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Gemini 3.5 Flash-Lite

Le modèle 3.5 de Google au coût et à la latence les plus bas, conçu pour le travail de sous-agent à haut débit, l'analyse de documents et l'extraction simple.

Points forts

  • Latence et coût faibles
  • Entrée texte, image, vidéo, audio et PDF
  • Function calling et réflexion
  • Contexte de 1M tokens

Idéal pour

  • Sous-agents à fort volume
  • Analyse et extraction de documents
  • Traduction

L'exécuter dans EDDI

Le plus rapide est de passer par le Manager : ouvrez l'assistant de création d'agent ou le Platform Operator et choisissez le fournisseur et le modèle. Pour le configurer vous-même, suivez ces étapes pour le fournisseur souhaité.

Google Gemini API · type: "gemini"

Identifiants de modèle: gemini-3.5-flash-lite

1. Enregistrer l'identifiant

Ajoutez la clé API du fournisseur au Secrets Vault dans le Manager, ou avec PUT /secretstore/secrets/default/gemini-key, sous le nom utilisé ci-dessous. Les configurations y font référence sous la forme ${vault:…}, si bien que la clé n'apparaît jamais en clair.

${vault:gemini-key}

2. Configurer la tâche LLM

Utilisez ceci comme langchain.json du workflow de l'agent, ou collez les paramètres dans l'éditeur LLM du Manager.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "gemini",
      "parameters": {
        "apiKey": "${vault:gemini-key}",
        "modelName": "gemini-3.5-flash-lite",
        "maxOutputTokens": "8192",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

Ou créer l'agent complet en un seul appel

setup_agent écrit les règles, la configuration LLM et le workflow, puis déploie l'agent. Appelez-le via MCP ou POST /administration/agents/setup.

setup_agent(
  agentName: "My gemini-3.5-flash-lite agent",
  systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
  provider: "gemini",
  model: "gemini-3.5-flash-lite",
  apiKey: "${vault:gemini-key}"
)

Google Vertex AI · type: "gemini-vertex"

Identifiants de modèle: gemini-3.5-flash-lite

1. Enregistrer l'identifiant

Ce fournisseur n'utilise pas de clé API : Vertex AI s'authentifie avec les Google Application Default Credentials. Définissez projectId et location pour votre projet.

2. Configurer la tâche LLM

Utilisez ceci comme langchain.json du workflow de l'agent, ou collez les paramètres dans l'éditeur LLM du Manager.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "gemini-vertex",
      "parameters": {
        "projectId": "your-gcp-project",
        "location": "us-central1",
        "modelId": "gemini-3.5-flash-lite",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

Remarques pour EDDI

  • Gemini 3 a besoin que sa thought signature lui soit renvoyée lors des appels d'outils. EDDI le fait par défaut (returnThinking et sendThinking sont actifs pour le type gemini) ; laissez-les activés.
  • Un bon premier niveau dans une cascade de modèles : rapide et peu coûteux, avec escalade vers un modèle plus grand uniquement lorsque la confiance est faible.

Modèles associés

Sources

Les informations de cette page proviennent de la documentation de l'éditeur, vérifiée le 2026-09-30. Les modèles évoluent vite : confirmez les limites auprès de l'éditeur avant de vous y fier. Les prix ne sont pas indiqués ici : consultez la page de tarification de l'éditeur.

Documentation de l'éditeur ↗ · Tarifs ↗