Gemini Flex API, अनुमान लगाने वाला टियर है. यह स्टैंडर्ड दरों की तुलना में 50% कम कीमत पर उपलब्ध है. हालांकि, इसमें जवाब मिलने में लगने वाला समय अलग-अलग हो सकता है और यह सबसे अच्छी उपलब्धता के साथ काम करता है. इसे ऐसे वर्कलोड के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनमें कुछ समय की देरी से काम चल जाता है. साथ ही, जिनमें सिंक्रोनस प्रोसेसिंग की ज़रूरत होती है, लेकिन स्टैंडर्ड एपीआई की रीयल-टाइम परफ़ॉर्मेंस की ज़रूरत नहीं होती.
Flex का इस्तेमाल कैसे करें
Flex टियर का इस्तेमाल करने के लिए, अपने अनुरोध में service_tier को flex के तौर पर सेट करें. इस फ़ील्ड को शामिल न करने पर, अनुरोधों के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से स्टैंडर्ड टियर का इस्तेमाल किया जाता है.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="Analyze this dataset for trends...",
service_tier='flex'
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const client = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await client.interactions.create({
model: 'gemini-3.8-flash',
input: 'Analyze this dataset for trends...',
service_tier: 'flex'
});
console.log(interaction.output_text);
}
await main();
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ServiceTier;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("Analyze this dataset for trends..."))
.serviceTier(ServiceTier.FLEX)
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
ऐप पर जाएं
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Analyze this dataset for trends..."),
ServiceTier: interactions.ServiceTierFlex.ToPointer(),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if res.Interaction.OutputText != nil {
fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
}
}
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": "Analyze this dataset for trends...",
"service_tier": "flex"
}'
Flex inference की सुविधा कैसे काम करती है
Gemini Flex inference, स्टैंडर्ड एपीआई और Batch API के 24 घंटे के टर्नअराउंड के बीच के अंतर को कम करता है. यह ऑफ़-पीक समय में, "शेड की जा सकने वाली" कंप्यूट क्षमता का इस्तेमाल करता है. इससे बैकग्राउंड में होने वाले टास्क और क्रमवार वर्कफ़्लो के लिए, कम लागत वाला समाधान मिलता है.
| सुविधा | Flex | प्राथमिकता | स्टैंडर्ड | बैच |
|---|---|---|---|---|
| कीमत | 50% की छूट | स्टैंडर्ड वर्शन की तुलना में 75 से 100% ज़्यादा | फ़ुल टिकट | 50% की छूट |
| लेटेंसी | मिनट (1 से 15 मिनट का टारगेट) | कम (सेकंड) | सेकंड से मिनट | 24 घंटे तक |
| भरोसेमंद होना | उपलब्ध कनेक्शन के हिसाब से सबसे अच्छी क्वालिटी (शेड की जा सकने वाली) | ज़्यादा (नॉन-शेडेबल) | ज़्यादा / सामान्य से ज़्यादा | ज़्यादा (थ्रूपुट के लिए) |
| इंटरफ़ेस | सिंक्रोनस | सिंक्रोनस | सिंक्रोनस | एसिंक्रोनस |
मुख्य फ़ायदे
- लागत कम होना: इससे नॉन-प्रोडक्शन इवैल, बैकग्राउंड एजेंट, और डेटा को बेहतर बनाने में काफ़ी बचत होती है.
- आसानी से लागू करना: अपने मौजूदा अनुरोधों में बस एक पैरामीटर जोड़ें.
- सिंक्रोनस वर्कफ़्लो: यह वर्कफ़्लो, एपीआई की उन चेन के लिए सबसे सही है जिनमें अगला अनुरोध, पिछले अनुरोध के आउटपुट पर निर्भर करता है. इसलिए, यह एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए बैच से ज़्यादा फ़्लेक्सिबल है.
उपयोग के उदाहरण
- ऑफ़लाइन आकलन: "एलएलएम-एज़-ए-जज" रिग्रेशन टेस्ट या लीडरबोर्ड चलाना.
- बैकग्राउंड एजेंट: ऐसे टास्क जो क्रम से किए जाते हैं. जैसे, सीआरएम अपडेट, प्रोफ़ाइल बनाना या कॉन्टेंट मॉडरेशन. इनमें कुछ मिनट की देरी स्वीकार की जा सकती है.
- बजट की कमी वाली रिसर्च: ऐसे ऐकडेमिक एक्सपेरिमेंट जिनमें सीमित बजट में ज़्यादा टोकन की ज़रूरत होती है.
तय सीमाएं
फ़्लेक्स इन्फ़्रेंस ट्रैफ़िक को, अनुरोध भेजने की सामान्य सीमाओं में गिना जाता है. इसमें Batch API की तरह, अनुरोध भेजने की ज़्यादा सीमाएं नहीं मिलती हैं.
कम की जा सकने वाली क्षमता
फ़्लेक्स ट्रैफ़िक को कम प्राथमिकता दी जाती है. अगर स्टैंडर्ड ट्रैफ़िक में अचानक बढ़ोतरी होती है, तो Flex के अनुरोधों को रोका जा सकता है या उन्हें हटा दिया जा सकता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि ज़्यादा प्राथमिकता वाले उपयोगकर्ताओं के लिए क्षमता बनी रहे. अगर आपको ज़्यादा प्राथमिकता वाली इनफ़रेंस सुविधा चाहिए, तो प्राथमिकता के आधार पर इनफ़रेंस देखें
गड़बड़ी के कोड
जब फ़्लेक्स क्षमता उपलब्ध नहीं होती है या सिस्टम में ज़्यादा लोड होता है, तो एपीआई गड़बड़ी के स्टैंडर्ड कोड दिखाएगा:
- 503 कोड वाली गड़बड़ी: सेवा उपलब्ध नहीं है: इस्तेमाल करने की मौजूदा सीमा पूरी हो गई है.
- 429 बहुत ज़्यादा अनुरोध: अनुरोधों की संख्या तय सीमा से ज़्यादा हो गई है या संसाधन खत्म हो गए हैं.
क्लाइंट की ज़िम्मेदारी
- सर्वर साइड से फ़ॉलबैक नहीं होता: अचानक लगने वाले शुल्क से बचने के लिए, अगर Flex की क्षमता पूरी हो जाती है, तो सिस्टम Flex के अनुरोध को स्टैंडर्ड टियर में अपने-आप अपग्रेड नहीं करेगा.
- फिर से कोशिश करना: आपको क्लाइंट-साइड पर, फिर से कोशिश करने का अपना लॉजिक लागू करना होगा. इसके लिए, एक्स्पोनेंशियल बैकऑफ़ का इस्तेमाल करें.
- टाइमआउट: फ़्लेक्स अनुरोधों को कतार में रखा जा सकता है. इसलिए, हमारा सुझाव है कि क्लाइंट-साइड टाइमआउट को 10 मिनट या उससे ज़्यादा पर सेट करें, ताकि कनेक्शन समय से पहले बंद न हो.
टाइम आउट विंडो में बदलाव करना
REST API और क्लाइंट लाइब्रेरी के लिए, हर अनुरोध के हिसाब से टाइमआउट कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं. हमेशा यह पक्का करें कि क्लाइंट-साइड टाइमआउट, सर्वर के लिए तय की गई इंतज़ार की अवधि के बराबर हो. उदाहरण के लिए, फ़्लेक्स की इंतज़ार की कतारों के लिए 600 सेकंड से ज़्यादा. एसडीके, टाइम आउट की वैल्यू मिलीसेकंड में लेते हैं.
हर अनुरोध के लिए समयसीमाएं
Python
from google import genai
client = genai.Client(http_options={"timeout": 900000})
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="why is the sky blue?",
service_tier="flex",
)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const client = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await client.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "why is the sky blue?",
service_tier: "flex",
}, {timeout: 900000});
}
await main();
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ServiceTier;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
Client client =
Client.builder()
.httpOptions(HttpOptions.builder().timeout(900000).build())
.build();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("why is the sky blue?"))
.serviceTier(ServiceTier.FLEX)
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
ऐप पर जाएं
package main
import (
"context"
"log"
"time"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
HTTPOptions: genai.HTTPOptions{
Timeout: genai.Ptr(15 * time.Minute),
},
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("why is the sky blue?"),
ServiceTier: interactions.ServiceTierFlex.ToPointer(),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
_ = res
}
फिर से कोशिश करने की सुविधा लागू करना
फ़्लेक्स को बंद किया जा सकता है और इसमें 503 गड़बड़ियां होती हैं. इसलिए, यहां उन अनुरोधों को जारी रखने के लिए फिर से कोशिश करने के लॉजिक को लागू करने का एक उदाहरण दिया गया है जिन्हें पूरा नहीं किया जा सका:
Python
import time
from google import genai
client = genai.Client()
def call_with_retry(max_retries=3, base_delay=5):
for attempt in range(max_retries):
try:
return client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="Analyze this batch statement.",
service_tier="flex",
)
except Exception as e:
if attempt < max_retries - 1:
delay = base_delay * (2 ** attempt) # Exponential Backoff
print(f"Flex busy, retrying in {delay}s...")
time.sleep(delay)
else:
print("Flex exhausted, falling back to Standard...")
return client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="Analyze this batch statement."
)
interaction = call_with_retry()
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({});
async function sleep(ms) {
return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
}
async function callWithRetry(maxRetries = 3, baseDelay = 5) {
for (let attempt = 0; attempt < maxRetries; attempt++) {
try {
console.log(`Attempt ${attempt + 1}: Calling Flex tier...`);
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "Analyze this batch statement.",
service_tier: 'flex',
});
return interaction;
} catch (e) {
if (attempt < maxRetries - 1) {
const delay = baseDelay * (2 ** attempt);
console.log(`Flex busy, retrying in ${delay}s...`);
await sleep(delay * 1000);
} else {
console.log("Flex exhausted, falling back to Standard...");
return await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "Analyze this batch statement.",
});
}
}
}
}
async function main() {
const interaction = await callWithRetry();
console.log(interaction.output_text);
}
await main();
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ServiceTier;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
int maxRetries = 3;
int baseDelay = 5;
Interaction interaction = null;
for (int attempt = 0; attempt < maxRetries; attempt++) {
try {
CreateModelInteraction flexParams =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("Analyze this batch statement."))
.serviceTier(ServiceTier.FLEX)
.build();
interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(flexParams)).interaction().get();
break;
} catch (Exception e) {
if (attempt < maxRetries - 1) {
int delay = baseDelay * (1 << attempt); // Exponential Backoff
System.out.println("Flex busy, retrying in " + delay + "s...");
Thread.sleep(delay * 1000L);
} else {
System.out.println("Flex exhausted, falling back to Standard...");
CreateModelInteraction standardParams =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("Analyze this batch statement."))
.build();
interaction =
client
.interactions
.create(CreateInteractionRequestBody.of(standardParams))
.interaction()
.get();
}
}
}
if (interaction != null) {
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
}
ऐप पर जाएं
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"time"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
maxRetries := 3
baseDelay := 5
var interaction *interactions.Interaction
for attempt := 0; attempt < maxRetries; attempt++ {
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Analyze this batch statement."),
ServiceTier: interactions.ServiceTierFlex.ToPointer(),
}),
})
if err == nil {
interaction = res.Interaction
break
}
if attempt < maxRetries-1 {
delay := baseDelay * (1 << attempt) // Exponential Backoff
fmt.Printf("Flex busy, retrying in %ds...\n", delay)
time.Sleep(time.Duration(delay) * time.Second)
} else {
fmt.Println("Flex exhausted, falling back to Standard...")
stdRes, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Analyze this batch statement."),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
interaction = stdRes.Interaction
}
}
if interaction != nil && interaction.OutputText != nil {
fmt.Println(*interaction.OutputText)
}
}
कीमत
फ़्लेक्स इन्फ़रेंस की कीमत, स्टैंडर्ड एपीआई की कीमत का 50% होती है. इसका बिल हर टोकन के हिसाब से भेजा जाता है.
इन मॉडल के साथ काम करता है
इन मॉडल में फ़्लेक्स इन्फ़रेंस की सुविधा काम करती है:
| मॉडल | Flex inference |
|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | ✔️ |
| Gemini 3.7 Flash | ✔️ |
| Gemini 3.6 Flash | ✔️ |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | ✔️ |
| Gemini 3.5 Flash | ✔️ |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | ✔️ |
| Gemini 3.1 Pro की झलक | ✔️ |
| Gemini 3 Flash की झलक | ✔️ |
| Gemini 2.5 Pro | ✔️ |
| Gemini 2.5 Flash | ✔️ |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | ✔️ |
आगे क्या करना है
- इंतज़ार का समय बहुत कम रखने से जुड़ी सेटिंग के लिए, प्राथमिकता के आधार पर अनुमान लगाना.
- टोकन: टोकन के बारे में जानें.