Gemini 3.1 Flash-Lite(プレビュー)は、高頻度で軽量なタスク向けに最適化された Google の低レイテンシかつ低コストなマルチモーダルモデルのプレビューチャネルで、Google はより大きなモデルに匹敵するフロンティア級の性能をわずかなコストで提供するものと位置づけています。
- 入力
- テキスト 画像 動画 音声 $0.25/M
- 出力
- テキスト $1.5/M
- 音声入力
- $0.75/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 95% 割安
- 知識カットオフ
- 2025-01
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種の 68 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 1,048,576 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 65,536 |
| 知識カットオフ | 2025-01 |
思考
| パラメータ | reasoning_effort |
|---|---|
| 値 | minimal · low · medium · high 指定できる値はプロバイダーによって異なる |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 + 動画 + 音声 → テキスト |
|---|
- 非推奨:2026-05-25 に停止。
- gemini-3.1-flash-lite へ移行してください。
- Gemini 3 シリーズで最初の Flash-Lite でした。
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
Gemini 3.1 Flash-Lite 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning models increases your costs because the system now generates a significantly higher volume of "hidden" chain-of-thought tokens required to process complex logic. Since you are billed for every token produced during this internal deliberation phase, your total output volume has expanded alongside the depth of the analysis. You are essentially paying for the model to "think out loud" before arriving at a final answer, which directly scales your operational expenditure.
出力 86 tok レイテンシ 1.4 s
指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
Gemini 3.1 Flash-Lite 合格 · 8/8 cases
### Fixed Code ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function failed because it initialized `best` and `cur` to `0` and effectively counted "transitions" (how many times an element matched its predecessor) rather than the total count of elements in a run. By starting at `0`, a single-element list returned `0` instead of `1`, and because `cur` reset to `0` and only incremented when a match was found, the function effectively counted "extra" matches beyond the first element, failing to account for the initial element of any run. […]
出力 271 tok レイテンシ 2.0 s
修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Gemini 3.1 Flash-Lite 合格 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```
出力 56 tok レイテンシ 1.3 s
スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。
Gemini 3.1 Flash-Lite 合格 · 125 words, 0 banned, 1 question
We are launching a new caching layer for our API gateway that stores LLM responses across multiple providers. By capturing frequently requested prompts, this feature significantly lowers latency and reduces operational costs for your applications. Instead of querying expensive models for repetitive tasks, your system retrieves identical outputs instantly from our high-speed cache. This integration maintains consistency while supporting diverse provider workflows, ensuring your infrastructure remains both efficient and scalable. Are you ready to optimize your token usage and improve response times for every user? Configuration takes only minutes through our existing dashboard. This addition provides a practical strategy to manage API spend without sacrificing performance or quality. […]
出力 140 tok レイテンシ 2.3 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。
30 秒で Gemini 3.1 Flash-Lite を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.1-flash-lite-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3.1-flash-lite-preview",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.1-flash-lite-preview",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-3.1-flash-lite-preview",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.1-flash-lite-preview")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Gemini 3.1 Flash-Lite について
- Gemini 3 シリーズ初の Flash-Lite として 2026 年 3 月にリリースされ、テキスト・画像・動画・音声・PDF の入力を 1,048,576 トークンのコンテキストウィンドウと 65,536 トークンの出力上限で受け取り、テキストを返します。
- 推奨される用途には翻訳、文字起こし、データ抽出、要約、モデルのルーティングが含まれ、これは Lite ティアが従来から狙ってきた高スループットでコストに敏感な帯域と同じです。
- 関数呼び出し、構造化出力、コード実行、検索と Maps のグラウンディング、URL コンテキスト、ファイル検索、コンテキストキャッシュ、Batch API、Flex および Priority の推論に対応し、コンピュータ使用、Live API、画像生成や音声生成には非対応です。
- 思考は数値の予算ではなく thinking_level 文字列で設定し、Gemini 3 では minimal がオフのスイッチではなく下限であるため、推論トークンはすべての呼び出しで課金されます。
- マルチターンの推論の一貫性を保つには thought signatures を返送する必要があります。
- Google はその後このプレビューの識別子を非推奨とし、新規の作業には一般提供の gemini-3.1-flash-lite を勧めているため、長期的な移行先ではなくピン留めされたスナップショットと考えてください。
- Synthorai は OpenAI 互換のチャットエンドポイント経由で呼び出せるようにします。
よくある質問
Gemini 3.1 Flash-Lite API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $0.25/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを Gemini 3.1 Flash-Lite に約 500 回送れます。
Gemini 3.1 Flash-Lite は何が得意ですか？
わずかなコストでフロンティア級の性能、回答前に設定可能な思考レベル、翻訳・抽出・ルーティング向けに構築。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
Gemini 3.1 Flash-Lite の料金はいくらですか？
Synthorai での Gemini 3.1 Flash-Lite の料金は、入力 100 万トークンあたり $0.25、出力 100 万トークンあたり $1.5 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。
Gemini 3.1 Flash-Lite のコンテキスト長はどれくらいですか？
Gemini 3.1 Flash-Lite のコンテキストウィンドウは 1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 65,536 トークンです。
Gemini 3.1 Flash-Lite はプロンプトキャッシュに対応していますか？
現在、Synthorai では Gemini 3.1 Flash-Lite にキャッシュ読み取りの割引はありません。ゲートウェイの他のモデルではプロンプトキャッシュを利用できます。キャッシュに対応した代替モデルは料金表でご確認ください。 プロバイダー別キャッシュ比較 →
Gemini 3.1 Flash-Lite を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gemini-3.1-flash-lite-preview" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
Gemini 3.1 Flash-Lite の知識カットオフはいつですか？
ベンダー公式ドキュメントによると、Gemini 3.1 Flash-Lite の知識カットオフは 2025-01 です（2026-07-09 時点）。
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。