モデル詳細
Gemini 3.5 Flash-Lite
Gemini 3.5 Flash-Liteは、エージェント機能が強化されたGoogleの高効率モデルです。複雑なマルチエージェントワークフロー内で特定のタスクを実行するサブエージェントに適しています。
モデル仕様
- モデル ID
-
gemini-3.5-flash-lite
- コンテキスト長
- 1.048576M
- 最大出力
- 65.536K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-07
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
Gemini
/v1beta/models/{model}:generateContentPOST -
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$0.3000 /1M Tokens
生成
$1.2000 /1M Tokens
キャッシュ読み取り
$0.0300 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか?
マルチモーダルモデル、入力:テキスト、画像、ファイル、音声、動画、出力:テキスト
gemini-3.5-flash-lite はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 1,048,576 トークン、1 回の最大出力は 65,536 トークン。
使う前に何を確認すべきですか?
1,048,576 context、出力上限 65,536
gemini-3.5-flash-lite の採用前に、標準入力は $0.30/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2026-03、2026-07-21 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか?
gemini-3.5-flash-lite は 1,048,576 トークンの context を同じ経路で提供
1,048,576 トークンの context を同じ経路でそのまま利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で gemini-3.5-flash-lite を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gemini-3.5-flash-lite に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
gemini-3.5-flash-liteは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
gemini-3.5-flash-liteは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
gemini-3.5-flash-liteはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
gemini-3.5-flash-liteは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
gemini-3.5-flash-liteはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgemini-3.5-flash-liteを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合(最大100%)
09
FAQ
Gemini 3.5 Flash-Liteは、エージェント機能が強化されたGoogleの高効率モデルです。複雑なマルチエージェントワークフロー内で特定のタスクを実行するサブエージェントに適しています。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。