That's NeuralCatálogo de modelos

google

Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)

google/gemini-3.5-flash-lite:batch

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

Según el catálogo de OpenRouter, google/gemini-3.5-flash-lite:batch es una variante por lotes de Gemini 3.5 Flash Lite de Google, descrito como un modelo de alta eficiencia con capacidades agénticas mejoradas para tareas enfocadas de subagentes. El catálogo indica entradas multimodales (texto, imagen, audio, video y archivos) con salida solo de texto, una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens y razonamiento obligatorio activado por defecto con esfuerzo configurable. También lista salidas estructuradas y llamadas a herramientas. Son capacidades reportadas por el catálogo, no medidas de forma independiente; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, así que valide el comportamiento en sus propias cargas de trabajo.[1]

Puntos fuertes

  • Cobertura multimodal de entrada: el catálogo lista texto, imagen, audio, video y archivos junto con una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens.[1]
  • Esfuerzo de razonamiento configurable (de mínimo a alto) y soporte listado para salidas estructuradas, formatos de respuesta, semilla y llamadas a herramientas.[1]
  • La descripción del catálogo lo posiciona como un modelo de alta eficiencia orientado a tareas enfocadas de subagentes en flujos multiagente.[1]

Limitaciones

  • La evidencia proviene solo del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete, por lo que todas las capacidades son reportadas por la fuente y no verificadas.[1]
  • Según el catálogo, el razonamiento es obligatorio y está activado por defecto, por lo que no se puede desactivar ni siquiera en el nivel de esfuerzo mínimo.[1]
  • No se indica la fecha de corte de conocimiento y el rendimiento real no está establecido en esta evidencia; valide calidad y costo en su carga de trabajo.[1]

Dónde utilizarlo

  • Pipelines por lotes sobre entradas largas o multimodales, sugerido por la designación batch de la variante y las modalidades de entrada listadas.[1]
  • Pasos enfocados de subagentes en flujos multiagente, acorde con el posicionamiento del propio catálogo; la idoneidad es una sugerencia, no un resultado medido.[1]
  • Extracción estructurada o clasificación de alto volumen usando el soporte listado de salidas estructuradas y herramientas.[1]

Fuentes

  1. [1] OpenRouter catalog · Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

Gemini 3.5 Flash Lite is a high-efficiency model from Google with upgraded agentic capabilities. It is suited for subagents that execute focused tasks within complex, multi-agent workflows.

Especificaciones

ID del modelo
google/gemini-3.5-flash-lite:batch
ID canónico
google/gemini-3.5-flash-lite-20260721
Creador
google
Añadido a OpenRouter
21.07.2026
Longitud de contexto
1,048,576
Modalidad
text+image+file+audio+video->text
Modalidades de entrada
text, image, video, file, audio
Modalidades de salida
text
Precio por token
USD por 1M de tokens: entrada $0.150 / salida $1.25
Corte de conocimiento
—
Fecha de expiración
—

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

TareaNotaCapacidad declarada por la fuente
Calidad generalCC — por debajo de la franja Brazonamiento: obligatorio · predeterminado minimal · esfuerzos: high, medium, low, minimal · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
ProgramaciónBB — siguiente 30% de la cohorte—
AgentesBB — siguiente 30% de la cohorteparámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
EscrituraSin mediciónsalida: text
RazonamientoSin mediciónrazonamiento: obligatorio · predeterminado minimal · esfuerzos: high, medium, low, minimal · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análisis de documentosSin mediciónentrada: file
VisiónSin mediciónentrada: image
Generación de imágenesSin medición—
AudioSin mediciónentrada: audio
VídeoSin mediciónentrada: video
EmbeddingsSin medición—

Evaluaciones

FuenteBenchmarkValorNotaDatos obtenidos
Artificial AnalysisIntelligence index11.7CC — por debajo de la franja B13.11.2026
Artificial AnalysisCoding index49.3BB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Artificial AnalysisAgentic index14.3BB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

  • S — S — 10% superior de la cohorte
  • A — A — siguiente 20% de la cohorte
  • B — B — siguiente 30% de la cohorte
  • C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

ProveedorLongitud de contextoPrecio entrada /1MPrecio salida /1MLatencia p50 (30m, s)Rendimiento p50 (30m, tok/s)Disponibilidad (30m)
Google1,048,576$0.150$1.25———

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.