Gemini 1.5 Flash 深度解析：價格、效能與多模態應用場景
已更新：11月11日
Gemini 1.5 Flash是Google Gemini推出的高效能多模態人工智慧模型，針對需要快速、高效處理長內容的應用場景而設計。此模型不僅支援文本、影像、音訊和影片的多模態資料，還具備處理長達數百萬token的能力，在多模態長內容檢索中達到了超過99%的高準確度。
目錄
Gemini 1.5 Flash 是什麼?
Gemini 1.5 Flash是 Gemini 系列中的輕量版模型，專為高效處理設計，能夠在保留高效能的同時減少資源需求。此模型在長內容檢索中具備高度的準確度，適合用於需同時處理多模態資料的大規模應用環境，如影片分析、音訊識別與文本數據查詢等。
Gemini 1.5 Flash的技術特色
Gemini 1.5 Flash以高效能運算和稀疏矩陣技術為基礎，設計上優化了推理效率，使得模型在處理超過200萬token的文本或影像內容時，能夠快速響應並保持高精確度。此外，Flash版本進一步提升了資料檢索能力，即便在高達數小時的影片和音訊中也能有效進行精確定位。
長內容處理能力
Gemini 1.5 Flash的長內容處理能力顯著提升，尤其在長達200萬token的文本、影像和音訊中可達成近乎完美的檢索精準度。在「needle-in-the-haystack」測試中，Flash版本在文本、影像和音訊模態中達到超過99%的高準確度，顯示出優異的長內容回溯能力。這使得它特別適合需要長內容資料查詢的場景，如大規模文件處理、法規查詢等應用。
多模態處理優勢
不同於傳統模型僅支援單一模態，Gemini 1.5 Flash同時支援文本、影像、音訊和影片的多模態輸入，且在不同模態之間能進行交叉檢索。例如，在長達10小時的影片中，Flash可以精確定位到指定的畫面；在多小時音訊中也能迅速識別出關鍵詞，展現出其跨模態的靈活性，適合多樣化的資料環境需求，如影視資料分析、醫學影像識別等領域。
Gemini 1.5 Flash 模型詳細資料
模型代碼: models/gemini-1.5-flash
支援的資料類型
輸入裝置: 音訊、圖片、影片和文字
輸出裝置: 文字
Token 限制
輸入 Token 限制: 1,048,576
輸出 Token 限制: 8,192
影音規格
每則提示的圖片數量上限: 3,600
影片長度上限: 1小時
音訊長度上限: 約9.5小時
頻率限制
Free:
15 每分鐘請求數
1 million Tokens/分
1,500 每日請求數
Pay-as-you-go:
2,000 每分鐘請求數
4 million Tokens/分
支援操作
系統操作說明
JSON 模式
JSON 結構定義
可調整的安全設定
快取
微調
函式呼叫
函式呼叫設定
執行程式碼
版本
最新：gemini-1.5-flash-latest
最新穩定版：gemini-1.5-flash
穩定版：gemini-1.5-flash-001
語言支援
阿拉伯文、孟加拉文、保加利亞文、簡體中文、繁體中文、克羅埃西亞文、捷克文、丹麥文、荷蘭文、英文、愛沙尼亞文、芬蘭文、法文、德文、希臘文、希伯來文、北印度文、匈牙利文、印尼文、義大利文、日文、韓文、拉脫維亞文、立陶宛文、挪威文、波蘭文、葡萄牙文、羅馬尼亞文、俄文、塞爾維亞文、斯洛伐克文、斯洛維尼亞文、西班牙文、斯瓦希里文、瑞典文、泰文、土耳其文、烏克蘭文和越南文。
效能與成本分析
效能表現：在多項基準測試中，Gemini 1.5 Flash展示出卓越的效能。下表列出不同版本在各項能力上的測試數據，顯示其在處理一般、程式碼生成、數學推理、多語言翻譯、長內容、圖像、音訊、影片分析和安全性等方面的表現。
能力 | 基準測試 | 描述 | Flash-8B (2024年10月) | Flash (2024年5月) | Flash (2024年9月) |
一般 | MMLU-Pro | 高難度任務的綜合知識問答 | 58.7% | 59.1% | 67.3% |
程式碼生成 | Natural2Code | Python、Java、C++等代碼生成 | 75.5% | 77.2% | 79.8% |
數學 | MATH | 包含代數、幾何等挑戰性數學題 | 58.7% | 54.9% | 77.9% |
隱藏數學 | HiddenMath | 競賽級數學問題 | 32.8% | 20.3% | 47.2% |
推理 | GPQA (diamond) | 生物、物理和化學專家設計的問題 | 38.4% | 41.4% | 51.0% |
多語言 | WMT23 | 語言翻譯 | 72.6 | 74.1 | 73.9 |
長內容 | MRCR (1M) | 長內容理解能力測試 | 54.7% | 70.1% | 71.9% |
圖像 | MMMU | 多學科多模態理解 | 53.7% | 56.1% | 62.3% |
視覺理解 | Vibe-Eval (Reka) | 視覺理解，具日常例子 | 40.9% | 44.8% | 48.9% |
數學視覺推理 | MathVista | 視覺情境下的數學推理 | 54.7% | 58.4% | 65.8% |
音訊 | FLEURS (55語言) | 自動語音識別（錯誤率越低越好） | 13.6% | 9.8% | 9.6% |
影片 | Video-MME | 跨多領域的影片分析 | 66.2% | 74.7% | 76.1% |
安全性 | XSTest | 測量模型正確回應安全/無害提示的頻率 | 92.6% | 86.9% | 97.0% |
成本效益：Gemini 1.5 Flash採用即付即用的計費方式，分為不同的使用層級，依提示字數和需求進行計費。若提示內容少於128k個符記，則計費標準如下：
輸入價格：每100萬個符記 $0.075 美元
輸出定價：每100萬個符記 $0.30 美元
內容快取：每100萬個符記 $0.01875 美元
當提示字數超過128k個符記時，計費會隨需求增加：
輸入價格：每100萬個符記 $0.15 美元
輸出定價：每100萬個符記 $0.60 美元
脈絡快取：每100萬個符記 $0.0375 美元
此外，Gemini API還提供額外的脈絡快取選項，每小時每100萬個權杖 $1.00 美元，用於高需求的數據存取和管理。
這種彈性的計費方式讓Gemini 1.5 Flash更具成本效益，特別適合有長內容需求的企業，並能根據實際使用量靈活調整成本。
實際應用範例
文本與影像檢索整合：Gemini 1.5 Flash能在法律文件和影像資料中迅速檢索目標資訊，例如法律訴訟案件中的文本與影像對比。
稀有語言翻譯：該模型能從單本語言資料中學習稀有語言並進行翻譯，為語言保護和翻譯應用提供便捷的解決方案。
多模態自動化音訊識別：在醫療影像資料或影片中進行音訊與影像檢索，有效提升診斷和分析效率。
如何使用 Gemini 1.5 Flash?
使用Gemini 1.5 Flash的方式非常靈活，根據不同需求，企業和開發者可以選擇最適合的接入方式。首先，最簡單的方式是直接透過 Google Gemini 的聊天機器人，以互動的方式體驗Gemini 1.5 Flash的強大功能，適合小規模的查詢或一般使用。其次，開發者可以選擇 透過 API 串接，將Gemini 1.5 Flash無縫整合到自家的應用中，從而打造專屬的AI解決方案。最後，對於需要多種模型整合的企業，小豬科技提供了一個 統一的API介面，將 Gemini 1.5 Flash 與Claude 3.5、ChatGPT 等主流AI模型整合在一起。透過這個API介面，企業可以根據不同任務需求靈活切換模型，大幅提升AI應用的靈活性與效能，並降低整合成本。
常見問題 FAQ
Gemini 1.5 Flash能支援哪些語言和模態？此模型支援多種語言，包括英語、中文、日語、法語等，並支援跨模態自動化處理，特別在長內容翻譯和檢索方面表現出色。
Gemini 1.5 Flash的費用如何計算？Gemini 1.5 Flash採用即付即用的計費模式，當提示內容少於128k符記時，輸入價格為每百萬符記$0.075，輸出價格為$0.30，而內容快取為$0.01875。當提示超過128k符記時，輸入價格為$0.15，輸出價格為$0.60，脈絡快取為$0.0375。此外，還有每小時$1.00的脈絡快取選項，適合高需求的數據存取。
Gemini 1.5 Flash的Token和內容限制有哪些？在Token限制上，Gemini 1.5 Flash的輸入Token限制為1,048,576，而輸出Token限制為8,192。每則提示可包含最多3,600張圖片、長達1小時的影片或約9.5小時的音訊內容，使其非常適合處理長內容需求的應用場景。
有哪些方式可以使用 Gemini 1.5 Flash？使用Gemini 1.5 Flash的方式多樣化，根據不同需求可選擇以下三種方式：直接透過Google Gemini聊天機器人進行互動、透過API串接至自家應用、以及透過小豬科技提供的統一API接口來整合多種AI模型，包括Gemini 1.5 Flash、Claude 3.5和ChatGPT API，根據不同任務需求靈活切換。
結論
Gemini 1.5 Flash以其高效能與多模態處理能力，在處理長內容資料方面展現出強大優勢。此模型不僅具備成本效益，還能有效應對多樣化資料的需求。Gemini 1.5 Flash為企業在多模態處理、大數據分析和跨模態應用中提供了值得信賴的解決方案，未來將成為推動人工智慧應用的重要基石。
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