Gemini 2.5 Flash Lite Preview 09 2025 | Google LLM API

Name: Gemini 2.5 Flash Lite Preview 09 2025 API
Brand: google
Price: 0.1 USD
Availability: InStock

Utilisation de l'API

Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Introduction au modèle

Google gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025

google gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
1048576 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.1/$0.4 per million tokens

Key Features

Context Window: 1048576 tokens
Max Output: 65536 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported

Specifications

Specification	Value
Provider	Google
Model Type	Large Language Model (LLM)
Architecture	N/A
Context Window	1048576 tokens
Max Output	65536 tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.1
Output	$0.4

How to Use

Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: google/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: google/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025
Provider: Google

Questions fréquentes sur Gemini 2.5 Flash Lite Preview 09 2025

Combien coûte l'API Gemini 2.5 Flash Lite Preview 09 2025 ?+

Tarification sur WaveSpeedAI : $0.10 par million de tokens d'entrée et $0.40 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.

Quelle est la fenêtre de contexte de Gemini 2.5 Flash Lite Preview 09 2025 ?+

Gemini 2.5 Flash Lite Preview 09 2025 prend en charge jusqu'à 1049K tokens de contexte et jusqu'à 66K tokens de sortie par requête.

Gemini 2.5 Flash Lite Preview 09 2025 est-il compatible avec OpenAI ?+

Oui. WaveSpeedAI expose Gemini 2.5 Flash Lite Preview 09 2025 via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.

Comment démarrer avec Gemini 2.5 Flash Lite Preview 09 2025 ?+

Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer Gemini 2.5 Flash Lite Preview 09 2025.

Tarification

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