将每条反馈归类为易用性、稳定性、计费或其他,附上简短原文依据,并标出无法确定的条目。反馈:[粘贴文本]
USER MESSAGE反馈分类
按明确分类规则处理一组短文本。
没有匹配的模型
查看全部模型Gemini 2.5 Flash-Lite 面向分类、信息提取等高频轻量任务,设计重点是成本与响应速度。接入时请核对本站当前支持的输入与参数。
curl 'https://astralgames.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent' \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $MODEL_API_KEY" \
--data '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 1024
}
}'const apiKey = process.env.MODEL_API_KEY;
const response = await fetch("https://astralgames.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent", {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json",
"x-goog-api-key": apiKey
},
body: JSON.stringify({
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 1024
}
})
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.text());import os
import json
import requests
response = requests.post(
"https://astralgames.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent",
headers={
"Content-Type": "application/json",
"x-goog-api-key": os.environ["MODEL_API_KEY"]
},
json=json.loads("{\"contents\":[{\"role\":\"user\",\"parts\":[{\"text\":\"用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。\"}]}],\"generationConfig\":{\"maxOutputTokens\":1024}}"),
timeout=300,
)
response.raise_for_status()
print(response.text)curl 'https://astralgames.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:streamGenerateContent?alt=sse' \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $MODEL_API_KEY" \
--data '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 1024
}
}'const apiKey = process.env.MODEL_API_KEY;
const response = await fetch("https://astralgames.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:streamGenerateContent?alt=sse", {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json",
"x-goog-api-key": apiKey
},
body: JSON.stringify({
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 1024
}
})
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.text());import os
import json
import requests
response = requests.post(
"https://astralgames.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:streamGenerateContent?alt=sse",
headers={
"Content-Type": "application/json",
"x-goog-api-key": os.environ["MODEL_API_KEY"]
},
json=json.loads("{\"contents\":[{\"role\":\"user\",\"parts\":[{\"text\":\"用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。\"}]}],\"generationConfig\":{\"maxOutputTokens\":1024}}"),
timeout=300,
)
response.raise_for_status()
print(response.text)curl 'https://astralgames.ai/v1/interactions' \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $MODEL_API_KEY" \
--data '{
"model": "gemini-2.5-flash-lite",
"input": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。",
"stream": false
}'const apiKey = process.env.MODEL_API_KEY;
const response = await fetch("https://astralgames.ai/v1/interactions", {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json",
"x-goog-api-key": apiKey
},
body: JSON.stringify({
"model": "gemini-2.5-flash-lite",
"input": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。",
"stream": false
})
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.text());import os
import json
import requests
response = requests.post(
"https://astralgames.ai/v1/interactions",
headers={
"Content-Type": "application/json",
"x-goog-api-key": os.environ["MODEL_API_KEY"]
},
json=json.loads("{\"model\":\"gemini-2.5-flash-lite\",\"input\":\"用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。\",\"stream\":false}"),
timeout=300,
)
response.raise_for_status()
print(response.text)curl 'https://astralgames.ai/v1beta/interactions' \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $MODEL_API_KEY" \
--data '{
"model": "gemini-2.5-flash-lite",
"input": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。",
"stream": false
}'const apiKey = process.env.MODEL_API_KEY;
const response = await fetch("https://astralgames.ai/v1beta/interactions", {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json",
"x-goog-api-key": apiKey
},
body: JSON.stringify({
"model": "gemini-2.5-flash-lite",
"input": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。",
"stream": false
})
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.text());import os
import json
import requests
response = requests.post(
"https://astralgames.ai/v1beta/interactions",
headers={
"Content-Type": "application/json",
"x-goog-api-key": os.environ["MODEL_API_KEY"]
},
json=json.loads("{\"model\":\"gemini-2.5-flash-lite\",\"input\":\"用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。\",\"stream\":false}"),
timeout=300,
)
response.raise_for_status()
print(response.text)在服务端环境变量中设置 MODEL_API_KEY,使用此模型的原生 API,费用按账号价格结算。
先估算一次请求的费用,再选择适合工作流的预算。
| 用量 | 数量 | 单价 | 费用 |
|---|---|---|---|
| tokens | $0.025/ 1M | $0.000025 | |
| tokens | $0.0025/ 1M | $0 | |
| tokens | $0.1/ 1M | $0.00005 | |
| tokens | $0.1/ 1M | $0 |
按公开美元价格估算,实际费用以账号价格与最终用量回执为准。
| 规格 | 平台价格 | 官方参考 |
|---|---|---|
| 输入 | $0.025 / 百万 Token | $0.1 相比官方约省 75% |
| 缓存输入 | $0.0025 / 百万 Token | $0.01 相比官方约省 75% |
| 输出 | $0.1 / 百万 Token | $0.4 相比官方约省 75% |
| 推理 | $0.1 / 百万 Token | $0.4 相比官方约省 75% |
以下提示词根据官方能力资料改编,非官方生成结果展示。
官方资料 ↗ · 2026-10-18
将每条反馈归类为易用性、稳定性、计费或其他,附上简短原文依据,并标出无法确定的条目。反馈:[粘贴文本]
USER MESSAGE按明确分类规则处理一组短文本。
逐条提取工单中的产品、反馈问题和期望处理方式,返回 JSON 数组;缺失的信息填 null。工单:[粘贴工单]
USER MESSAGE固定输出结构,明确保留缺失信息。
Gemini 2.5 Flash-Lite 面向分类、信息提取等高频轻量任务,设计重点是成本与响应速度。接入时请核对本站当前支持的输入与参数。
官方模型资料 ↗ · 2026-10-18
| 规格 | gemini-2.5-flash Lite |
|---|---|
| 模型 ID | gemini-2.5-flash-lite |
| 模型厂商 | |
| 调用接口 | /v1beta/models/{model}:generateContent · /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent · /v1/interactions · /v1beta/interactions |
| 上下文上限 | 128,000 tokens |
| 最大输出 | 16,384 tokens |
| 当前声明能力 | 参见当前原生接口契约 |
gemini · gemini-2.5-flash-lite
| 规格 | gemini-2.5-flash Lite | Claude Fable 5 | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|
| 厂商 | Anthropic | Anthropic | |
| 输入 → 输出 | 文本文本 | 文本文本 | 文本文本 |
| 选择依据 | 当前模型 | 计费单位一致 | 计费单位一致 |
| 上下文 / 最大输出 | 128,000 / 16,384 | 1,000,000 / 128,000 | 1,000,000 / 128,000 |
| 起始价格 | $0.025 / 百万 Token | $3 / 百万 Token | $3 / 百万 Token |
根据工作流需要的输入类型、输出规格和计费单位选择模型。使用同一提示词进行试用,可以更直接地比较模型在你实际场景中的表现。
保留原生请求格式,将 API 地址切换到平台入口。准备一个有模型访问权限的 Key,并在调用记录中核对状态与费用。
查看接入示例了解 API 接入、Token 计费与模型能力。
费用由实际 Token 用量与账号价格决定。输入、输出,以及支持的缓存或推理计费项分别列在价格表中。计算器按公开美元价格估算,最终费用以调用回执为准。
点击“获取 API Key”打开接入指南,登录 Astral Nexus 账号,准备有权访问此模型的 Key,再复制 API 示例。
支持的端点:/v1beta/models/{model}:generateContent、/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent、/v1/interactions、/v1beta/interactions。可在 API 示例中切换端点,查看对应的原生请求格式。
当前路由未声明流式能力,请使用该 API 支持的响应格式。
工具调用:未声明;结构化输出:未声明。具体请求字段以所选原生端点为准。
保留请求 ID,在账号的 LLM 调用记录中查看状态、Token 用量和扣费。调用记录不作为提示词和回答的对话存档。