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Gemini 3.1 Flash-Lite

输入:$0.2/M
输出:$1.2/M
Gemini 3.1 Flash-Lite 是 Google 的 Gemini 3 系列中一款具备极高成本效益和低延迟的 Tier-3 模型，专为大规模生产级 AI 工作流而设计，在这些场景中，吞吐量与速度比追求极致的推理深度更为重要。它将大型多模态上下文窗口与高效的推理性能相结合，且成本低于大多数旗舰级同类产品。
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定价
API
版本

📊 技术规格

规格详情
模型系列Gemini 3 (Flash-Lite)
上下文窗口最多 1 million 个标记（多模态文本、图像、音频、视频）
输出标记上限最多 64 K 个标记
输入类型文本、图像、音频、视频
核心架构基础基于 Gemini 3 Pro
部署渠道Gemini API (Google AI Studio), Vertex AI
定价（预览）~$0.25/每 1M 输入标记，~$1.50/每 1M 输出标记
推理控制可调节的“思考层级”（例如从最小到较高）

🔍 什么是 Gemini 3.1 Flash-Lite?

Gemini 3.1 Flash-Lite 是 Google 的 Gemini 3 系列中面向成本效益的变体，针对大规模 AI 工作负载进行了优化——尤其适用于需要降低延迟、降低单标记成本并提升吞吐的场景。它在保留 Gemini 3 Pro 的核心多模态推理骨干的同时，面向翻译、分类、内容审核、UI 生成以及结构化数据合成等批量处理用例进行优化。

✨ 主要特性

  1. 超大上下文窗口：可处理最多 1 M 个标记的多模态输入，支持长文档推理以及视频/音频上下文处理。
  2. 成本高效执行：相较早期 Flash-Lite 型号与竞品，单标记成本显著降低，适合高容量使用。
  3. 高吞吐与低延迟：相较 Gemini 2.5 Flash，首标记时间约快 2.5×，输出吞吐约快 45%。
  4. 动态推理控制：“思考层级”允许开发者按请求在性能与更深层推理之间调节。
  5. 多模态支持：在统一的上下文空间中原生处理图像、音频、视频与文本。
  6. 灵活的 API 访问：可通过 Google AI Studio 的 Gemini API 与企业级 Vertex AI 工作流使用。

📈 基准表现

以下指标展示了 Gemini 3.1 Flash-Lite 相较早期 Flash/Lite 变体与其他模型的效率与能力（报告时间：2026 年 3 月）：

基准Gemini 3.1 Flash-LiteGemini 2.5 Flash DynamicGPT-5 Mini
GPQA Diamond（科学知识）86.9 %66.7 %82.3 %
MMMU-Pro（多模态推理）76.8 %51.0 %74.1 %
CharXiv（复杂图表推理）73.2 %55.5 %75.5 % (+python)
Video-MMMU84.8 %60.7 %82.5 %
LiveCodeBench（代码推理）72.0 %34.3 %80.4 %
1M 长上下文12.3 %5.4 %Not supported

这些分数表明，尽管采用以效率为导向的设计，Flash-Lite 依然在推理与多模态理解方面保持竞争力，并在关键基准上常常优于旧版 Flash 变体。

⚖️ 与相关模型的比较

特性Gemini 3.1 Flash-LiteGemini 3.1 Pro
单标记成本更低（入门级）更高（高端）
延迟/吞吐量针对速度优化在深度与速度间平衡
推理深度可调，但相对浅更强的深度推理
使用场景侧重批量流水线、内容审核、翻译关键任务级推理任务
上下文窗口1 M 个标记1 M 个标记（相同）

Flash-Lite 面向规模与成本进行定制；Pro 面向高精度、深度推理。

🧠 企业用例

  • 大规模翻译与内容审核：低延迟的实时语言与内容管道。
  • 批量数据抽取与分类：在代币经济上更高效的大型语料处理。
  • UI/UX 生成：结构化 JSON、仪表盘模板与前端脚手架。
  • 仿真提示（Simulation Prompting）：在扩展交互中进行逻辑状态跟踪。
  • 多模态应用：在统一上下文中结合视频、音频与图像的推理。

🧪 限制

  • 在复杂、关键任务中，其推理深度与分析精度可能落后于 Gemini 3.1 Pro。 :
  • 长上下文融合等基准相较旗舰模型仍有提升空间。
  • 动态推理控制在速度与彻底性之间做出权衡；不同层级的输出质量不完全一致。

GPT-5.3 Chat (Alias: gpt-5.3-chat-latest) — 概述

GPT-5.3 Chat 是 OpenAI 最新的生产聊天模型，以 gpt-5.3-chat-latest 端点在官方 API 提供，并为 ChatGPT 的日常对话体验提供支持。它专注于提升日常交互质量——让响应更顺滑、更准确、上下文更贴切——同时延续了 GPT-5 家族的强大技术能力。 :contentReference[oaicite:1]{index=1}

📊 技术规格

规格详情
模型名称/别名GPT-5.3 Chat / gpt-5.3-chat-latest
提供方OpenAI
上下文窗口128,000 个标记
每次请求的最大输出标记16,384 个标记
知识截止日期2025 年 8 月 31 日
输入模态文本与图像输入（仅视觉）
输出模态文本
函数调用支持
结构化输出支持
流式响应支持
微调不支持
蒸馏/嵌入不支持蒸馏；支持嵌入
常用端点Chat completions, Responses, Assistants, Batch, Realtime
函数调用与工具启用函数调用；通过 Responses API 支持 web 与文件搜索

🧠 GPT-5.3 Chat 的独特之处

GPT-5.3 Chat 代表了 GPT-5 系列在面向聊天能力上的一次渐进式优化。该变体的核心目标是提供比早期模型（如 GPT-5.2 Instant）更自然、上下文更连贯、对用户更友好的对话响应。改进点聚焦于：

  • 更动态、自然的语气，减少无益的免责声明，提供更直接的答案。
  • 在常见聊天场景中具备更好的上下文理解与相关性。
  • 更平滑地融入多轮对话、摘要与会话式辅助等丰富聊天用例。

GPT-5.3 Chat 推荐给需要最新对话改进、而非深度专门推理的开发者与交互式应用（未来将推出“Thinking”或“Pro”的 GPT-5.3 变体）。

🚀 关键特性

  • 大容量聊天上下文窗口：128K 个标记支持更丰富的对话历史与长上下文跟踪。 :contentReference[oaicite:17]{index=17}
  • 改进的响应质量：对话流程更顺滑，减少不必要的谨慎拒答或附加说明。 :contentReference[oaicite:18]{index=18}
  • 官方 API 支持：完整支持聊天、批处理、结构化输出与实时工作流等端点。
  • 多样化输入支持：接受并利用文本与图像输入，适用于多模态聊天用例。
  • 函数调用与结构化输出：通过 API 支持结构化与交互式应用模式。 :contentReference[oaicite:21]{index=21}
  • 广泛的生态兼容性：适配 v1/chat/completions、v1/responses、Assistants 等现代 OpenAI API 接口。

📈 典型基准与行为

📈 基准表现

OpenAI 与独立报告显示其在真实世界表现方面有所提升：

指标GPT-5.3 Instant vs GPT-5.2 Instant
带 web 搜索的幻觉率−26.8%
无搜索的幻觉率−19.7%
用户标记的事实性错误（web）~−22.5%
用户标记的事实性错误（内部）~−9.6%

值得注意的是，GPT-5.3 聚焦于“真实世界的对话质量”，因此标准化 NLP 基准分数的提升并非此次发布亮点——改进更明显地体现在用户体验指标，而非原始测试分数。

在业界比较中，GPT-5 家族的聊天变体在日常聊天相关性与上下文跟踪方面已知优于早期的 GPT-4 模块，但专门化的推理任务可能仍更适合专用的“Pro”或推理优化端点。

🤖 使用场景

GPT-5.3 Chat 非常适合：

  • 客服机器人与会话助手
  • 交互式教程或教育助理
  • 摘要与会话式搜索
  • 内部知识代理与团队协作助手
  • 多模态问答（文本 + 图像）

其在对话质量与 API 多样性之间的平衡，使其非常适合将自然对话与结构化数据输出相结合的交互式应用。

🔍 限制

  • 并非最深度的推理变体：对于关键、强分析深度的任务，未来的 GPT-5.3 Thinking 或 Pro 可能更合适。
  • 多模态输出受限：虽支持输入图像，但完整的图像/视频生成或更丰富的多模态输出工作流并非该变体的重点。
  • 不支持微调：无法对该模型进行微调，但可通过系统提示进行行为引导。

如何访问 Gemini 3.1 flash lite API

步骤 1：注册获取 API Key

登录 cometapi.com。如您尚未成为我们的用户，请先注册。登录 CometAPI 控制台。获取接口的访问凭证 API key。在个人中心的 API token 处点击 “Add Token”，获取令牌 key：sk-xxxxx 并提交。

cometapi-key

步骤 2：向 Gemini 3.1 flash lite API 发送请求

选择 “` gemini-3.1-flash-lite” 端点发送 API 请求并设置请求体。请求方法与请求体可从我们的网站 API 文档获取。我们的网站还提供 Apifox 测试以便您使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账户中的实际 CometAPI key。base url 是 Gemini 生成内容

将您的问题或请求插入到 content 字段——模型将对此字段做出响应。处理 API 响应以获取生成的答案。

步骤 3：获取并验证结果

处理 API 响应以获取生成的答案。处理完成后，API 会返回任务状态与输出数据。

常见问题

What tasks is Gemini 3.1 Flash-Lite best suited for?

Gemini 3.1 Flash-Lite 针对大规模、对延迟敏感的工作流进行了优化，例如翻译、内容审核、分类、UI/仪表板生成以及仿真提示流水线，在这些场景中速度和低成本是优先考虑。

What is the context window and output capability of Gemini 3.1 Flash-Lite?

Gemini 3.1 Flash-Lite 支持多模态输入（包括文本、图像、音频和视频）的超大上下文窗口，最多可达 1 million tokens，并支持最多 64 K tokens 的输出。

How does Gemini 3.1 Flash-Lite compare to Gemini 2.5 Flash in performance and cost?

与 Gemini 2.5 Flash 模型相比，Gemini 3.1 Flash-Lite 实现了 ~2.5× 更快的首响应时间和 ~45 % 更高的输出吞吐，同时在输入和输出两方面的每百万 tokens 成本显著更低。 }

Does Gemini 3.1 Flash-Lite support adjustable reasoning depth?

是的 — 它提供多种推理或“思考”等级（例如 minimal、low、medium、high），使开发者可以在速度与更深入的复杂任务推理之间进行权衡。 :contentReference[oaicite:3]{index=3}

What are typical benchmark strengths of Gemini 3.1 Flash-Lite?

在 GPQA Diamond（科学知识）和 MMMU Pro（多模态理解）等基准上，相较此前的 Flash-Lite 模型，Gemini 3.1 Flash-Lite 表现出色；在官方评测中，GPQA 为 ~86.9 %，MMMU 为 ~76.8 %。

How can I access Gemini 3.1 Flash-Lite via API?

您可以通过 CometAPI 使用 gemini-3.1-flash-lite-preview 端点进行企业集成。

When should I choose Gemini 3.1 Flash-Lite vs Gemini 3.1 Pro?

当面向大规模任务且吞吐量、延迟与成本是优先事项时，选择 Flash-Lite；若任务需要最高的推理深度、分析准确性或对关键业务的理解，则选择 Pro。

Gemini 3.1 Flash-Lite 的功能

了解 Gemini 3.1 Flash-Lite 的核心能力，帮助提升性能与可用性，并改善整体体验。

Gemini 3.1 Flash-Lite 的定价

查看 Gemini 3.1 Flash-Lite 的竞争性定价，满足不同预算与使用需求，灵活方案确保随需求扩展。
Comet 价格 (USD / M Tokens)官方定价 (USD / M Tokens)折扣
输入:$0.2/M
输出:$1.2/M
输入:$0.25/M
输出:$1.5/M
-20%

Gemini 3.1 Flash-Lite 的示例代码与 API

获取完整示例代码与 API 资源，简化 Gemini 3.1 Flash-Lite 的集成流程，我们提供逐步指导，助你发挥模型潜能。
POST
/v1/chat/completions
POST
/v1beta/models/{model}:{operator}
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-lite-preview",
    contents="Explain how AI works in a few words",
)

print(response.text)

Python Code Example

from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-lite-preview",
    contents="Explain how AI works in a few words",
)

print(response.text)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.1-flash-lite-preview";
const operator = "generateContent";

const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:${operator}`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: api_key,
  },
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        parts: [{ text: "Explain how AI works in a few words" }],
      },
    ],
  }),
});

const data = await response.json();
console.log(data.candidates[0].content.parts[0].text);

Curl Code Example

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works in a few words"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Gemini 3.1 Flash-Lite 的版本

Gemini 3.1 Flash-Lite 可能存在多个快照，原因包括：更新后保持一致性需要保留旧版、给开发者留出迁移窗口，以及全球/区域端点提供的优化差异。具体差异请参考官方文档。
模型 id描述可用性请求
gemini-3-1-flash自动指向最新模型✅Gemini 内容生成
gemini-3-1-flash-preview官方预览版✅Gemini 内容生成
gemini-3.1-flash-lite-preview-thinkingthinking 版本✅Gemini 内容生成
gemini-3.1-flash-lite-thinkingthinking 版本✅Gemini 内容生成

更多模型

C

Claude Opus 4.7

输入:$4/M
输出:$20/M
用于智能体和编程的最智能模型
C

Claude Opus 4.6

输入:$4/M
输出:$20/M
Claude Opus 4.6 是 Anthropic 的“Opus”级大型语言模型，于 2026 年 2 月发布。其定位为知识工作与研究工作流的主力模型——提升长上下文推理、多步骤规划、工具使用（包括代理型软件工作流），以及计算机使用类任务，如自动生成幻灯片和电子表格。
A

Claude Sonnet 4.6

输入:$2.4/M
输出:$12/M
Claude Sonnet 4.6 是迄今为止我们最强大的 Sonnet 模型。它对模型在编码、计算机使用、长上下文推理、智能体规划、知识工作和设计等方面的能力进行了全面升级。Sonnet 4.6 还在 beta 阶段提供 1M token 上下文窗口。
O

GPT-5.4 nano

输入:$0.16/M
输出:$1/M
GPT-5.4 nano 专为速度和成本最为关键的任务而设计，例如分类、数据提取、排序以及子智能体。
O

GPT-5.4 mini

输入:$0.6/M
输出:$3.6/M
GPT-5.4 mini 将 GPT-5.4 的优势融入到一款更快速、更高效、专为大规模工作负载设计的模型中。
Q

Qwen3.6-Plus

输入:$0.32/M
输出:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus 现已发布，具备更强的代码开发能力，并在多模态识别与推理方面效率更高，使 Vibe Coding 体验更佳。

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