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Gemini 3.5 Flash-Lite
能力排第 89，价格偏低。同档里 GPT-6 Luna (low) 能力只低 1 分，每任务便宜 96%。
22能力指数 · 第 89 / 126¥0.84每任务成本 · 第 27 / 113376每秒输出 token · 第 3 / 171100 万上下文窗口 · token
一 · 能装多少
01
一次能装下多少内容
条长＝这份材料占满窗口的比例
- 一封长邮件500 字<1%
- 一份 30 页合同1.5 万字2%
- 一本 10 万字的书10 万字15%
- 一年的周会记录25 万字38%
- 《红楼梦》全本73 万字装不下
厂商官方文档 · 2026-09-24数据与出处 ⌄
每根条的灰槽都是这个窗口的满格，所以读出来的是「能装多少」，不是谁大谁小的排行榜。 窗口的单位是 token，材料的单位是字，按中文 1 个字折 1.5 个 token 换算（词表里写明常见口径是 1～2，这里取中值）， 因此条长是量级估算。材料的字数是一把固定的尺子，印在每行标签上。
二 · 放到同档里看
02
同档位置
能力相近（±2 分）的 6 个，按每任务成本从低到高
| 模型 | 能力指数 | 每任务成本 | |
|---|---|---|---|
 GPT-6 Luna (low) | 21 | ¥0.03 | |
| GPT-5.6 Luna (low) | 21 | ¥0.07 | |
| Gemini 3.5 Flash-Lite本页 | 22 | ¥0.84 | |
| GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 21 | ¥0.98 | |
 Claude Sonnet 5 (low) | 24 | ¥3.57 | |
 Nemotron 3 Ultra | 23 | ¥3.85 |
03
短板
与同档中位比
这几项上它没有落在同档中位之后
短板这个词要有参照才成立。采到的成本、速度、窗口与专项评测里，它都不比同档中位差，所以这里没有可编排的一项 —— 这不等于它没有短板，只等于我们采到的这几项测不出来。
三 · 明细与去处
04
技术规格
厂商公布的硬参数
| 上下文窗口 | 100 万 token一次能读进去的上限 |
| 是否推理模型 | 是推理模型会先「想」再答，更贵更慢 |
| 厂商 |
您该怎么办
先别急着用它。拿您手上真实的活，在它和 GPT-6 Luna (low) 上各跑一遍，确认差的这 1 分对结果有没有影响。
跑下来效果差不多的话，每任务能省 ¥0.81。要看同一型号在不同渠道的到手价，进渠道对照。