1M Token 超大上下文
一次載入完整的技術手冊或法律檔案。專屬的 1M 上下文視窗可支援大規模 RAG 與深度文件分析，價格僅為大型模型的一小部分。
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Gemini 3.5 Flash Lite API 提供亞秒級延遲與龐大的 100 萬 token 上下文視窗。這款 Google 模型針對高頻任務進行最佳化，支援多模態功能，並能以標準模型一小部分的成本提供卓越的 JSON 擷取能力。
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Gemini 3.5 Flash Lite API 的主要功能
探索 Gemini 3.5 Flash Lite API 的核心技術優勢，從超大記憶體到業界領先的速度，專為高效率的企業部署而設計。
原生多模態支援
原生處理圖片、最長一小時的影片、音訊與 PDF。Gemini 3.5 Flash-Lite 在 MMMU 基準測試中取得 68.2% 的分數，顯著優於許多僅支援文字的輕量型競爭模型。
可靠的結構化 JSON
採用最佳化的內部處理機制以遵循結構描述，在複雜的巢狀擷取任務中達到 98% 的成功率。非常適合將非結構化資料轉換為可執行的洞察。
低於 100 毫秒的回應速度
針對即時體驗進行最佳化，該模型的首個 Token 時間比標準版本快約 30–40%，確保聊天與即時工具中的使用者體驗順暢。
如何取得 gemini-3.5-flash-lite API 金鑰
取得 gemini-3.5-flash-lite API 金鑰只需四個步驟，僅需幾分鐘。建立免費的 GPTProto 帳號、儲值、產生金鑰，並進行第一次呼叫 — 在 $0.18 / $1.5 這裡能以比直連更划算的價格取得 gemini-3.5-flash-lite API 金鑰，且單一金鑰即可在平台上所有模型通用。完整 gemini-3.5-flash-lite 說明文件 請參閱說明文件。
註冊
建立您的免費 GPT Proto 帳號即可開始。您可以隨時為您的團隊設定組織。
儲值
您的餘額可用於平台上的所有模型，包括 gemini-3.5-flash-lite，讓您能靈活地進行實驗並隨需求擴充。
產生您的 API 金鑰
在您的儀表板中建立 API 金鑰 — 進行 gemini-3.5-flash-lite 請求時，您將需要它來進行驗證。
進行第一次 API 呼叫
使用您的 API 金鑰搭配我們的範例程式碼，透過 GPT Proto 向 gemini-3.5-flash-lite 發送請求，並立即查看 AI 生成的結果。
Gemini 3.5 Flash Lite API：常見問題
深入了解 Gemini 3.5 Flash Lite API 的詳細資訊。瞭解延遲、1M 上下文視窗、定價，以及此模型與 3.5 系列其他模型的比較，協助您建置回應迅速的 AI 應用程式。
Flash Lite 模型的典型延遲是多少？
Gemini 3.5 Flash-Lite 針對追求即時體驗的應用程式進行了最佳化。與標準 Flash 模型相比，在純文字提示上，其首次生成 Token 的時間（TTFT）大約快 30-40%。對於大多數簡短查詢，您可以預期在 100-200 毫秒內收到回應，因此非常適合互動式聊天機器人和即時翻譯，尤其適用於延遲是確保使用者體驗流暢且即時的關鍵因素的情境。
Gemini 3.5 Flash Lite 的上下文視窗有多大？
此模型具備高達 1,048,576 個 Token 的超大上下文視窗。這讓您能在單一請求中處理大量資料，例如長達一小時的影片、大型程式碼庫或數百份文件。這種高效率讓您能以遠低於大型模型的價格，執行大規模的檢索增強生成（RAG），而不必在處理輸入資料前不斷截斷或摘要內容。
Gemini 3.5 Flash Lite API 的定價是多少？
其價格極具競爭力：每 100 萬個輸入 Token 收費 0.075 美元，每 100 萬個輸出 Token 收費 0.30 美元。與標準 Gemini 3.5 Flash 相比，價格約低 50%。此外，快取輸入 Token 可享有 50% 折扣。這使其成為整個 Gemini 3.5 系列中每個 Token 最具成本效益的模型，非常適合高容量資料標記、分類或大規模文件摘要流程。
此 Lite 模型支援多模態輸入嗎？
是。不同於許多僅提供純文字精簡版本的競爭對手，此模型原生支援多模態輸入，包括圖片、影片（最長 1 小時）、音訊和 PDF 檔案。它在 MMMU 基準測試中取得了令人印象深刻的 68.2% 成績。這項功能讓您能輕鬆建置複雜的應用程式，用於搜尋影片檔案庫、建立圖片庫索引，或分析包含圖表與圖形的複雜技術文件。
它與 GPT-4o-mini 相比如何？
雖然 GPT-4o-mini 在推理方面表現出色，但 Gemini 3.5 Flash-Lite 提供更大的上下文視窗（1M 對 128k）和更低的延遲（120 毫秒對 180 毫秒）。其輸入 Token 價格也低約 50%。對於大規模文件摘要、高容量分類或多模態處理等任務，Gemini 3.5 Flash-Lite 能為現代開發者提供速度、容量與成本效益之間更優異的平衡。
我的資料會被用來訓練 Gemini 模型嗎？
不會。我們非常重視資料隱私。您透過 GPTProto.com 平台傳送至 Gemini 3.5 Flash-Lite API 的任何資料，都不會被用於訓練底層基礎模型。我們提供統一的 OpenAI 相容端點、整合式計費，以及跨多個 Google Cloud 區域的自動容錯移轉，以確保更高的正常運作時間，讓您能完全放心地建置企業級應用程式，並確保資料安全。