Gemini 3.5 Flash-Lite is Google's meest kostenefficiënte Gemini-model, speciaal gebouwd voor zeer grote volumes en latentiegevoelige workloads waarbij de kosten per aanroep domineren. Ondanks de prijs is het native multimodaal — het accepteert tekst, afbeeldingen, video, audio en bestanden met tekstuitvoer — en heeft het dezelfde contextvenster van 1M tokens en tot 64K uitvoertokens als de grotere Flash-tier, zodat lange documenten en gemengde-media-invoer binnen bereik blijven. Voor ongeveer een vijfde van de prijs van 3.6 Flash is het de juiste tool voor classificatie, extractie, routering, samenvatting, lichtgewicht agents, synthetische datageneratie en elke pijplijn die miljoenen keren wordt uitgevoerd. Het ondersteunt nog steeds configureerbare redeneerinspanning, native tool calling en gestructureerde uitvoer, en presteert boven zijn gewichtsklasse op agentische en lange-context benchmarks voor een licht model — bijvoorbeeld 74.0% op OSWorld-Verified en 72.2% op 128k multi-needle retrieval, ruim vooruit op de eerdere 3.1 Flash-Lite. Het spreekt zowel het OpenAI chat-completions-formaat als Gemini's native generateContent API, zodat je het kunt combineren met zwaardere modellen achter een enkele integratie — eenvoudig verkeer met hoge volumes routeren naar Flash-Lite en moeilijke taken escaleren naar 3.6 Flash of een Pro-model.
Google Gemini 3.5 Flash-Lite is een multimodaal taalmodel ontwikkeld door Google, aangeboden via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. Het accepteert tekst-, afbeeldings-, video-, bestands- en…
Dankzij de multimodale invoer en ondersteuning voor toolgebruik is Gemini 3.5 Flash-Lite in staat tot een breed scala aan taken. Het verwerkt tekstgerichte taken zoals samenvatten, vragen beantwoorden en code genereren. Met afbeeldingen kan het scènes beschrijven, tekst uit documenten halen of diagrammen interpreteren. Video-invoer maakt activiteitenherkenning, bijschriften en temporeel redeneren mogelijk. Audio-invoer vergemakkelijkt transcriptie, taalidentificatie en spraakgebaseerde analyse. Het model ondersteunt ook het aanroepen van tools, zoals blijkt uit de CharXiv Reasoning-score van 76.5 (met tools). Dit betekent dat het kan worden geïntegreerd in agentische workflows waarin het externe API's of databases aanroept. Het is echter niet ontworpen voor creatief schrijven, zeer abstract redeneren of taken die diepgaande domeinexpertise vereisen. Zijn kracht ligt in snelheid, kosten en breedte van modaliteitsondersteuning, niet in ruwe prestaties.
U moet Gemini 3.5 Flash-Lite kiezen wanneer kosten en doorvoer primaire aandachtspunten zijn en de taak binnen zijn mogelijkheden valt. Het blinkt uit in hoog-volume pijplijnen zoals het indexeren van duizenden documenten, het transcriberen van uren aan audio, of het uitvoeren van real-time classificatie op beeldstromen. Het grote contextvenster (1M tokens) maakt het ideaal voor taken die een globaal begrip van lange invoer vereisen, zoals gerechtelijke casusanalyse of codebase-herstructurering. Grotere modellen (bijv. Gemini 3.5 Pro) kunnen een hogere nauwkeurigheid behalen op complexe benchmarks, maar gaan gepaard met aanzienlijk hogere kosten per token en een lagere doorvoer. Als uw applicatie kleine kwaliteitsafwegingen kan tolereren voor een 10-100x kostenreductie, dan is dit model een sterke keuze. Omgekeerd wordt voor taken die feitelijke precisie, creatieve generatie of state‑of‑the‑art redenering vereisen, een groter model aanbevolen.
Ja, het model accepteert native video- en audio-ingangen naast tekst, afbeeldingen en bestanden. Video-invoer kan worden aangeleverd als een reeks frames of een videobestand; het model verwerkt visuele frames en eventuele bijbehorende audiotrack. Audio-invoer werkt met gangbare formaten zoals WAV, MP3 of FLAC. Het grote contextvenster maakt het mogelijk om lange opnames in één enkele aanvraag te verwerken – bijvoorbeeld een transcript van een uur audio met hoge details verbruikt mogelijk ongeveer 10.000 tokens. Dit is nuttig voor het samenvatten van vergaderingen, podcastanalyse of spraakgestuurde klantondersteuning. Let op: het model genereert geen audio- of video-uitvoer; antwoorden zijn altijd tekst. De kwaliteit van multimodaal begrip komt overeen met de flash‑lite-tier van het model: voldoende voor extractie en classificatie, maar kan subtiele details missen in vergelijking met grotere multimodale modellen.
Gemini 3.5 Flash-Lite ondersteunt tool calling, zoals blijkt uit de benchmarkprestaties op CharXiv Reasoning with tools (score 76.5). Dit betekent dat je functies of API's kunt definiëren die het model kan aanroepen tijdens het genereren van reacties. Typische gebruiksscenario's zijn database-opzoekingen, webzoekopdrachten of rekenkundige bewerkingen. Het model kiest op basis van de instructie van de gebruiker en de context wanneer het een tool moet aanroepen. Het gebruik van tools kan de feitelijke nauwkeurigheid verbeteren en complexe meerstapsredeneringen mogelijk maken. Omdat het model echter een flash‑lite variant is, kan de betrouwbaarheid van tool calling lager zijn dan die van een groter gespecialiseerd model. Als je toepassing sterk afhankelijk is van foutloze tool-orchestratie, moet je mogelijk validatielagen of fallback-logica toevoegen. OrcaRouter geeft tooldefinities door in hetzelfde formaat als de API van OpenAI, waardoor integratie eenvoudig verloopt.
Het model behaalde een score van 76.5 op de CharXiv Reasoning benchmark wanneer geëvalueerd met tools. CharXiv test het vermogen om redeneringen uit te voeren over op grafieken gebaseerde visuele gegevens, waarbij het model een grafiekafbeelding moet interpreteren en vragen daarover moet beantwoorden. De “with tools”-conditie betekent dat het model externe functies (bijv. een rekenmachine) kon aanroepen ter ondersteuning. Deze score duidt op matige prestaties – het is in staat tot grafiekgerelateerd redeneren, maar niet op het niveau van specialistische modellen. Er zijn geen andere benchmarkscores voor dit model verstrekt. Ter vergelijking: grotere modellen zoals Gemini 3.5 Pro zouden waarschijnlijk hoger scoren op deze taak. De waarde is nuttig als referentiepunt: u kunt een redelijke grafiekinterpretatie verwachten, maar moet grondig testen als uw applicatie een hoge nauwkeurigheid vereist bij visuele redeneertaken.
Alleen de CharXiv Reasoning (met tools) score is beschikbaar: 76.5. Er zijn geen aanvullende benchmarkgegevens – zoals MMLU, HumanEval, of scores voor lange context retrieval – beschikbaar voor Gemini 3.5 Flash‑Lite in de verstrekte informatie. Dit betekent dat het generaliseren van de prestaties naar andere taken empirische tests op uw eigen gegevens vereist. Gezien de flash‑lite aard van het model wordt verwacht dat het slechter presteert dan volledige modellen op de meeste gestandaardiseerde benchmarks. De efficiëntie en lage kosten wegen echter vaak op tegen deze tekortkomingen in productieomgevingen. Als u geverifieerde prestaties nodig hebt op een specifieke benchmark (bijv. codegeneratie of meertalig begrip), moet u uw eigen evaluatie uitvoeren. OrcaRouter host geen aparte benchmarkresultaten; de hier vermelde cijfers komen rechtstreeks van de provider.
Latentiedetails zijn niet opgegeven in de verstrekte gegevens. Als vuistregel zijn flash‑lite modellen ontworpen voor lage latentie in vergelijking met hun grotere broers, maar de daadwerkelijke responstijd hangt af van vele factoren: invoerlengte, uitvoerlengte, gelijktijdige aanvraagbelasting en de onderliggende hardware. Met een 1M contextvenster kan het verwerken van zeer lange prompts de latentie aanzienlijk verhogen vanwege de kwadratische schaling van aandacht. Voor korte invoer (bijv. een paar honderd tokens) kunt u sub‑seconde reacties verwachten. Voor invoer dicht bij de 1M token limiet kan de latentie tientallen seconden bedragen. OrcaRouter garandeert geen specifieke latentie-SLAs voor dit model. Als lage latentie cruciaal is, overweeg dan het gebruik van een kleinere context (bijv. via truncatie) of een dedicated endpoint. U kunt responstijden monitoren via het OrcaRouter dashboard.
Gemini 3.5 Flash-Lite is niet ontworpen voor state-of-the-art nauwkeurigheid. De sterke punten zijn snelheid, kosten en grote context. Beperkingen zijn onder andere lagere prestaties op complexe redeneerbenchmarks, verminderde feitenherinnering vergeleken met grotere modellen, en een neiging tot "hallucineren" bij dubbelzinnige invoer. Het model kan moeite hebben met taken die diepgaande domeinexpertise vereisen (bijv. juridische redeneringen, medische diagnoses) of genuanceerd creatief werk. De tool‑use mogelijkheid, hoewel functioneel, is mogelijk niet zo betrouwbaar als die van een specifiek agentisch model. Bovendien, omdat er slechts één benchmark score wordt verstrekt (CharXiv Reasoning 76.5 met tools), kunt u niet zonder testen aannemen dat de prestaties op andere domeinen goed zijn. Voor kritieke toepassingen, benchmark altijd op uw eigen gegevens en overweeg een uitwijk naar een capabeler model te gebruiken wanneer het vertrouwen laag is.
De prijs is $0.30 per 1 miljoen invoertokens en $2.50 per 1 miljoen uitvoertokens. Deze tarieven zijn de aanbiedertarieven die zonder enige opslag door OrcaRouter in rekening worden gebracht. Invoertokens omvatten alle tokens in de prompt (tekst, afbeeldingstokens, videoframes, audiovoorbeelden, bestandsinhoud) ongeacht de modaliteit. Uitvoertokens zijn de gegenereerde teksttokens. Voor een typische lange‑contextquery die 100.000 invoertokens en 1.000 uitvoertokens verbruikt, zouden de kosten ongeveer ($0.30 * 0.1) + ($2.50 * 0.001) = $0.030 + $0.0025 = $0.0325 per verzoek zijn. Op grote schaal kan dit model miljoenen query's verwerken voor een paar honderd dollar. Vergelijk dit met grotere modellen die vaak 10‑50x meer per token kosten. De lage uitvoerprijzen zijn met name voordelig voor toepassingen die lange antwoorden genereren (bijv. volledige documentoverzichten).
De verstrekte informatie specificeert geen cachemechanisme of kortingstarieven voor gecachte tokens. Daarom moet u ervan uitgaan dat elk token dat naar het model wordt verzonden, wordt gefactureerd tegen het standaard invoertarief van $0,30 per miljoen tokens, ongeacht herhaling. Sommige aanbieders bieden automatische promptcaching aan, waarbij herhaalde prefixes tegen een lager tarief worden gefactureerd (bijv. 50% korting). Voor dit model is er nog geen dergelijke cachingkorting aangekondigd. Als u vaak dezelfde context opnieuw verzendt (bijv. een grote systeemprompt), kunt u overwegen te onderzoeken of OrcaRouter of Google transparante caching implementeert. Bij gebrek aan expliciete informatie is het het veiligst om te budgetteren op basis van volledige per-tokenkosten voor alle invoer. Optimalisatie door hergebruikte inhoud in te korten kan uw effectieve rekening verlagen.
Nultarief betekent dat OrcaRouter exact het providerstarief rekent zonder enige extra marge toe te voegen. Voor Gemini 3.5 Flash‑Lite is de invoerprijs $0,30/1M tokens en de uitvoerprijs $2,50/1M tokens – dat is wat Google rekent, en OrcaRouter geeft het door zonder verhoging. U betaalt geen extra platformkosten per token. Dit is ongewoon onder API‑gateways, die doorgaans 10‑20% of meer toevoegen. Het ontbreken van opslag maakt dit model nog kosteneffectiever wanneer het via OrcaRouter wordt gebruikt. U betaalt nog steeds voor de bandbreedte en API‑infrastructuur, maar die kosten zijn inbegrepen in het providerstarief; OrcaRouter specificeert ze niet apart. Dit prijsmodel is transparant: de kosten die in uw gebruiksdashboard worden weergegeven, zijn de uiteindelijke kosten.
Je roept het aan via de OpenAI‑compatibele API van OrcaRouter op de basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Stel de modelparameter in op "google/gemini-3.5-flash-lite". Zowel chat completions (POST /v1/chat/completions) als embeddings (indien ondersteund) werken. Voor multimodale invoer structureer je berichten met een roles-array en content-objecten die tekst, image_url of file_url-velden kunnen bevatten. Voorbeeld cURL-verzoek: ```bash curl -X POST https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"google/gemini-3.5-flash-lite","messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"Describe this image"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://example.com/photo.jpg"}}]}]}' ``` Je moet een OrcaRouter API-sleutel gebruiken, niet een Google API-sleutel.
Het model ondersteunt standaard OpenAI‑compatibele parameters: model, messages, max_tokens (tot de limiet van 65.536 van het model), temperature, top_p, stop, frequency_penalty, presence_penalty en tools (voor function calling). Aanvullende Google‑specifieke parameters (zoals safety_settings) worden mogelijk niet direct blootgesteld; als u ze nodig hebt, raadpleeg dan de OrcaRouter-documentatie voor equivalenten. Het model zal de max_tokens-limiet respecteren. Voor multimodale invoer ondersteunt het typeveld in content: text, image_url, video_url (als OrcaRouter dit blootlegt), audio_url en file_url. Het bestandstype kan PDF's, CSV's, enz. accepteren. Houd er rekening mee dat grote mediabestanden mogelijk vooraf moeten worden gecodeerd als data-URI's of openbaar worden gehost. OrcaRouter kan ook vereisen dat het bestand een bepaalde grootte niet overschrijdt. Raadpleeg altijd de nieuwste API-documentatie voor exacte parameterondersteuning.
Om te migreren van een andere API-provider (bijv. Google AI Studio, Vertex AI of andere gateways) naar OrcaRouter, vervang je de basis-URL door https://api.orcarouter.ai/v1 en stel je de model-ID in op "google/gemini-3.5-flash-lite". Als je bestaande code de OpenAI Python-client gebruikt, geef dan base_url en api_key door. Voorbeeld: from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_ORCAROUTER_API_KEY") response = client.chat.completions.create(model="google/gemini-3.5-flash-lite", messages=[...]) Mogelijk moet je de opmaak van multimodale berichten aanpassen als je vorige provider een ander schema gebruikte (bijv. Anthropic). OrcaRouter verwacht de OpenAI-indeling. Gebruikersinhoudarrays kunnen meerdere onderdelen bevatten. Tooldefinities zijn ook in OpenAI-stijl. Er zijn geen extra migratiekosten; je betaalt alleen per token zoals beschreven.
Er wordt geen directe vergelijkingsdata gegeven, maar we kunnen kwalitatief redeneren. Gemini 2.0 Flash (als het bestaat) zou waarschijnlijk een eerdere generatie flash-model zijn. Gemini 3.5 Flash‑Lite is een nieuwere, lichte variant met een grotere contextvenster (1M vs. waarschijnlijk 128K) en lagere prijzen. De kosten per token voor Gemini 3.5 Flash‑Lite zijn $0,30/$2,50 per miljoen tokens, wat erg laag is. Oudere flash-modellen kunnen hogere kosten per token en kleinere contextvensters hebben. Gemini 2.0 Flash zou echter betere ruwe nauwkeurigheid kunnen hebben als het een volledig flash-model is in plaats van een lichte variant. Als je taak de hoogste kwaliteit vereist en je hogere kosten kunt dragen, kan het oudere volledige flash-model beter zijn. Als je een groot contextvenster en lage kosten nodig hebt, is de 3.5 Flash‑Lite de logische keuze.
GPT-4o mini van OpenAI is een vergelijkbaar laagkost, multimodaal model. Het heeft een contextvenster van 128K tokens (aanzienlijk kleiner dan 1M) en wordt geprijsd op $0.15 per miljoen inputtokens en $0.60 per miljoen outputtokens (vanaf begin 2025; prijzen kunnen zijn gewijzigd). Gemini 3.5 Flash‑Lite biedt een 8x groter contextvenster tegen 2x de inputprijs en 4x de outputprijs. Dus Gemini is duurder per token, maar biedt een veel grotere contextcapaciteit. Voor taken waarbij de volledige 1M-context nodig is (bijv. het verwerken van hele boeken), is Gemini Flash‑Lite kosteneffectiever dan proberen de input over meerdere GPT‑4o mini-aanroepen te chunken. Als de context kort is, is GPT‑4o mini goedkoper en heeft mogelijk betere benchmarkprestaties. Geen van beide benchmarkscores zijn direct vergelijkbaar zonder gegevens.
Er worden geen benchmarkvergelijkingen gegeven. Llama 3.2 90B (aangenomen dat dit model bestaat) is een groot open‑gewichten model met een kleiner contextvenster (doorgaans 128K tokens) en hogere kosten per token bij gebruik via een API. Gemini 3.5 Flash‑Lite is een propriëtair model met een veel groter contextvenster en zeer lage prijzen – een van de goedkoopste multimodale modellen per token die beschikbaar zijn. Llama 3.2 90B kan op veel NLP‑benchmarks een hogere nauwkeurigheid bereiken vanwege zijn grootte, maar het is niet multimodaal en heeft een strengere contextlimiet. Als uw taak alleen tekst is en u de hoogste nauwkeurigheid nodig hebt, kan Llama 90B (indien toegankelijk via OrcaRouter) beter zijn. Voor multimodale, lange‑context of hoge‑doorvoerscenario's heeft Gemini Flash‑Lite duidelijke voordelen. De keuze hangt af van de specifieke vereisten van uw toepassing.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-3.5-flash-lite",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| Invoer / 1M tokens | $0.300 |
| Uitvoer / 1M tokens | $2.50 |
| Cache lezen / 1M | $0.030 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/google/gemini-3.5-flash-liteOpenen @misc{orcarouter_gemini_3_5_flash_lite,
title = {Gemini 3.5 Flash-Lite API},
author = {Google},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.5-flash-lite}
}Google. (2026). Gemini 3.5 Flash-Lite API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.5-flash-lite