Alle AI-Trends
Direkt in dein Postfach
Erhalte exklusive AI-Tutorials, Praxistipps und KI-News direkt in dein Postfach.
*Mit deiner Anmeldung akzeptierst du unsere Datenschutzrichtlinien.
Jetzt neu: Byte Pulse – Token-Limits von Claude Code, Codex & Co. tracken! 
Google DeepMind

Gemini 3.1 Flash-Lite

API-Preis In / Out
$0,25 / $1,50
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,025
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output: 65.536 Tokens

Gemini 3.1 Flash-Lite im Überblick

Gemini 3.1 Flash-Lite ist ein kleines, schnelles und kostengünstiges LLM aus der Gemini 3.1 Modellfamilie. Wie auch das größere Gemini 3.1 Pro basiert Gemini 3.1 Flash-Lite auf der Gemini 3 Pro-Architektur. Es ist optimiert für häufig wiederholende Anwendungsfälle oder Aufgaben mit hohen Anforderungen an niedrige Latenzen. Im Vergleich zum Vorgänger Gemini 2.5 Flash-Lite ist 3.1 Flash-Lite ca. 2,5x so schnell um das erste Token zu generieren und hat insgesamt eine ca. 45 % höherere Output-Geschwindigkeit. Damit eignet sich Flash-Lite besonders gut für realtime Übersetzungen, schnelle, Klassifikationsaufgaben und den Einsatz in low-latency (Agenten-)Workflows.

Was du abwägen solltest

  • Preview-Version. Wie von Google bereits bekannt, wird auch Gemini 3.1 Flash-Lite zunächst als Preview-Version veröffentlicht. Änderungen an der API oder der erwarteten Output-Qualität ist damit möglich.
  • Nur bis zu 64k Text-Output. Trotz multimodaler Eingabe beschränkt sich die Ausgabe von Gemini 3.1 Flash-Lite auf eher niedrige 64k Token Text-Output.
  • Proprietäres Modell. Das Modell ist ausschließlich über Googles APIs nutzbar und kann nicht lokal betrieben werden. Auch Fine-Tuning von Gemini 3.1 Flash-Lite ist nicht möglich.
Ähnliche KI-Modelle ansehen

Gemini 3.1 Flash-Lite Benchmarks

86,9%

GPQA Diamond ist ein Subset des GPQA-Benchmarks (Graduate-Level Google-Proof Questions and Answers) mit den 198 anspruchsvollsten Multiple-Choice-Fragen aus dem GPQA Datensatz.

Mehr zum Benchmark
GPQA DiamondMedian aller Modelle: 88,8 % Menschliche Referenz: Nicht-Experten 22,1 %, Experten (PhD im Fachgebiet) 81,3 %
  1. GPT-6 AstraPlatz 1, OpenAI
  2. Fugu UltraPlatz 2, Sakana AI
  3. Gemini 3 Deep ThinkGoogle DeepMind
  4. Gemini 3.1 Flash-LiteGoogle DeepMind
  5. Gemini 3.5 Flash LiteGoogle DeepMind
  6. GPT-5.4 nanoOpenAI
Website des Benchmarks

Gemini 3.1 Flash-Lite API-Preise

Input
$0,25/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,025/ 1 Mio. Tokens
Output
$1,50/ 1 Mio. Tokens

Geschätzte Tokenkosten

$4,00

$0,04 je Anfrage (100 Anfragen)

  • Input inkl. Cache$2,50
  • Output$1,50

Schätzung in USD auf Basis der Preise von Google DeepMind, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.

Cache-Schreiben und Rechenweg

Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $0,25 + Input aus Cache × $0,025 + Output × $1,50) / 1.000.000

Gemini 3.1 Flash-Lite Modelldaten

Kontextfenster
1.048.576 Tokens
Maximaler Output
65.536 Tokens
Eingabe
Text, Bilder, Audio, Video, PDF
Ausgabe
Text
Anbieter
Google DeepMind
Veröffentlicht
3. März 2026
Wissensstand
31. Januar 2025
Architektur
Transformer
Tokenizer
Google SentencePiece Tokenizer
Modellgewichte
Geschlossen
1,05 Mio. Tokens Kontext65,5k maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen
  • Reasoning
  • Tool-Nutzung
  • Bildverständnis
  • Strukturierte Ausgaben
  • Websuche
  • Quellenangaben

Daten aktualisiert am 29. September 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

Gemini 3.1 Flash-Lite API-Provider

Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.

Häufige Fragen zu Gemini 3.1 Flash-Lite

Ist Gemini 3.1 Flash-Lite Open Source?

Nein, Gemini 3.1 Flash-Lite ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von Google DeepMind.

Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt Gemini 3.1 Flash-Lite?

Gemini 3.1 Flash-Lite verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video, PDF als Eingabe und erzeugt Text.

Was kostet Gemini 3.1 Flash-Lite über die API?

Über die API von Google DeepMind kostet Gemini 3.1 Flash-Lite $0,25 je 1 Mio. Input-Tokens und $1,50 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 3.1 Flash-Lite?

Gemini 3.1 Flash-Lite verarbeitet bis zu 1.048.576 Tokens (1,05 Mio.) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 65.536 Tokens.

Wie aktuell ist das Wissen von Gemini 3.1 Flash-Lite?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von Gemini 3.1 Flash-Lite reicht bis 31. Januar 2025. Über die Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.

Wann wurde Gemini 3.1 Flash-Lite veröffentlicht?

Google DeepMind hat Gemini 3.1 Flash-Lite am 3. März 2026 veröffentlicht.

Weiterführende Links

Ähnliche KI-Modelle

Weitere Modelle von Google DeepMind

  • Gemini 3.5 Flash Lite

    Google DeepMind
    Input / 1 Mio.
    $0,30
    Output / 1 Mio.
    $2,50
    Kontextfenster
    1 Mio. Tokens
    Veröffentlichung
    Juli 2026
    Reasoning

  • Gemini 3 Deep Think

    Google DeepMind
    Kontextfenster
    128k Tokens
    Veröffentlichung
    November 2025
    Reasoning

  • Gemini 2.5 Flash

    Google DeepMind
    Input / 1 Mio.
    $0,30
    Output / 1 Mio.
    $2,50
    Kontextfenster
    1,05 Mio. Tokens
    Veröffentlichung
    Juni 2025
    Reasoning

Modelle anderer Anbieter

  • Input / 1 Mio.
    $0,20
    Output / 1 Mio.
    $1,25
    Kontextfenster
    400k Tokens
    Veröffentlichung
    März 2026
    Reasoning
  • Input / 1 Mio.
    $0,30
    Output / 1 Mio.
    $1,20
    Kontextfenster
    204,8k Tokens
    Veröffentlichung
    März 2026
    Reasoning
  • Input / 1 Mio.
    $0,30
    Output / 1 Mio.
    $1,20
    Kontextfenster
    1,05 Mio. Tokens
    Veröffentlichung
    September 2026
    Reasoning