Google • LLM#297 de 704 em inteligência
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...
Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: 598190f8-dc9c-4fea-a7ea-4b81c402ab18 · Snapshot publicado: 27/10/2026, 18:00:26 · Versão da metodologia: 4.3
AA Intelligence Index
15.6
Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26
Context Window
1.0M tokens
Preço Input/1M
$0.25
#137 de 445
Preço Output/1M
$1.50
Parâmetros
—
Max Output
66K tokens
Custo por Tarefa
$0.0602
US$ / tarefa · menor é melhor · Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26
Métricas da Artificial Analysis para Gemini 3.1 Flash-Lite. Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Agentic Index | 1.6 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Coding Index | 34.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Cost Per Task | 0.1 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 15.6 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
O Gemini 3.1 Flash-Lite é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Google, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Google. Com uma janela de contexto de 1.0M tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O Gemini 3.1 Flash-Lite é cobrado por uso, com preço de US$ 0.25/1M tokens de input e US$ 1.5/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Gemini 3.1 Flash-Lite em reais fica em torno de R$ 1.54/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O Gemini 3.1 Flash-Lite foi avaliado em 4 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Cost, overall. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Gemini 3.1 Flash-Lite é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, chatbots de alto volume e atendimento automatizado, raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Gemini 3.1 Flash-Lite compete diretamente com modelos de nível similar. Os principais concorrentes incluem GPT (OpenAI), Claude (Anthropic) e modelos open source como Llama (Meta) e Qwen (Alibaba). A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Gemini 3.1 Flash-Lite oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
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...
O Gemini 3.1 Flash-Lite custa US$ 0.25/1M tokens de input e US$ 1.5/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Gemini 3.1 Flash-Lite, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o Gemini 3.1 Flash-Lite obteve scores como: AA Agentic Index: 1.6/100, AA Coding Index: 34.7/100, AA Cost Per Task: 0.0602/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o Gemini 3.1 Flash-Lite é um modelo proprietário da Google. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 27 de outubro de 2026 • Ver metodologia →