling और structured outputs इसे ऐसे subagent tasks के लिए reasonable fit बनाते हैं जिन्हें fixed shape में data return करना हो या अन्य systems को call out करना हो, और reasoning controls आपको यह तय करने देते हैं कि किसी task को कितनी deliberation चाहिए, उसके अनुसार effort घटाएँ या बढ़ाएँ।

इसे api14 के माध्यम से call करने के लिए, मॉडल आईडी google/gemini-3.5-flash-lite:batch के साथ OpenAI-compatible chat completions interface का उपयोग करें। अपने inputs को सामान्य तरीके से messages के रूप में pass करें; supported input modalities मॉडल स्तर पर declared हैं, इसलिए text और ऊपर सूचीबद्ध media types ही हैं जो आप supply कर सकते हैं। Request side पर आप max_tokens, stop और seed set कर सकते हैं, जब आपको constrained output चाहिए तो response_format चुन सकते हैं या structured_outputs का उपयोग कर सकते हैं, और function calling के लिए tool_choice के साथ tools attach कर सकते हैं। Reasoning behaviour को reasoning, reasoning_effort और include_reasoning के माध्यम से नियंत्रित किया जाता है। मॉडल आईडी में batch suffix यह दर्शाता है कि यह variant batch style usage के लिए intended है।

Output ceiling को ध्यान में रखें: यदि किसी task को 65,536 tokens से लंबा एक भी response चाहिए, तो यह मॉडल fit नहीं होगा और आपको ऐसा मॉडल चाहिए जिसकी output limit अधिक हो। Output modality केवल text है, इसलिए यह images, audio या video generate नहीं कर सकता। ऐसे काम के लिए जो उन output types पर निर्भर है, या ऊपर दी गई parameter list में शामिल नहीं capabilities पर निर्भर है, कोई अन्य मॉडल बेहतर choice हो सकता है।

Google: Gemini 3.5 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-3.5-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-3.5-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_outputstool_choicetools

स्पेसिफिकेशन

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

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch) API की कीमत कितनी है?: Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch) की कीमत इनपुट $0.52 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch) की context window कितनी है?: Google: Gemini 3.5 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 3.5 Flash Lite (batch) क्या कर सकता है?: Google: Gemini 3.5 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 3.5 Flash Lite (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "google/gemini-3.5-flash-lite:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro, OpenAI: GPT-5.6 Luna, Nous: Hermes 3 70B Instruct। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch) कम्युनिटी

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