Gemini 3.1 Flash-Lite
Google DeepMind- Input / 1 Mio.
- $0,25
- Output / 1 Mio.
- $1,50
- Kontextfenster
- 1,05 Mio. Tokens
- Veröffentlichung
- März 2026
Reasoning
AA Intelligence Index
36,5Punkte
Median aller Modelle: 52
API-Preis In / Out
$0,30 / $2,50
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,03
Kontextfenster
1 Mio.Tokens
Maximaler Output: 65.536 Tokens
Gemini 3.5 Flash Lite im Überblick
Gemini 3.5 Flash-Lite ist das schnellste und günstigste LLM aus der Googles Gemini-3.5-Familie und wurde am 21. Juli 2026 von Google DeepMind veröffentlicht.
Das KI-Modell zielt auf hohen Token-Throughput und niedrige Latenz ab. Damit eignet es sich besonders für Aufgaben als Sub-Agent in Agentic Workflows, wie z.B. Websuche und Dokumentenverarbeitung. Laut Artificial Analysis können bis zu 350 Output-Token pro Sekunde erreicht werden.
Gegenüber dem Vorgänger 3.1 Flash-Lite legt es vor allem bei Coding und langem Kontext zu (Terminal-Bench 2.1: 54 % statt 31 %) und übertrifft in einzelnen agentischen Benchmarks sogar das größere Gemini 3 Flash (SWE-Bench Pro: 54,2 % vs. 49,6 %).
Mit $0,30 pro 1 Mio. Input- und $2,50 pro 1 Mio. Output-Token bei 1 Mio. Token Kontextfenster gehört Gemini 3.5 Flash-Lite auch zu den günstigen Modellen und lässt sich mit GPT-5.6 Luna oder Claude Haiku 4.5 vergleichen
Was du abwägen solltest
- Proprietär, keine Open Weights. Das Modell läuft nur über Googles API und Cloud; lokale Ausführung oder Self-Hosting sind nicht möglich, anders als bei offenen Modellen wie Kimi-K3 oder Laguna S2.1.
- Output vergleichsweise teuer. Mit $2,50 pro 1 Mio. Output-Token kostet die Ausgabe rund das Achtfache der Eingabe ($0,30). Bei Aufgaben mit viel Output summiert sich das trotz der 'Lite'-Positionierung.
- Begrenzte Transparenz. Google nennt weder Knowledge Cutoff noch Architektur, Parameterzahl oder Trainingsdaten offiziell. Eine unabhängige Einordnung oder das Nachvollziehen des Trainings wird dadurch erschwert.
Gemini 3.5 Flash Lite Benchmarks
36,5Punkte
Der Artificial Analysis Intelligence Index ist ein Meta-Benchmark, der keine eigenen Fragen enthält, sondern die Ergebnisse von zehn unabhängigen Benchmarks aggregiert: GDPval-AA (220 Aufgaben), tau2-Bench Telecom (114 Aufgaben), Terminal-Bench Hard (44 Aufgaben), SciCode (338 Teilprobleme), AA-LCR (100 Fragen), AA-Omniscience (6.000 Fragen), IFBench (294 Aufgaben), Humanity's Last Exam (2.158 Fragen), GPQA Diamond (198 Fragen) und CritPt (70 Aufgaben).
Mehr zum BenchmarkArtificial Analysis Intelligence IndexMedian aller Modelle: 52
Claude Fable 5.1Platz 1, Anthropic- Claude Fable 5Platz 2, Anthropic
Inkling SmallThinking Machines Lab- Gemini 3.5 Flash LiteGoogle DeepMind
Muse Glimmer 30BMeta AI
Gemini 3.5 Flash Lite API-Preise
Input
$0,30/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,03/ 1 Mio. Tokens
Output
$2,50/ 1 Mio. Tokens
Geschätzte Tokenkosten
$0,06 je Anfrage (100 Anfragen)
- Input inkl. Cache$3,00
- Output$2,50
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 × $0,30 + Input aus Cache × $0,03 + Output × $2,50) / 1.000.000
Gemini 3.5 Flash Lite Modelldaten
- Kontextfenster
- 1.000.000 Tokens
- Maximaler Output
- 65.536 Tokens
- Eingabe
- Text, Bilder, Audio, Video, PDF
- Ausgabe
- Text
- Anbieter
- Google DeepMind
- Veröffentlicht
- 21. Juli 2026
- Architektur
- Transformer
- Tokenizer
- Proprietärer Transformer
- Modellgewichte
- Geschlossen
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 3.5 Flash Lite API-Provider
Input / 1 Mio. Tokens$0,30Output / 1 Mio. Tokens$2,50Cache-Lesen / 1 Mio.$0,03Kontextfenster1 Mio.TokensMaximaler Output65,5kTokens- Vercel AI GatewayInput / 1 Mio. Tokens$0,30Output / 1 Mio. Tokens$2,50Cache-Lesen / 1 Mio.$0,03Kontextfenster1 Mio.TokensMaximaler Output65,5kTokens
Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.
Häufige Fragen zu Gemini 3.5 Flash Lite
Ist Gemini 3.5 Flash Lite Open Source?
Nein, Gemini 3.5 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 3.5 Flash Lite?
Gemini 3.5 Flash Lite verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video, PDF als Eingabe und erzeugt Text.
Was kostet Gemini 3.5 Flash Lite über die API?
Über die API von Google DeepMind kostet Gemini 3.5 Flash Lite $0,30 je 1 Mio. Input-Tokens und $2,50 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.
Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 3.5 Flash Lite?
Gemini 3.5 Flash Lite verarbeitet bis zu 1.000.000 Tokens (1 Mio.) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 65.536 Tokens.
Wann wurde Gemini 3.5 Flash Lite veröffentlicht?
Google DeepMind hat Gemini 3.5 Flash Lite am 21. Juli 2026 veröffentlicht.
Weiterführende Links
Ähnliche KI-Modelle
Weitere Modelle von Google DeepMind
Gemini 3 Deep Think
Google DeepMind- Kontextfenster
- 128k Tokens
- Veröffentlichung
- November 2025
Reasoning
Modelle anderer Anbieter
Muse Glimmer 30B
Meta AI- Input / 1 Mio.
- $0,35
- Output / 1 Mio.
- $1,50
- Kontextfenster
- 131,1k Tokens
- Veröffentlichung
- August 2026
ReasoningInkling Small
Thinking Machines Lab- Input / 1 Mio.
- $0,50
- Output / 1 Mio.
- $1,20
- Kontextfenster
- 1 Mio. Tokens
- Veröffentlichung
- Juli 2026
Reasoning
Kat Coder Pro V2.5
Kwaipilot- Input / 1 Mio.
- $0,74
- Output / 1 Mio.
- $2,96
- Kontextfenster
- 262,1k Tokens
- Veröffentlichung
- Juli 2026
Reasoning