Elo real de preferencia humana de LMArena votaciones ciegas cara a cara. Cuanto más alto, mejor; - significa que aún no está clasificado en ese campo. Esto se mide, no es nuestra estimación.
Se combinaron $/1 millón en las versiones rastreadas de esta línea.
Mezcla típica de salida a entrada 3:1, por 1 millón de tokens
Precio a partir de 2026-04-28 · Fuente: legacy_model_catalog
Cargas de trabajo mixtas de texto, imágenes, audio y documentos que se benefician de un modelo en todas las modalidades.
Gemini 3.1 Flash Lite Preview is Google's high-efficiency model optimized for high-volume use cases. It outperforms Gemini 2.5 Flash Lite on overall quality and approaches Gemini 2.5 Flash performance across...
gemini-3.1-flash-lite-preview es un modelo Multimodal de Google (US). HotON.ai lo rastrea en $0.25 por 1 millón de tokens de entrada y $1.50 por 1 millón de tokens de salida, con una ventana contextual de token 1049K. Su puntuación de eficiencia compuesta es 96/100 con un $0.001 estimado por tarea exitosa.
gemini-3.1-flash-lite-preview se rastrea en $0.25 por 1 millón de tokens de entrada y $1.50 por 1 millón de tokens de salida. Una carga de trabajo típica de salida a entrada de 3:1 se combina aproximadamente con $1.19 por 1 millón de tokens. Las cifras son datos de demostración ilustrativos.
Cargas de trabajo mixtas de texto, imágenes, audio y documentos que se benefician de un modelo en todas las modalidades.
gemini-3.1-flash-lite-preview admite hasta una ventana contextual de token 1049K, lo suficientemente grande para documentos largos y conversaciones extensas en una sola solicitud.
Dentro del conjunto de seguimiento HotON.ai, gemini-3.1-flash-lite-preview es más barato que el % 58 de los modelos en cuanto al precio de entrada y ocupa el puesto #6 de 521 por eficiencia general.
Sí, gpt-4.1-nano es una opción de menor costo en $0.40 por 1 millón de tokens de salida, y al mismo tiempo cubre casos de uso similares de Multimodal. Compárelos uno al lado del otro en HotON.ai.
El precio es real (a través del catálogo TestKey, actualizado diariamente). La calidad (Arena Elo) es real donde el modelo se clasifica en LMArena. La velocidad, la disponibilidad y la eficiencia son estimaciones modeladas.