Este modelo está obsoleto. Seguimos midiendo su rendimiento, pero con menos frecuencia: cada 18 horas en lugar de cada 6.

Google lanzó una versión más reciente, Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25). Te sugerimos considerarla como alternativa.

Google

•

Gemini 2.5 Flash-Lite

•

Proprietary model

•

Released junio de 2025

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)

Name: Inteligencia
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Probar Benchmarks de proveedores de API

InteligenciaUpdated

N/D

Artificial Analysis Intelligence Index

Rendimiento

Tiempo hasta el primer token de respuesta 0,39sVelocidad de salida 249 tok/s

N/D

Tiempo por tarea del Intelligence Index (minutos)

Costo

Entrada 0,10 US$Salida 0,40 US$Descuento de caché 90%

N/D

Costo por tarea del Intelligence Index

Verbosidad

N/D

Tokens de salida del Intelligence Index

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) admite entrada de texto, imágenes, voz y video, genera texto y tiene una ventana de contexto de 1M tokens con conocimientos hasta enero de 2025.

El precio de Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) es de $0.10 por 1 M de tokens de entrada (muy competitivo; mediana: $0.23) y $0.40 por 1 M de tokens de salida (muy competitivo; mediana: $0.70).

Razonamiento	No Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo. También puede existir una variante con razonamiento.
Modalidad de entrada	Admite: texto, imágenes, voz y video
Modalidad de salida	Admite: texto
Fecha límite de conocimiento	1 ene 2025
Ventana de contexto	1M ~1500 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos

Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:

Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:

Muy pequeño: ≤4B parámetros
Pequeño: 4B–40B parámetros
Mediano: 40B–150B parámetros
Grande: >150B parámetros

Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:

<$0.15 por 1 M de tokens
$0.15–$1 por 1 M de tokens
>$1 por 1 M de tokens

Updated

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Tiempo por tarea

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Costo por tarea

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

InteligenciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios

No publicly available API

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. costo por tarea

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Benchmarks

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Costo

Costo por tarea del Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

No publicly available API

Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

No publicly available API

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Precios: aciertos de caché, entrada y salida

Price (USD per M Tokens)

No publicly available API

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Ventana de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Rendimiento

Medido por el tiempo por tarea (minutos), la velocidad de salida (tokens por segundo), el tiempo hasta el primer token de respuesta y el tiempo hasta el primer token (segundos)

Tiempo por tarea del Intelligence Index

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better

No publicly available API

The weighted average time (minutes) per Artificial Analysis Intelligence Index task: output tokens per task divided by output speed, weighted by each benchmark's weight in the Intelligence Index.

Speed and latency metrics average each endpoint's runs over the past 5 days, and the error rate pools them. We run the benchmark every 6 hours, and endpoints of deprecated models every 18 hours.

Velocidad de salida

Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better

No publicly available API

Output tokens, including reasoning tokens, received per second over a request's full duration, from sending the request to receiving the final token. The headline value averages each Performance v3 workload over the past 5 days, then averages the workloads.

Tiempo hasta el primer token de respuesta

Segundos hasta recibir el primer token de respuesta · Incluye el tiempo de «pensamiento» de los modelos de razonamiento

No publicly available API

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) se lanzó el 17 de junio de 2025.

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) fue creado por Google.

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) tiene un tiempo hasta el primer token de respuesta de 0.39 s (según la API de Google), un valor muy competitivo frente a otros modelos sin razonamiento en un rango de precio similar (mediana: 1.76 s).

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) cuesta $0.10 por 1 M de tokens de entrada (muy competitivo; mediana: $0.23) y $0.40 por 1 M de tokens de salida (muy competitivo; mediana: $0.70), según la API de Google.

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) cuesta $0.10 por 1 M de tokens de entrada y $0.40 por 1 M de tokens de salida (según la API de Google). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $0.07 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores

No, Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) admite entrada de texto, imágenes, voz y video.

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) admite salida de texto.

Sí, Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.

Sí, Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) es multimodal. Puede procesar entradas de texto, imágenes, voz y video y generar salidas de texto.

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) tiene una ventana de contexto de 1M tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.

No, Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) es propietario. Los pesos del modelo no están disponibles públicamente.

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) es un modelo propietario y Google no ha revelado su tamaño ni su cantidad de parámetros.

La fecha límite de conocimiento de Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) es enero de 2025. Sus datos de entrenamiento incluyen información hasta esa fecha.

Sí, Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) está disponible mediante API a través de 1 proveedor. Comparar proveedores de API

Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) está disponible a través de 1 proveedor de API. Comparar proveedores

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)

Resumen del modelo

InteligenciaUpdated

Rendimiento

Costo

Verbosidad

Resumen comparativo

Especificaciones técnicas

70 modelos en esta clase

Inteligencia

Tiempo por tarea

Costo por tarea

InteligenciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. costo por tarea

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Benchmarks

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Costo

Costo por tarea del Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Precios: aciertos de caché, entrada y salida

Cache Hit

Ventana de contexto

Ventana de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Rendimiento

Tiempo por tarea del Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Time Period

Velocidad de salida

End-to-End Output Speed

Tiempo hasta el primer token de respuesta

Time to First Answer Token

Preguntas frecuentes

¿Cuándo se lanzó Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?

¿Quién creó Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?

¿Cuál es la latencia de Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?

¿Cuánto cuesta Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?

¿Cuál es el precio de la API de Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?

¿Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) es un modelo de razonamiento?

¿Qué modalidades de entrada admite Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?

¿Qué modalidades de salida admite Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?

¿Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) puede procesar imágenes?

¿Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) es multimodal?

¿Cuál es la ventana de contexto de Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?

¿Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) es de código abierto?

¿Cuántos parámetros tiene Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?

¿Cuál es la fecha límite de conocimiento de Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?

¿Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) está disponible mediante API?

¿Dónde puedo usar Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning)?