Google: Gemini 3.1 Flash Lite google/gemini-3.1-flash-lite

Модель Google: Gemini 3.1 Flash Lite от Google (семейство gemini) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
DeepMind + Google Brain — фронтир мультимодальности и длинного контекста.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

контекст, токенов

25 ₽

за 1 млн входных токенов

150 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Google: Gemini 3.1 Flash Lite

Высоконагруженные мультимодальные сервисы, где нужна скорость, широкий контекст и поддержка разных типов входных данных при умеренной стоимости.

Gemini 3.1 Flash Lite — это производительная мультимодальная модель от Google, оптимизированная для сценариев с высокой нагрузкой и требованиями к минимальной задержке. Модель принимает на вход текст, изображения, видео, аудио и PDF-файлы, что делает её пригодной для широкого спектра задач без необходимости переключаться между специализированными инструментами.

Ключевая особенность Flash Lite — баланс между скоростью и функциональностью. Внутреннее рассуждение (reasoning) позволяет модели справляться с задачами, требующими многошаговой логики, при этом сохраняя характеристики лёгкой модели. Контекстное окно в 1 048 576 токенов открывает возможность обрабатывать объёмные документы, длинные диалоги и сложные агентные цепочки в рамках одного запроса.

Модель позиционируется как решение для продакшн-систем с высоким трафиком: чат-ботов, конвейеров обработки документов, лёгких агентов и любых сценариев, где важна пропускная способность и предсказуемая стоимость инференса.

Когда брать эту модель

✓ Массовая обработка документов: PDF, таблицы, изображения в потоковом режиме
✓ Лёгкие агентные пайплайны с многошаговой логикой и низкой задержкой
✓ Мультимодальные чат-боты с поддержкой голоса, изображений и видео
✓ Классификация и маршрутизация входящих запросов в высоконагруженных системах
✓ Анализ длинных транскриптов, переговоров или аудиозаписей

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй загруженный PDF-отчёт на 200 страниц, извлеки все упоминания финансовых показателей и сформируй структурированную таблицу с динамикой по кварталам.

Использование Google: Gemini 3.1 Flash Lite через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-3.1-flash-lite",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.1-flash-lite",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "google/gemini-3.1-flash-lite",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);