Google: Gemini 3.1 Flash Lite

Google: Gemini 3.1 Flash Lite is een tekstgericht model van Google, uitgebracht op 7 mei 2026. Het hoort bij de Gemini-familie van Google en wordt door de provider beschreven als een algemeen beschikbaar, zeer efficiënt multimodaal model dat is gebouwd voor workloads met lage latentie en hoog volume. Als je al met andere Gemini-modellen werkt, past dit model in dezelfde familie, maar het is afgestemd op efficiëntie in plaats van maximale capaciteit.

Het model accepteert tekst-, afbeeldings-, video-, bestands- en audio-invoer, en het produceert alleen tekstuitvoer. Dat betekent dat je een prompt kunt sturen samen met een schermafbeelding, een PDF, een videoclip of een audio-opname, en een geschreven antwoord terugleest. Het contextvenster is 1.048.576 tokens, wat groot genoeg is om zeer lange documenten, uitgebreide transcripties of verzamelingen van meerdere bestanden in één verzoek te bevatten. De maximale uitvoer is 65.536 tokens, dus antwoorden kunnen aanzienlijke lengte bereiken wanneer de taak dat vereist. Omdat het model is gepositioneerd als een lichtgewicht optie met lage latentie, is het gericht op workloads waar doorvoer en responsiviteit net zo belangrijk zijn als pure redeneerdiepgang.

Die mogelijkheden wijzen op een tamelijk specifieke set use cases. Classificatie, tagging en routering van binnenkomende content op hoog volume is er één. Documentverwerking is een andere: het grote contextvenster en de ondersteuning voor bestandsinvoer laten je contracten, rapporten of supporttickets doorgeven en vragen om samenvattingen of geëxtraheerde velden. De beeld-, video- en audio-invoer maken het een redelijke keuze voor mediaworkflows zoals ondertiteling, extractie in transcriptiestijl of moderatietriage, en de provider vermeldt dat het is ontworpen voor lichtgewicht agentisch werk, dus tool calling in eenvoudige meerstaps-pipelines is een natuurlijk doel. Als je hetzelfde soort verzoek duizenden keren per dag wilt versturen en de latentie laag wilt houden, is dit model precies voor dat patroon gebouwd.

Via api14 roep je het aan met de OpenAI-compatibele API met het model-id "google/gemini-3.1-flash-lite". Het ondersteunt include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools en top_p. In de praktijk betekent dat je sampling kunt sturen met temperature en top_p, de antwoordlengte kunt beperken met max_tokens, een vorm kunt afdwingen met response_format of structured_outputs, runs reproduceerbaar kunt maken met seed, generatie kunt stoppen op gekozen strings, en tools kunt toevoegen met tools en tool_choice wanneer je wilt dat het model functies aanroept. De parameters reasoning en reasoning_effort, samen met include_reasoning, laten je afstemmen hoeveel interne redenering wordt blootgesteld of opgevraagd. Als je taak afhangt van zeer diepe meerstaps-redenering, past een groter model in dezelfde familie mogelijk beter, maar voor efficiënte multimodale verwerking op schaal is dit de bedoelde keuze.