Gemini 3.1 Flash-Lite está entre los modelos menos inteligentes y tiene un precio algo elevado en comparación con otros modelos de precio similar. También es notablemente rápido por tarea y muy conciso. El modelo 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.

Gemini 3.1 Flash-Lite obtiene 6 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa en el extremo inferior entre modelos comparables (con una mediana de 24). Al evaluar el Intelligence Index, generó 32.4M tokens, lo que es muy conciso frente a la mediana de 107M.

El precio de Gemini 3.1 Flash-Lite es de $0.25 por 1 M de tokens de entrada (algo elevado; mediana: $0.24) y $1.50 por 1 M de tokens de salida (elevado; mediana: $0.83). En promedio, evaluar Gemini 3.1 Flash-Lite en el Intelligence Index cuesta $0.19 por tarea.

Con 0.9 minutos por tarea del Intelligence Index, Gemini 3.1 Flash-Lite es notablemente rápido frente a la mediana de 7.4 minutos de los modelos comparables (cuanto menor, mejor).

Razonamiento	Sí
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-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 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

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.

Índices de capacidades

Mide el rendimiento de los modelos en capacidades e industrias específicas

Finance & Accounting Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, AutomationBench-AA, GDP.pdf · Higher is better

Strategy & Ops Index

Incorporates 4 evaluations: AutomationBench-AA, AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Legal Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better

Healthcare & Medical Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, MLCR-AA, AutomationBench-AA, HLE-Diamond · Higher is better

Engineering Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience v1.1, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1, HLE-Diamond, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Briefcase v1.1 · Higher is better

Economics Index

Incorporates 4 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf · Higher is better

Benchmarks

Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

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-AA 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

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

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

Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index

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

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)

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.

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

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

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

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.

Uso de tokens

Tokens de salida por tarea del Intelligence Index

Promedio ponderado de tokens de salida usados para ejecutar una tarea del Artificial Analysis Intelligence Index

The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

Ventana de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

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).

Más detalles

								Pesos
Gemini 3.1 Flash-Lite	Google	6	-	1M	$0.22	0.9	305	No disponible

Más de Google

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite se lanzó el 3 de marzo de 2026.

Gemini 3.1 Flash-Lite fue creado por Google.

Gemini 3.1 Flash-Lite obtiene 6 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa en el extremo inferior entre otros modelos en un rango de precio similar (mediana: 24).

Gemini 3.1 Flash-Lite tarda 0.9 minutos por tarea del Intelligence Index (según la API de Google), un valor entre los más rápidos frente a otros modelos en un rango de precio similar (mediana: 7.4 minutos; cuanto menor, mejor).

Gemini 3.1 Flash-Lite tiene un tiempo hasta el primer token de respuesta de 4.08 s (según la API de Google), un valor mejor que el promedio frente a otros modelos en un rango de precio similar (mediana: 8.81 s).

Gemini 3.1 Flash-Lite cuesta $0.25 por 1 M de tokens de entrada (algo mayor que el promedio; mediana: $0.24) y $1.50 por 1 M de tokens de salida (en el extremo superior; mediana: $0.83), según la API de Google.

Gemini 3.1 Flash-Lite cuesta $0.25 por 1 M de tokens de entrada y $1.50 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 $0.22 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores

Al evaluarlo en el Intelligence Index, Gemini 3.1 Flash-Lite generó 32.4M tokens de salida, un valor muy por debajo del promedio frente a otros modelos en un rango de precio similar (mediana: 107M).

Sí, Gemini 3.1 Flash-Lite es un modelo de razonamiento. Usa pensamiento extendido o razonamiento en cadena para resolver problemas complejos antes de dar una respuesta.

Gemini 3.1 Flash-Lite admite entrada de texto, imágenes, voz y video.

Gemini 3.1 Flash-Lite admite salida de texto.

Sí, Gemini 3.1 Flash-Lite admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.

Sí, Gemini 3.1 Flash-Lite es multimodal. Puede procesar entradas de texto, imágenes, voz y video y generar salidas de texto.

Gemini 3.1 Flash-Lite 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 3.1 Flash-Lite es propietario. Los pesos del modelo no están disponibles públicamente.

Gemini 3.1 Flash-Lite es un modelo propietario y Google no ha revelado su tamaño ni su cantidad de parámetros.

Gemini 3.1 Flash-Lite obtiene 6 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en trabajo del conocimiento, programación, ciencia y conocimiento general.

La fecha límite de conocimiento de Gemini 3.1 Flash-Lite es enero de 2025. Sus datos de entrenamiento incluyen información hasta esa fecha.

Sí, Gemini 3.1 Flash-Lite está disponible mediante API a través de 1 proveedor. Comparar proveedores de API

Gemini 3.1 Flash-Lite está disponible a través de 1 proveedor de API. Comparar proveedores

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Gemini 3.1 Flash-Lite

Resumen del modelo

InteligenciaUpdated

Especificaciones técnicas

164 modelos en esta clase

InteligenciaUpdated

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

Índices de capacidades

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

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

Uso de tokens

Tokens de salida por tarea del Intelligence Index

Output Tokens per Intelligence Index Task

Ventana de contexto

Ventana de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Más detalles

Más de Google

Preguntas frecuentes

¿Cuándo se lanzó Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Quién creó Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Qué tan inteligente es Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Qué tan rápido es Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Cuál es la latencia de Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Cuánto cuesta Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Cuál es el precio de la API de Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Qué tan verboso es Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Gemini 3.1 Flash-Lite es un modelo de razonamiento?

¿Qué modalidades de entrada admite Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Qué modalidades de salida admite Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Gemini 3.1 Flash-Lite puede procesar imágenes?

¿Gemini 3.1 Flash-Lite es multimodal?

¿Cuál es la ventana de contexto de Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Gemini 3.1 Flash-Lite es de código abierto?

¿Cuántos parámetros tiene Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Cómo rinde Gemini 3.1 Flash-Lite en los benchmarks?

¿Cuál es la fecha límite de conocimiento de Gemini 3.1 Flash-Lite?

¿Gemini 3.1 Flash-Lite está disponible mediante API?

¿Dónde puedo usar Gemini 3.1 Flash-Lite?