Gemini 3.1 Flash Lite

Gemini 3.1 Flash Lite est le modèle de production le moins cher et le plus rapide de Google à mars 2026, sorti le 3 mars 2026. C'est le niveau optimisé pour l'API de la famille Gemini 3.1 — conçu pour des charges de travail à haut débit et sensibles aux coûts, comme les chatbots en temps réel, les pipelines de classification et les couches de récupération RAG. Hébergez-le vous-même via Ollama ou vLLM sur des GPU Clore.ai pour un contrôle maximal des coûts.

Qu'est-ce que Gemini 3.1 Flash Lite ?

Sorti le 3 mars 2026 comme l'entrée légère de la famille Gemini 3.1 (qui comprend également Gemini 3.1 Pro, sorti le 19 février 2026), Flash Lite sacrifie une partie de la profondeur de raisonnement pour une latence et un coût considérablement réduits. C'est la réponse de Google au niveau « rapide et bon marché » — en concurrence directe avec les variantes mini de GPT-5.4 et Claude Sonnet en matière de rapport qualité-prix.

Spécifications clés :

• Multimodal: entrées texte, image, audio, vidéo

• Fenêtre de contexte: 1 M de jetons (identique à Gemini 3.1 Pro)

• Sortie: jusqu'à 8 K jetons par requête

• Latence: ~120 ms de temps jusqu'au premier jeton pour les invites courtes (API)

• Architecture: Distillé à partir de Gemini 3.1 Pro avec décodage spéculatif

Remarque : Gemini 3.1 Flash Lite est un modèle réservé à l'API de Google modèle — les poids ne sont pas publiés. Ce guide couvre (a) l'utilisation de l'API Google Gemini sur l'infrastructure Clore.ai, et (b) des alternatives open source comparables que vous pouvez héberger entièrement vous-même.

Option A : utiliser l'API Gemini 3.1 Flash Lite sur un serveur Clore.ai

Même si vous ne pouvez pas exécuter les poids localement, héberger votre application consommatrice d'API sur les serveurs bon marché de Clore.ai est judicieux pour les processus de longue durée, les pipelines d'automatisation et les traitements par lots.

Configuration : proxy d'API + FastAPI sur Clore.ai

# Louez un serveur CPU ou GPU léger sur Clore.ai
# La RTX 3060 ($0.03–0.07/hr) est plus que suffisante pour les charges de travail de proxy d'API

pip install google-generativeai fastapi uvicorn

cat > gemini_proxy.py << 'EOF'
import google.generativeai as genai
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import os

genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash-lite")

app = FastAPI(title="Proxy Gemini 3.1 Flash Lite")

class ChatRequest(BaseModel):
    message: str
    system_prompt: str = "Vous êtes un assistant utile."
    max_tokens: int = 2048

@app.post("/chat")
async def chat(req: ChatRequest):
    try:
        response = model.generate_content(
            [req.system_prompt, req.message],
            generation_config=genai.GenerationConfig(
                max_output_tokens=req.max_tokens,
                temperature=0.7
            )
        )
        return {"response": response.text, "model": "gemini-3.1-flash-lite"}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

@app.post("/vision")
async def vision_chat(image_url: str, prompt: str):
    import httpx
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        img_data = await client.get(image_url)
    
    import PIL.Image
    import io
    image = PIL.Image.open(io.BytesIO(img_data.content))
    response = model.generate_content([prompt, image])
    return {"response": response.text}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8080)
EOF

GOOGLE_API_KEY=your-key uvicorn gemini_proxy:app --host 0.0.0.0 --port 8080

Traitement par lots à haut débit

import google.generativeai as genai
import asyncio
from typing import List

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

async def batch_classify(texts: List[str], batch_size: int = 50) -> List[str]:
    """Classifie les textes en lots parallèles — coûte environ 0,001 $ pour 1 K textes."""
    model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash-lite")
    
    results = []
    for i in range(0, len(texts), batch_size):
        batch = texts[i:i + batch_size]
        tasks = [
            model.generate_content_async(
                f"Classez ce texte comme POSITIF, NÉGATIF ou NEUTRE. Répondez avec un seul mot.\n\nTexte : {text}"
            )
            for text in batch
        ]
        responses = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
        results.extend([
            r.text.strip() if not isinstance(r, Exception) else "ERROR"
            for r in responses
        ])
    return results

# Exemple
texts = ["Great product!", "Terrible service.", "It's okay I guess."]
labels = asyncio.run(batch_classify(texts))
print(list(zip(texts, labels)))

Option B : alternatives open source (hébergement autonome sur Clore.ai)

Si vous voulez une inférence entièrement locale sans frais d'API, ces modèles correspondent à Gemini 3.1 Flash Lite dans le niveau « rapide / bon marché » :

Gemma 3 4B (modèle léger open source de Google)

# Fonctionne sur n'importe quel GPU avec 6 Go+ de VRAM — même une RTX 3060
docker run --gpus all -d \
  -p 11434:11434 \
  -v ollama_data:/root/.ollama \
  ollama/ollama

docker exec -it $(docker ps -q) ollama pull gemma3:4b
docker exec -it $(docker ps -q) ollama run gemma3:4b "Expliquez simplement l'intrication quantique."

Qwen3.5 7B (plus rapide, meilleure qualité pour cette taille)

docker exec -it $(docker ps -q) ollama pull qwen3.5:7b
# ~3,8 Go de VRAM, ~45 tok/s sur RTX 3080

Comparaison des vitesses sur le matériel Clore.ai

Modèle	VRAM	Jetons/s (RTX 4090, flux unique)	Coût/1 M de jetons de sortie
Gemini 3.1 Flash Lite (API)	N/A	~200 (API)	~0,25 $ en entrée / 1,50 $ en sortie pour 1 M de jetons
Gemma 3 4B (local)	4 Go	95 tok/s	~0,58 $ (RTX 4090 à 0,20 $/h)
Qwen3.5 7B (local)	8 Go	78 tok/s	~$0.71
Gemma 3 12B (local)	12 Go	55 tok/s	~$1.01
Gemma 3 27B (local)	20 Go	32 tok/s	~$1.74

À retenir : pour une requête à la fois, l'hébergement autonome coûte à peu près autant que l'API. L'avantage vient de la mise en lots: avec vLLM ou SGLang servant des requêtes simultanées, le débit agrégé sur la même 4090 augmente de plusieurs fois et le coût par million de jetons baisse d'autant. Hébergez vous-même quand vous avez un volume parallèle régulier ; utilisez l'API pour un trafic sporadique et à faible volume.

Déployez sur Clore.ai

GPU recommandé pour les charges de travail de niveau Flash Lite

Cas d’utilisation	GPU recommandé	Prix sur Clore.ai
Proxy d'API / automatisation	Aucun GPU nécessaire (serveur CPU)	~0,05 $/h
Modèle local 4B	RTX 3060 12 Go	$0.03–0.07/hr
Modèle local 7B	RTX 3080 10 Go	0,05–0,19 $/h
Modèle local 27B	RTX 4090 24 Go	$0.14–0.42/hr (spot)

Lancement Ollama en un clic sur Clore.ai

Dans le tableau de bord Clore.ai, sélectionnez Ollama dans les modèles :

# Ou manuellement via SSH :
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama serve &
ollama pull gemma3:4b
ollama run gemma3:4b

Cas d'utilisation les mieux adaptés au niveau Flash Lite

1. Couche de récupération RAG — classement rapide du contexte, pas génération finale

2. Réponses de chatbot en temps réel — moins de 200 ms pour les requêtes courtes

3. Classification de documents — traiter des milliers de documents par minute

4. Complétion de code — génération de suggestions à faible latence

5. Pipelines de traduction — traduire le contenu par lots à faible coût

6. Modération du contenu — classer le contenu utilisateur à grande échelle

Estimateur de coûts

Volume mensuel	Coût de l'API Google	Clore.ai (Gemma 3 4B)
10 M de jetons	~$8.75	~3,60 $ (50 h/mois RTX 3060)
100 M de jetons	~$7.00	~3,60 $ (continu)
1 Md de jetons	~$70.00	~26 $ (RTX 3060 en continu)

Pour des volumes supérieurs à ~200 M de jetons/mois, l'hébergement autonome sur Clore.ai est moins cher que l'API Gemini.

Suivi de l'utilisation de l'API

# Suivez l'utilisation et les coûts de l'API Gemini
import google.generativeai as genai
import json
from datetime import datetime

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

def tracked_generate(prompt: str, log_file: str = "usage.jsonl"):
    model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash-lite")
    response = model.generate_content(prompt)
    
    # Journaliser l'utilisation
    usage = {
        "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
        "prompt_tokens": response.usage_metadata.prompt_token_count,
        "output_tokens": response.usage_metadata.candidates_token_count,
        "total_tokens": response.usage_metadata.total_token_count,
        "estimated_cost_usd": response.usage_metadata.total_token_count / 1_000_000 * 0.07
    }
    
    with open(log_file, "a") as f:
        f.write(json.dumps(usage) + "\n")
    
    return response.text

# Utilisation
result = tracked_generate("Quelle est la capitale de la France ?")
print(result)

Guides associés

• Gemma 3 sur Clore.ai — la famille de modèles open source de Google

• Guide Ollama — exécutez n'importe quel LLM localement en une commande

• RAGFlow — pipeline RAG qui fonctionne bien avec des modèles rapides

• Service vLLM — serveur compatible avec OpenAI à haut débit

• Comparaison des GPU — trouvez le GPU le moins cher adapté à vos besoins

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Dernière mise à jour : 16 mars 2026 | Gemini 3.1 Flash Lite sorti : 3 mars 2026 | Poids : API uniquement (Google)