Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch)

Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) adalah model teks dari Google. Model ini termasuk dalam keluarga Gemini 3.1, khususnya tier Flash Lite, yang digambarkan Google sebagai model multimodal yang tersedia secara umum dan efisien tinggi, dibangun untuk beban kerja bervolume tinggi dengan latensi rendah. Varian batch adalah versi yang tersedia di api14 dengan model id google/gemini-3.1-flash-lite:batch, dan ditujukan untuk beban kerja yang mengutamakan throughput dan efisiensi dibandingkan menjalankan setiap permintaan secara interaktif.

Model ini menerima input teks, gambar, video, file, dan audio, serta hanya menghasilkan output teks. Jendela konteksnya adalah 1.048.576 token, cukup besar untuk menampung dokumen panjang, transkrip, atau kumpulan media campuran bersama instruksi untuk suatu tugas. Output maksimumnya adalah 65.536 token, sehingga respons bisa substansial ketika suatu tugas membutuhkan pembuatan teks panjang, bukan jawaban singkat. Karena modalitas input mencakup video dan audio serta file bergaya PDF, model ini dapat bekerja langsung pada materi yang jika tidak demikian memerlukan langkah transkripsi atau ekstraksi terpisah.

Kemampuan tersebut mengarah pada beberapa pola praktis. Klasifikasi, ekstraksi, dan peringkasan bervolume tinggi pada kumpulan dokumen besar sesuai dengan fokus model ini pada efisiensi. Tugas peninjauan multimodal, seperti memindai gambar atau frame video untuk konten tertentu, atau memproses input audio dan PDF menjadi teks terstruktur, juga termasuk dalam cakupannya. Kombinasi jendela konteks yang sangat besar dan batas output 65.536 token membuatnya wajar untuk tanya jawab konteks panjang, transformasi konten massal, dan loop agentic ringan di mana model memanggil alat dan mengembalikan hasil teks.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id google/gemini-3.1-flash-lite:batch. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, dan top_p. Pemanggilan alat dan output terstruktur keduanya tersedia, sehingga Anda dapat mendefinisikan fungsi untuk dipanggil model atau membatasi outputnya ke suatu skema. Kontrol penalaran memungkinkan Anda menyetel seberapa besar upaya penalaran internal yang diterapkan model, dan seed plus temperature serta top_p memberi Anda kendali atas konsistensi sampling.

Satu hal yang perlu dipertimbangkan adalah penandaan batch. Jika aplikasi Anda membutuhkan latensi per permintaan yang interaktif, bukan pemrosesan batch atau bervolume tinggi, varian non-batch dari model yang sama mungkin lebih cocok. Perhatikan juga bahwa outputnya hanya teks, sehingga tugas yang memerlukan gambar, audio, atau video yang dihasilkan berada di luar cakupan model ini. Namun, dalam pembuatan teks, kumpulan parameter yang didukung dan jendela konteks yang besar mencakup sebagian besar kebutuhan produksi standar.