Gemini 3.5 Flash Lite API: 요금, 플레이그라운드 및 예제

집중된 추출 및 분류

고객 요청을 고정 필드로 추출하거나 티켓을 정해진 큐에 배정해 보세요. 요청한 배송일과 확정된 배송일을 구분하고 메시지에 근거가 부족하면 불확실 범주를 제공하세요.

모호한 필드에는 짧은 근거 인용을 요청하고 입력과 대조하세요. 앱은 자신 있게 제시된 모든 라벨을 정답으로 취급하지 말고 잘못된 레코드를 거부하며 누락 값을 유지하고 불확실한 결과를 검토로 보내야 합니다.

짧은 요약 및 다국어 텍스트

회의록과 상태 업데이트에서는 결정, 담당자, 기한 및 미해결 질문을 따로 요청하세요. 짧은 요약에서도 출시가 승인된 것이 아니라 제안됐다는 점이나 문서 작업에 아직 담당자가 없다는 점을 유지해야 합니다.

번역에는 용어집을 제공하고 바뀌면 안 되는 이름, 식별자 및 수량을 명시하세요. 게시 전에 용어와 어조를 검토하세요. 짧은 출력이 단서를 없애거나 잠정적 발언을 확약으로 바꿔서는 안 됩니다.

기본 문서 이해 및 긴 문맥

기본 모델은 여러 미디어 형식과 큰 문맥 창을 지원합니다. 문서 중심 앱을 평가할 때 중요할 수 있지만 많은 자료를 받는 것과 모든 관련 사실을 신뢰성 있게 찾아내는 것은 다릅니다.

이 페이지는 미디어 업로드 대신 텍스트를 받습니다. 먼저 관련 구절을 추출하고 표 라벨과 페이지 참조를 유지하며 답변이 제공한 텍스트에 맞는지 테스트하세요. API Hop 입력 한도와 상위 제한은 기본 사양과 별도로 확인해야 합니다.

소규모 코딩 작업 및 에이전트 워크플로 단계

범위가 제한된 코드 변경, 테스트 초안 또는 검색한 한 구절을 유용한 답변으로 재작성하는 데 Flash Lite를 평가하세요. 작은 검증 가능한 단계로 나누면 다른 모델과 함께 사용하는 이점을 비교할 수 있습니다.

앱이 검색 자료를 제공하고 테스트 및 동작을 실행해야 합니다. 어려운 파일 간 변경이나 미해결 추론에는 검토 단계를 두거나 다른 카탈로그 모델과 비교하세요. 생성된 함수나 계획은 전체 흐름 성공의 증거가 아닙니다.

코딩 및 터미널 작업 결과

공개 평가에서는 SWE-Bench Pro (Public) 54.2%, Terminal-Bench 2.1 54.0%를 보고합니다. 터미널 결과는 Terminus-2 하네스를 사용합니다. 이 점수는 제한된 코딩 작업을 테스트할 근거이며 저장소의 예상 수정률은 아닙니다.

도구 기반 평가에는 텍스트 답변에 없는 실행 피드백이 포함됩니다. 본인 코드의 변경안을 수용하기 전에 테스트, 컴파일러 출력 및 원래 요구 사항과 비교하세요.

긴 문맥 검색 및 원문 충실도

8개 목표를 찾는 GDM-MRCR v2는 128k 문맥에서 평균 72.2%, 1M 문맥에서 개별 지점 결과 21.3%를 보고합니다. 서로 다른 문맥 설정과 집계 표기이며 어느 쪽도 긴 문서의 모든 세부 사항을 회상한다고 약속하지 않습니다.

메모와 문서 추출에서는 모순, 누락된 담당자, 수정된 날짜 및 멀리 떨어진 사실을 테스트하세요. 답변에 출처 참조를 유지하고 각각 확인하세요. 모든 텍스트를 보내기보다 관련 구절을 고르는 것이 더 유용할 수 있습니다.

품질, 소요 시간 및 사용 가능한 레코드 비용 평가

요약, 라벨 및 추출 레코드의 대표 표본을 만드세요. 올바른 필드, 근거 없는 추가, 잘못된 출력 및 수동 수정과 함께 첫 출력 시간, 전체 시간 및 실제 사용량을 측정하세요.

같은 프롬프트와 출력 요구로 모델을 비교하세요. 수정 및 반복 요청 비용도 판단에 포함하세요. Lite라는 이름은 응답 시간 보장이나 해당 작업의 최저 총비용을 입증하지 않습니다.

Gemini 3.5 Flash Lite 테스트를 우선할 때

티켓 범주, 몇 개 추출 필드 또는 미해결 작업을 유지하는 짧은 업데이트처럼 답변이 작고 객관적으로 확인 가능한 작업부터 시작하세요. 대량 워크플로의 반복 가능한 단계에 집중하는 특성에 맞습니다.

표본에 어려운 사례도 남겨 두세요. 짧은 답변이 원문 의미를 바꾸거나 잦은 수정을 요구하면 출력 토큰 절약보다 작업 범위를 좁히거나 다른 모델을 쓰는 것이 더 가치 있을 수 있습니다.

API Hop에서 작업별 모델 선택

입력에 복잡한 종합이 필요하면 Gemini 3.6 Flash 또는 Gemini 3.8 Flash를 비교하고 요약과 추출에는 DeepSeek V4 Flash도 포함하세요. 평가 후보이며 고정된 능력 순위 주장이 아닙니다.

지원되는 경우 공통 Chat Completions 구조를 재사용하되 각 모델의 매개변수와 현재 계정 가격을 확인하세요. 버전 번호나 Flash, Lite라는 이름만으로 품질, 속도 또는 비용을 추정하지 마세요.

사용량 기반 청구 및 모델 비용 최적화

현재 API Hop 요금과 실제 사용량에 따라 청구됩니다. 필요할 때 충전하세요.

AI 모델과 데이터 API 통합 및 한곳에서 여러 모델 접근

하나의 API 키로 여러 AI 모델과 데이터 서비스에 연결하여 통합 비용을 줄이고 클릭 한 번으로 전환할 수 있습니다. 비즈니스 애플리케이션에는 AI와 데이터가 모두 필요합니다.

모든 호출을 명확하게 확인하는 호출 로그 및 앱 접근 제어

모든 API 호출이 대시보드에 기록됩니다. 애플리케이션별로 별도의 API 키를 만드세요.

작업에 맞춰 출력 평가

API Hop에서 문서에 명시된 모델 ID와 지원 매개변수를 사용하세요. 자체 수용 기준에 따라 출력을 평가하고 프로덕션 사용 전에 사용 기록과 응답 메타데이터를 확인하세요. 모델 이름이나 예제가 모든 결과를 보장하지는 않습니다.

계정 준비 및 온라인 테스트

로그인하고 잔액을 확인한 후 API 키를 만드세요.

플레이그라운드에서 사용해 보기

플레이그라운드에서 모델 기능을 살펴보고 최적의 사용 방법을 찾으세요.

Gemini 3.5 Flash Lite을 비즈니스에 통합

개발자 문서에 따라 Gemini 3.5 Flash Lite을 비즈니스에 통합하세요.

향후 모델 업그레이드

새 모델로 전환하기 전에 API 키의 모델 카탈로그에서 정확한 ID가 반환되는지 확인하세요. 동일한 엔드포인트와 요청 필드를 지원한다면 모델 ID를 변경한 후 프로덕션 트래픽을 보내기 전에 응답 형식, 스트리밍, 출력 한도, 청구를 테스트하세요. 비동기 이미지나 동영상 작업은 작업 제출, 상태 폴링, 결과 조회도 검증하세요.