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Tier B — Production
Fonctionne en :USCréé en :United States
Google Gemini

Gemini 3.5 Flash-Lite

Tier B — Production · 1.048576M tokens

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··
Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9564 runs
31069510791464184809-3010-16ms
Section 02

Scores de qualité

Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.

77%
Génération de code
moyenne du juge 96
74%
Factuel
moyenne du juge 65
72%
Raisonnement
moyenne du juge 100

Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.

Section 03

Tarifs

Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.

💰
Tarifs API — Gemini 3.5 Flash-Lite
$0.4500 par 1M de tokens d'entrée
$3.74 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0010 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$0.4500
par 1M de tokens de sortie$3.74
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)431 / avg 376
638180

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Capacités

toolssource: seed-newest-generation-2026-09-30visionjson modepdf inputreasoningaudio inputjson schemaparallel toolsprompt cachingoutputTokenLimit: 65536max output tokens: 65536
Section 06

Disponibilité

Disponibilité

La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.

7 derniers jours

—

30 derniers jours

100.0%

n=1

Temps de réponse médian

833ms

n=1

Basé sur 201 mesures au cours des 30 derniers jours.

Détails techniques

Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.

Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.

Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.

Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.

Total des appels (30d)

1

Réponses OK (30d)

1

Total des appels (7d)

0

Réponses OK (7d)

0

Section 07

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-577/100 · 8 runs
6 correct0 partial2 wrong75% accuracy
● 2026-10-11

Gemini 3.5 Flash-Lite expands capabilities with multimodal features

Gemini 3.5 Flash-Lite has significantly expanded its feature set in this benchmark window, adding comprehensive multimodal and operational capabilities. The model now supports tools, vision processing, JSON mode with schema validation, PDF input handling, reasoning capabilities, audio input, and parallel tool execution. Additionally, prompt caching has been introduced to improve efficiency for repeated queries. These additions transform the model from a basic text processor into a full-featured multimodal system capable of handling diverse input types and complex workflows. The rapid expansion of capabilities suggests Google is positioning this Flash-Lite variant as a more versatile offering despite its lightweight designation. Users gain access to vision and audio processing without stepping up to heavier model tiers, while developers benefit from structured output modes and tool integration options. The addition of prompt caching should provide performance improvements for applications with repetitive context. However, no performance benchmarks are available yet to assess how these new capabilities perform in practice or whether the lightweight architecture maintains competitive quality across all modalities.

Qualité

—

Latence p50

—

Exécutions de test

0

✓ Multimodal support added✓ Tool and JSON capabilities enabled✓ Prompt caching now available✓ PDF and audio input supported
Dernier test automatisé
16 oct. 2026 · 02:04 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
464 ms
Latence P95
525 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·16 octobre 2026