Sari la conținut
Toate modelele
Google · Gemini · Chat și text

Gemini 3.1 Flash Lite

Cel mai ieftin Gemini — preț aproape gratuit pentru sarcini simple la trafic mare.

~$0.16 in / $0.64 out · per 1M unități de procesare≈ 2.8 MDLvezi /pricing/models pentru tariful live →
1M tokens
Context window
8K tokens
Max output
0
Input modalities
2025-12
Knowledge cut-off

Ce este Gemini 3.1 Flash Lite

Gemini 3.1 Flash Lite duce prețul Google la extrem — sub $0.10 la 1 milion unități de procesare la intrare. La acest cost devine practic să procesezi milioane de mesaje zilnic pentru clasificare, moderare, scoring. Calitatea conversațională este vizibil sub Flash 2.5, dar pentru sarcini bine definite (clasificare în 5 categorii, scoring binar, extragere automată a numelor) este suficient. Memoria de 1 milion cuvinte este păstrată. Înțelege imagini. Disponibil prin Router by Mega Promoting cu facturare în MDL.

Capabilități unice

Ce te diferențiază când folosești Gemini 3.1 Flash Lite

  • Cea mai ieftină variantă Gemini — preț similar cu GPT-5.5 nano
  • Context 1M chiar pe varianta Lite
  • Latență sub 1s consistent
  • Bun pentru clasificare și etichetare la volum masiv
  • Free tier disponibil prin Google AI Studio

Limitări de știut înainte să cumperi

  • ·Calitate conversațională modestă
  • ·Apelarea funcțiilor externe limitată
  • ·Răspuns maxim 8.000 cuvinte
  • ·Nu pentru chat conversațional complex

Cum funcționează

Cum funcționează Gemini 3.1 Flash Lite pe înțelesul tuturor

Schemă simplificată — fără jargon. Trimiți o cerere, modelul o descompune, calculează răspunsul, ți-l întoarce. Restul e arhitectură internă pe care nu trebuie s-o cunoști pentru a-l folosi.

TText intrare„Rezumă contractultokUnitățitokenizareAtențiecontext + greutățiGenerarecuvânt cu cuvântRăspunscătre aplicație

Flux text simplificat: text intră, e descompus în unități de procesare, modelul calculează atenția pe context, apoi generează răspunsul cuvânt cu cuvânt.

Cazuri reale de utilizare

Cele mai bune scenarii pentru Gemini 3.1 Flash Lite

Pentru fiecare scenariu: industria, volumul tipic, costul estimat, și — dacă e cazul — modelul alternativ recomandat.

Date · Moderare scale

Content moderation la milioane mesaje

Detectare spam, hate speech, content non-conform.

Volum tipic1M+ mesaje / lună
Cost estimat~$20-80/lună≈ 352-1409 MDL
Traducere · Bulk multi-lingv

Traducere RO/RU/EN/UA volum mare

Catalog produse, FAQ, UI multi-tenant.

Volum tipic500.000 fragmente / lună
Cost estimat~$15-50/lună≈ 264-880 MDL
Embeddings · Search

Query rewriting pre-embedding

Normalizare query înainte de căutare semantică.

Volum tipic1M query / lună
Cost estimat~$15-40/lună≈ 264-704 MDL
Conținut · SEO bulk

Meta description + alt text

Site-uri cu zeci de mii de pagini.

Volum tipic100.000 generări / lună
Cost estimat~$10-30/lună≈ 176-528 MDL
Automatizare · Triage

Sortare email/tichete bulk

Asignare automată cu cost minim.

Volum tipic50.000 / lună
Cost estimat~$5-15/lună≈ 88-264 MDL

Cost lunar estimat

Calculator interactiv pentru Gemini 3.1 Flash Lite

Calculator interactiv

Cât te-ar costa Gemini 3.1 Flash Lite pe lună

Scenariile sunt presetate, dar trage de sliders ca să modelezi propriul tău consum. Calculul folosește tariful Pro tier post-markup — exact ce vezi pe /pricing/models.

Mesaj + verdict.

1.0M
101.0M
300 tk
100 tk32K tk
30 tk
50 tk16K tk
Cost total estimat
$67.2
≈ 1183 MDL la cursul BNM
/ lună · 1.0M cereri
Tokens intrare$48.0≈ 845 MDL
Tokens ieșire$19.2≈ 338 MDL
Per cerere~$0.000≈ 0.00 MDL
Tarif client-facing (Pro tier post-markup). Free/Starter/Business au prețuri diferite — vezi /pricing/models pentru tariful exact al planului tău.

Alege bine

Când să alegi Gemini 3.1 Flash Lite vs alternative

Fără bare arbitrare 92/85. Doar explicații concrete pe baza forțelor reale ale fiecărui model. Pentru toate alternativele ai pagină separată cu același nivel de detaliu.

AlternativăAlege Gemini 3.1 Flash Lite când…Mai bine alternativa când…
Gemini 2.5 Flash
Google
Vezi
Cost minim pe sarcini simple bulk.
Calitate mai bună pe sarcini cu nuanță.
GPT-5 nano
OpenAI
Vezi
Context 1M nativ + free tier Google.
Ecosistem OpenAI + JSON strict mai stabil.
Claude Haiku 4.5
Anthropic
Vezi
Cost mai mic + context lung nativ.
Prompt caching agresiv + nuanță română.

Specificații comparative

Date reale, fără speculații

Tabel cu prețuri client-facing și caracteristici tehnice publice — nu scoruri agregate pe care nu le poți verifica.

Specificație
Gemini 3.1 Flash Lite
aici
Gemini 2.5 Flash
vezi pagina →
GPT-5 nano
vezi pagina →
GPT-4o mini
vezi pagina →
BrandGoogleGoogleOpenAIOpenAI
Preț input / 1M tokens$0.160≈ 2.8 MDL$0.480≈ 8.5 MDL$0.480≈ 8.5 MDL$0.240≈ 4.2 MDL
Preț output / 1M tokens$0.640≈ 11.3 MDL$4.00≈ 70.4 MDL$2.40≈ 42.3 MDL$0.960≈ 16.9 MDL
Context max1.0M tk1.0M tk64K tk128K tk
Output max8K tk16K tk8K tk16K tk
Vision
Audio (input)
Knowledge cut-off2025-122025-082026-012024-10
Integrare în orice unealtă

O cheie. 26+ unelte. Zero efort de migrare.

Router by MP e compatibil 100% cu API-ul OpenAI. Orice unealtă, framework sau platformă care folosește OpenAI SDK funcționează identic cu cheia ta Router by MP — schimbi o singură linie (baseURL) și gata. Iată cum integrezi Gemini 3.1 Flash Lite în cele mai populare unelte.

Pont Gemini 3.1 Flash Lite: Pentru pipeline-uri pe Flash Lite la volum foarte mare, testează batch-uri de 50-100 cereri într-un singur prompt cu output JSON array — reduci overhead-ul HTTP și costul per item.

Vercel AI SDK · OpenAI SDK · LangChain · LlamaIndex · FastAPI · Next.js

Vercel AI SDK
Streaming React + Next.js. Cel mai folosit framework AI front-end în 2026.
app/api/chat/route.ts
import { streamText } from "ai";
import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";

const router = createOpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
});

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();
  const result = streamText({
    model: router("gemini-3.1-flash-lite"),
    messages,
  });
  return result.toDataStreamResponse();
}
OpenAI SDK (Node.js)
Drop-in pentru orice cod scris pentru OpenAI direct. Zero refactor.
client.ts
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",   // <— singura linie diferită
});

const r = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-3.1-flash-lite",
  messages: [{ role: "user", content: "Salut!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);
OpenAI SDK (Python)
Cel mai stabil SDK Python pentru orice provider OpenAI-compatible.
client.py
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.megapromoting.com/v1",
)

r = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-flash-lite",
    messages=[{"role": "user", "content": "Salut!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)
LangChain (Python)
RAG, agenți, chain-uri complexe — toate prin Router.
rag.py
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="gemini-3.1-flash-lite",
    openai_api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    openai_api_base="https://api.megapromoting.com/v1",
)

resp = llm.invoke("Răspunde în română.")
print(resp.content)
LangChain (JS)
Versiunea JavaScript — același API ca Python.
agent.ts
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";

const llm = new ChatOpenAI({
  model: "gemini-3.1-flash-lite",
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  configuration: { baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1" },
});

const r = await llm.invoke("Răspunde în română.");
console.log(r.content);
LlamaIndex
RAG la scară. Indexare semantică + retrieval + LLM, totul prin Router.
rag_index.py
from llama_index.llms.openai import OpenAI

llm = OpenAI(
    model="gemini-3.1-flash-lite",
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    api_base="https://api.megapromoting.com/v1",
)

print(llm.complete("Generează un titlu pentru articol despre AI în Moldova"))
FastAPI proxy
Endpoint back-end care expune Router în propria ta aplicație.
main.py
from fastapi import FastAPI
from openai import AsyncOpenAI

app = FastAPI()
client = AsyncOpenAI(
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.megapromoting.com/v1",
)

@app.post("/chat")
async def chat(prompt: str):
    r = await client.chat.completions.create(
        model="gemini-3.1-flash-lite",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    return {"text": r.choices[0].message.content}
Next.js Server Action
Apel direct din componente React, fără API route separat.
app/actions.ts
"use server";

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
});

export async function summarize(text: string) {
  const r = await client.chat.completions.create({
    model: "gemini-3.1-flash-lite",
    messages: [
      { role: "system", content: "Rezumi text în 3 puncte." },
      { role: "user", content: text },
    ],
  });
  return r.choices[0].message.content;
}
Folosești deja OpenAI direct?

Schimbarea către Router by MP înseamnă o singură linie: baseURL = "https://api.megapromoting.com/v1". Toate apelurile existente continuă să funcționeze. Facturarea trece pe MDL prin e-Factura, fără cont OpenAI / Anthropic / Google separat.

Toate integrările

Quickstart

Exemplu de cod canonic pentru Gemini 3.1 Flash Lite

Endpoint OpenAI-compatible. Schimbi doar baseURL și apiKey — restul codului rămâne identic cu provider-ul original.

gemini-3.1-flash-lite.ts
typescript
1import OpenAI from "openai";
2
3// Apelezi modelul prin Router cu o singură linie schimbată față de OpenAI direct
4const client = new OpenAI({
5 apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
6 baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
7});
8
9const response = await client.chat.completions.create({
10 model: "gemini-3.1-flash-lite", // Schimbi doar numele modelului — restul codului rămâne identic
11 messages: [
12 { role: "system", content: "Răspunzi profesionist în limba română." },
13 { role: "user", content: "Rezumă acest contract în 3 puncte cheie." },
14 ],
15});
16
17console.log(response.choices[0].message.content);

Pont-uri pentru implementare în Moldova

  • 1Folosește pentru fluxuri de date masive — clasificare zilnică sute de mii de mesaje Cronberry / Telegram / email.
  • 2Combină cu rezervă la Flash 2.5 sau GPT-5.4 mini pentru cazuri complexe.
  • 3Înțelegerea de imagini util pentru OCR pe facturi e-Factura la scară.

Întrebări frecvente

FAQ Gemini 3.1 Flash Lite

Lite e suficient pentru chatbot?
Pentru chatbot conversațional NU — calitatea va fi vizibil slabă. Pentru clasificare și triere, da.
Pot procesa 1 milion de mesaje pe zi?
Da, la preț de $50-$100 pentru 1 milion de mesaje (200-500 unități fiecare). Verifică /pricing/models pentru tariful exact.
Înțelegerea de imagini funcționează bine?
Pentru documente simple (facturi structurate, capturi de ecran), da. Pentru documente complexe scanate, urci la Flash 2.5 sau Pro.

Activează Router by MP și plătește doar ce consumi cu Gemini 3.1 Flash Lite?

Cheie API în 30 secunde. Facturare locală MDL prin e-Factura. Fără card internațional, fără cont OpenAI/Anthropic/Google separat. Aceeași cheie funcționează cu orice tool OpenAI-compatible.

e-Factura MoldovaAPI OpenAI-compatibleFără volum minimCost tracking per cheieActivare instant
Gemini 3.1 Flash Lite — Cel mai ieftin model cu înțelegere imagini | Router by Mega Promoting