Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)

Gemini 3.5 Flash Lite (batch), Google tarafından sunulan bir metin modelidir ve burada google/gemini-3.5-flash-lite:batch model id'si altında sunulmaktadır. Google bunu, geliştirilmiş agentic yeteneklere sahip yüksek verimlilikte bir model olarak tanımlar ve daha büyük, çoklu agent iş akışları içinde odaklanmış görevleri yürüten subagent'lar için konumlandırır. Bir düzenleyici modelin dar işleri yardımcı modellere devrettiği sistemler kuruyorsanız, Google'ın bu rol için amaçladığı model türü tam da budur.

Model girdi olarak metin, görüntü, video, dosya ve ses kabul eder ve çıktı olarak metin üretir. Bağlam penceresi 1.048.576 token'dır; bu, uzun belgeleri, transkriptleri veya çok turlu geçmişleri tek bir istekte tutmak için yeterince büyüktür. Maksimum çıktı 65.536 token'dır, dolayısıyla bu sınır dahilinde uzun üretilmiş yanıtlar mümkündür. Desteklenen istek parametreleri arasında max_tokens, stop, seed, response_format ve structured_outputs ile birlikte function calling için tools ve tool_choice, reasoning davranışını kontrol etmek için reasoning, reasoning_effort ve include_reasoning yer alır.

Bu yetenekler birkaç pratik desene işaret eder. Girdi tarafı metin ile birlikte görüntü, video, dosya ve sesi kapsadığı için, her modaliteyi ayrı bir işlem hattından geçirmek yerine özetleme, çıkarım veya soru yanıtlama için karışık medya materyali gönderebilirsiniz. Büyük bağlam penceresi, tam kod tabanları, uzun raporlar veya kaydedilmiş toplantı içerikleri gibi uzun girdiler üzerinde çalışmaya uygundur. Tool calling ve structured outputs, veriyi sabit bir biçimde döndürmesi veya diğer sistemlere çağrı yapması gereken subagent görevleri için makul bir uyum sağlar ve reasoning kontrolleri, bir görevin ne kadar derinlemesine düşünme gerektirdiğine bağlı olarak eforu artırıp azaltmanıza olanak tanır.

api14 üzerinden çağırmak için, google/gemini-3.5-flash-lite:batch model id'si ile OpenAI uyumlu chat completions arayüzünü kullanın. Girdilerinizi her zamanki gibi messages olarak geçirin; desteklenen girdi modaliteleri model düzeyinde bildirilir, dolayısıyla sağlayabileceğiniz şeyler metin ve yukarıda listelenen medya türleridir. İstek tarafında max_tokens, stop ve seed ayarlayabilir, kısıtlı çıktıya ihtiyaç duyduğunuzda bir response_format seçebilir veya structured_outputs kullanabilir ve function calling için tool_choice ile birlikte tools ekleyebilirsiniz. Reasoning davranışı reasoning, reasoning_effort ve include_reasoning üzerinden kontrol edilir. Model id'sindeki batch son eki, bu varyantın batch tarzı kullanım için amaçlandığını gösterir.

Çıktı sınırını aklınızda tutun: bir görev 65.536 token'dan uzun tek bir yanıt gerektiriyorsa bu model uygun olmaz ve daha yüksek çıktı sınırına sahip bir modele ihtiyacınız olur. Çıktı modalitesi yalnızca metindir, dolayısıyla görüntü, ses veya video üretemez. Bu çıktı türlerine veya yukarıdaki parametre listesinde temsil edilmeyen yeteneklere bağlı işler için başka bir model daha iyi bir seçim olabilir.