专为高吞吐量打造
据 Google 引用的 Artificial Analysis 测量结果,其每秒可输出 350 个 token,是 3.5 系列中最快的模型。
Gemini 3.5 Flash-Lite API:Google 最快的 3.5 模型,比官方标价低 58%
gemini-3.5-flash-lite已更新 from openai import OpenAIclient = OpenAI( base_url="https://api.zurelay.com/v1", api_key="YOUR_ZURELAY_KEY",)stream = client.chat.completions.create( model="gemini-3.5-flash-lite", messages=[ {"role": "user", "content": "Explain quicksort briefly."}, ], stream=True,)for chunk in stream: if chunk.choices: print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")Base URL https://api.zurelay.com/v1. 支持任意 OpenAI SDK。 Chat API 文档
价格
从预付余额中按量扣费,无需订阅。$10 起充。请求失败不收费。
| 单价 | Zurelay | Google 原价 | 节省金额 |
|---|---|---|---|
输入 每 1M tokens | $0.12 | 60%优惠 | |
输出 每 1M tokens | $1.04 | 58%优惠 | |
缓存输入 每 1M tokens | $0.012 | 60%优惠 |
所有提示词长度均采用同一费率, up to the full 1M context window。流式输出、工具调用和结构化输出不额外收费。
全部 Gemini 模型及价格拖动滑块设置每月用量。
每年 $283.20
费用
用 Zurelay 的实时价格对照官方价,看看典型工作负载的花费,以及其他平台对同一模型的收费。
每月 50,000 次请求,输入 1,500 tokens、输出 300 tokens,30% 的输入已缓存,每次请求 $0.000443。
每月 20,000 次请求,输入 8,000 tokens、输出 500 tokens,20% 的输入已缓存,每次请求 $0.00131。
每月 5,000 次请求,输入 40,000 tokens、输出 1,500 tokens,85% 的输入已缓存,每次请求 $0.00269。
每月 1,000,000 次请求,输入 400 tokens、输出 5 tokens,每次请求 $0.000053。
价格 每 1M tokens
| 卖家 | 输入 | 输出 | 对比 Google |
|---|---|---|---|
Google 官方标价,直连 | $0.30 | $2.50 | — |
按标价计费,银行卡充值另加 5.5% | $0.30 | $2.50 | +5.5% |
Zurelay 充值免手续费 | $0.12 | $1.04 | 59%优惠 |
OpenRouter 的费用,按其定价页在 2026年10月28日 的标价。Zurelay 的价格是实时的。部分实验室还会对批量或低谷时段的请求打折。
概览
Gemini 3.5 Flash-Lite 于 2026 年 7 月 21 日发布,是 Google Gemini 3.5 系列中速度最快、性价比最高的模型。Zurelay Gemini 3.5 Flash-Lite API 通过统一的 OpenAI 兼容端点提供该模型,适用于大批量智能体步骤、搜索和文档处理,价格比 Google 官方标价低 58%。
Google 于 2026 年 7 月 21 日发布了 Gemini 3.5 Flash-Lite,与 Gemini 3.6 Flash 同期推出。Google 将 Gemini 3.5 Flash-Lite API 模型定位为低延迟、高性价比模型,专为高吞吐量的子智能体任务和文档解析打造。它支持文本、图像、视频、音频和 PDF 输入,输出文本,最多支持 1,048,576 个输入 token 和 65,536 个输出 token。在 Zurelay 上,模型 ID 为 gemini-3.5-flash-lite,每 1M 输入 token 费用为 $0.12,每 1M 输出 token 费用为 $1.04。
速度是它的核心优势。Google 引用 Artificial Analysis 的测量结果称,其每秒可输出 350 个 token,是 3.5 系列中最快的模型。相比 3.1 Flash-Lite,它也有大幅提升:Terminal-Bench 2.1 得分为 54%,对比 31%;GDM-MRCR v2 长上下文测试为 72.2%,对比 60.1%;GDPval-AA v2 为 1140,对比 642。Google 报告称,其在 SWE-Bench Pro(54.2% 对比 49.6%)和 OSWorld-Verified(74.0% 对比 65.1%)上均领先于 Gemini 3 Flash。
思考级别默认为 minimal,以保持低延迟。当某个步骤需要多步推理时,可在同一模型 ID 下调高至 low、medium 或 high。模型支持函数调用和结构化输出,适合作为大型智能体中的快速执行模型。Google 将其列为稳定模型,尚未公布下线日期,并指定它接替 Gemini 3.1 Flash-Lite。
优势
据 Google 引用的 Artificial Analysis 测量结果,其每秒可输出 350 个 token,是 3.5 系列中最快的模型。
默认使用 minimal 思考级别,快速响应。遇到更难的步骤时,可调高至 low、medium 或 high,无需切换模型。
Google 报告称,其在 Terminal-Bench 2.1 上的得分为 54%,对比 31%;在 GDM-MRCR v2 长上下文测试中为 72.2%,对比 60.1%。
单次请求可接收最多 1,048,576 个 token 的文本、图像、视频、音频或 PDF 输入。
使用场景
将大型规划模型的搜索、查询和工具调用步骤交给快速、低成本的执行模型。
解析 PDF 和长文档,将字段提取为结构化输出。
执行多轮快速搜索与摘要,适合每步延迟会不断累积的场景。
保持 minimal 思考级别,批量翻译、清洗文本并转换格式。
开始使用
无需排队,也无需换用新的 SDK。只要你的代码能调用 OpenAI, 就能调用 Zurelay。
Sign up, add credit 和 create an API key. Set a monthly budget or a rate limit per key if you like.
Change the base URL. Everything else in your code stays the same.
https://api.zurelay.com/v1Send chat completions as usual. Streaming, tool calls 和 usage reporting work as you expect.
gemini-3.5-flash-lite对比
每 1M token $0.32 / $1.59
对于更难的编程、调试和多步智能体任务,如果质量比速度更重要,请选择 Gemini 3.7 Flash。
Gemini 3.7 Flash API每 1M token $0.10 / $0.59
对于简单的大批量任务,如果更低的官方标价比 3.5 的质量提升更重要,请选择 Gemini 3.1 Flash-Lite。
Gemini 3.1 Flash-Lite API每 1M token $0.80 / $4.00
Google 推出的 Gemini 4 Argon,比官方标价低 60%。
Gemini 4 Argon API在 Zurelay 上,gemini-3.5-flash-lite 每 1M 输入 token 费用为 $0.12,每 1M 输出 token 费用为 $1.04,缓存输入价格为 $0.012。Google 官方标价为每 1M 输入 $0.30、输出 $2.50,因此可节省 58%。思考 token 按输出计费。
是的。Zurelay 提供 gemini-3.5-flash-lite,价格比 Google 官方标价低 58%,所有提示词长度均按同一费率计费。费用从预付余额中扣除,无需订阅。
安装官方 openai 包,将 base_url 设为 https://api.zurelay.com/v1,并使用你的 Zurelay API 密钥。然后发送 Chat Completions 请求,将 model 设为 "gemini-3.5-flash-lite"。消息、工具和流式传输均使用标准 OpenAI 请求格式。
Gemini 3.5 Flash-Lite 最多支持 1,048,576 个输入 token,每次响应最多输出 65,536 个 token。该模型支持文本、图像、视频、音频和 PDF 输入,输出为文本。
Google 引用的 Artificial Analysis 测试结果显示,其输出速度为每秒 350 个 token。通过任何 API 调用时,速度还取决于负载、提示词长度和思考级别。默认的 minimal 思考级别响应最快。
在 Google 的测试中,它的得分明显更高:Terminal-Bench 2.1 为 54%,而 3.1 Flash-Lite 为 31%;GDM-MRCR v2 为 72.2%,而 3.1 Flash-Lite 为 60.1%;GDPval-AA v2 为 1140,而 3.1 Flash-Lite 为 642. 它的官方标价也更高,因此,对于简单且调用量极大的任务,3.1 Flash-Lite 仍是合理的选择。
快速处理大批量任务:子智能体执行步骤、智能体搜索、文档处理和翻译。提高思考级别后,它也能处理编程和多步骤智能体任务;Google 报告称,它在 SWE-Bench Pro 和 OSWorld-Verified 上的表现优于 Gemini 3 Flash。
支持。设置 stream: true,并添加 stream_options.include_usage,即可在最后一个数据块中获取 token 用量。每个 Zurelay API 密钥都可单独设置月度预算和每分钟请求数上限。失败的请求会通过其他路由重试,且不会计费。
是的,这就是 Google 的 Gemini 3.5 Flash-Lite 模型。响应通过采样生成,因此每次运行的措辞可能不同,Zurelay 不保证输出逐字节一致。Zurelay 独立运营,与 Google 无关联,也未获其背书。