Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview adalah model pembuatan teks dari Google, yang ditawarkan di sini sebagai build pratinjau. Model ini berada dalam lini Flash Lite Google, yang oleh penyedia dijelaskan sebagai tier berefisiensi tinggi yang dioptimalkan untuk kasus penggunaan bervolume tinggi. Menurut Google, model ini mengungguli Gemini 2.5 Flash Lite dalam kualitas keseluruhan dan mendekati performa Gemini 2.5 Flash. Jika Anda sudah bekerja dalam keluarga Gemini, model ini adalah opsi ringan yang ditujukan untuk beban kerja di mana Anda mengirim banyak permintaan dan menginginkan model yang lebih kecil dan lebih cepat daripada model terbesar yang tersedia.

Model ini menerima input teks, gambar, video, file dan audio, dan hanya mengembalikan teks. Kombinasi itu penting: Anda dapat mengirim prompt yang menyertakan tangkapan layar, klip rekaman, dokumen atau file audio, dan mendapatkan jawaban tertulis kembali. Jendela konteksnya adalah 1,048,576 token, sehingga dokumen panjang, transkrip panjang dan input multi-bagian muat dengan nyaman dalam satu permintaan. Output maksimum adalah 65,536 token, yang cukup untuk ringkasan panjang, laporan terstruktur atau jejak penalaran yang diperluas. Parameter permintaan yang didukung meliputi temperature, top_p, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort dan include_reasoning.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. Pekerjaan klasifikasi, ekstraksi dan penandaan bervolume tinggi memperoleh manfaat dari fokus efisiensi, terutama ketika inputnya merupakan campuran teks dan media. Anda dapat mentranskripsikan dan meringkas audio, mendeskripsikan atau menanyakan konten video, dan mengurai file yang diunggah tanpa pipeline terpisah untuk setiap modalitas. Karena structured outputs dan response_format didukung, model ini cocok untuk sistem yang membutuhkan respons JSON atau berbentuk skema alih-alih prosa bebas. Tool calling membuatnya dapat digunakan sebagai langkah penalaran dalam loop agen, dan parameter reasoning memungkinkan Anda menyeimbangkan seberapa banyak pertimbangan internal yang dilakukan model per permintaan.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan id model "google/gemini-3.1-flash-lite-preview". Arahkan klien OpenAI Anda yang sudah ada ke base URL api14, masukkan id tersebut di field model, dan kirim permintaan chat completion standar dengan pesan Anda. Parameter yang tercantum di atas diterima, sehingga Anda dapat mengatur temperature dan top_p untuk sampling, membatasi output dengan max_tokens, meminta eksekusi deterministik dengan seed, dan menggunakan tools serta tool_choice untuk pemanggilan fungsi. Untuk respons terstruktur, gunakan response_format atau structured_outputs. Parameter reasoning, reasoning_effort dan include_reasoning mengontrol perilaku penalaran model dan apakah penalaran tersebut dikembalikan kepada Anda.

Satu hal yang perlu diingat adalah ini adalah rilis pratinjau, jadi perilakunya dapat berubah sebelum versi stabil hadir. Ini juga merupakan model tingkat Lite, yang berarti untuk tugas tersulit, seperti penalaran multi-langkah yang kompleks atau pekerjaan di mana kualitas tertinggi mutlak lebih penting daripada throughput, model Gemini yang lebih besar mungkin lebih cocok. Jika beban kerja Anda bervolume tinggi dan sebagian besar terdiri dari ekstraksi, klasifikasi, peringkasan atau pemrosesan yang sadar media, model ini dirancang untuk bentuk pekerjaan seperti itu.