Indlæser kataloget…
Indlæser kataloget…
Googles hurtigste Gemini 2.5-model til den laveste pris — en multimodal instruct-model med et kontekstvindue på 1 million tokens, bygget til inferens i sanntid med høj gennemstrømning.
Oversigt. Gemini 2.5 Flash-Lite er Googles hurtigste model til den laveste pris i Gemini 2.5-serien, og den blev generelt tilgængelig i juli 2025. Det er en proprietær instruct-model med lukkede vægte, et kontekstvindue på 1.048.576 tokens og ræsonnering slået fra som standard, selvom det kan aktiveres til opgaver, der kræver det. Udviklere vælger den, når de har brug for høj gennemstrømning og kort svartid på inferens på tværs af inddata som tekst, billeder, lyd og video frem for dyb ræsonnering i mange trin.
Vigtigste styrker. Dens største styrke er hastigheden: Modellen er klassificeret til svartid i sanntid og designet til arbejdsbelastninger med høj gennemstrømning, hvilket understøttes af Googles egen lancering. Den accepterer et bredt API — tekst, billeder, lyd, video og dokumentindhold — mens den kun leverer tekst som uddata. Artificial Analysis placerer dens intelligensindeks uden ræsonnering i den lave ende af Gemini 2.5-familien, hvilket afspejler et bevidst valg om at prioritere hastighed og gennemstrømning over rå ydeevne.
Anvendelsesområder. Brug Flash-Lite til inferens med store volumener og krav om kort svartid — chatgrænseflader, klassificering, opsummering eller behandlingskæder til multimodal indlæsning, hvor svartiden er vigtigere end maksimal ræsonneringsdybde. Dens kontekstvindue på en million tokens gør den velegnet til at indlæse lange dokumenter, transskriptioner eller kontekst fra mange filer uden brug for en større og langsommere model. Når en opgave kræver dybere trinvis ræsonnering, kan dens valgfrie ræsonneringsniveau aktiveres, selvom det ikke er modellens standardtilstand.
Begrænsninger. Ræsonnering er slået fra som standard, så svar prioriterer hastighed over dybde; komplekse ræsonneringsopgaver i mange trin kan kræve den valgfrie ræsonneringstilstand eller en større model i samme familie. Uddata er kun tekst — der er ingen indbygget generering af lyd, billeder eller video — og træningsdataene slutter i januar 2025. Google har ikke oplyst antallet af parametre eller den interne arkitektur for denne variant.
Bemærkning om suverænitet. Gemini 2.5 Flash-Lite er bygget af Google, en modelskaber med hovedkvarter i USA, som er underlagt CLOUD Act, uanset hvilket regionalt endepunkt (herunder drift på Vertex i EU), der betjener forespørgslen. Den bør ikke beskrives som suveræn; virksomheder med strenge krav til dataplacering bør vurdere denne eksponering direkte i forhold til deres behov for compliance.
| Inferensleverandør | Suverænitet | Kører i | Ind / ud per 1 mio. | Status | Fastgør |
|---|---|---|---|---|---|
| L0 | 0,09 / 0,35€+5 betingede priser | Online |
16 anvendelsesområder klassificeret af redaktøren. Noten forklarer hvorfor.
Understøttelse af verktøykall plus positioneringen som 'hurtigst og billigst' gør den til en stærk standardmodel til applikationer med mange verktøykall.
Eksplicit bygget til inferens i sanntid med høj gennemstrømning og verktøykall — et stærkt arkitektonisk match til drift af chatbots i stor skala.
Billedforståelse plus et design til sanntid og høj gennemstrømning passer til forståelse af brugerflader og screenshots, der kræver hurtig ekspedition.
Designet til lave omkostninger og høj gennemstrømning rammer plet til klassificering af store mængder data, hvor svartid og enhedspris er afgørende.
Multimodal billedforståelse parret med hurtig inferens til lav pris gør den velegnet til interaktiv billed-Q&A i stor skala.
Bygget til inferens i sanntid med høj gennemstrømning — ideel profil for svartid og pris til beslutninger om ruter og triage i stor skala.
Billedforståelse kombineret med et enormt kontekstvindue kan behandle scannede dokumenter på mange sider, selvom en dedikeret OCR-optimeret model ville overgå denne generelle model i lite-klassen.
Kontekstvinduet på 1 million tokens understøtter opsummering af meget lange dokumenter; lite-niveauet prioriterer hastighed over den dybere syntese i de større Gemini-varianter.
Et massivt kontekstvindue på 1 million tokens gør det muligt at besvare spørgsmål i lange dokumenter, selvom den udvidede ræsonnering er lettere end i de fulde Flash/Pro-niveauer.
Det lange kontekstvindue (1.048.576 tokens) dækker store kildedokumenter til struktureret udtræk til lav pris, selvom dybden i den udvidede ræsonnering er begrænset sammenlignet med de større søskende.
Hurtig og billig nok til behandlingskæder med tagging i store mængder, selvom lite-klassen ofrer lidt nøjagtighed sammenlignet med de større Gemini 2.5-varianter.
Kontekstvinduet på 1 million tokens understøtter udtræk fra store dokumenter, men den reducerede modelstørrelse i forhold til Pro/Flash tyder på en acceptabel, men ikke førende, nøjagtighed.
Udvidet ræsonnering er til stede, men dette er den billigste og hurtigste model i familien — agentisk koding med mange trin fungerer bedre med de stærkere Gemini 2.5 Pro/Flash-varianter.
Optimeret til hastighed og pris frem for dyb ræsonnering; mangler resultater fra referancetester eller kuraterede styrker til at konkurrere med ræsonneringsfokuserede kodemodeller.
Tal fra eksterne kilder, ikke vores egne vurderinger. Percentiler er målt mod hele Stav-kataloget.
Beregnet ud fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4, ifbench, aa-lcr, helm-safety-bbq, helm-safety-harm-bench, helm-safety-anthropic-red-team, helm-safety-simple-safety-tests, helm-safety-xstest, do-not-answer, realtoxicityprompts.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "google/gemini-2.5-flash-lite",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level — det niveau, forespørgslen blev betjent på