google/gemini-3.1-flash-lite

LLM

Gemini 3.1 Flash Lite API by Google

google/gemini-3.1-flash-lite

Gemini-3.1-flash-lite

Lightweight, low-latency model optimized for simple tasks, large-scale deployments, and cost-sensitive applications.

Parameter

Contoh kode
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.1-flash-lite",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Instalasi

Instal paket dependensi yang diperlukan.

pip install requests

Autentikasi

Semua permintaan API memerlukan autentikasi melalui API key. Anda bisa mendapatkan API key dari dasbor Atlas Cloud.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP Headers

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Jaga keamanan API key Anda

Jangan pernah mengekspos API key Anda di kode sisi klien atau repositori publik. Gunakan variabel lingkungan atau proxy backend sebagai gantinya.

Kirim permintaan

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1024
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Input Schema

Parameter berikut diterima di isi permintaan.

Total: 5Wajib: 2Opsional: 3

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "google/gemini-3.1-flash-lite"

messagesarray[object]required

A list of messages comprising the conversation so far.

rolestringrequired

The role of the message author. One of "system", "user", or "assistant".

systemuserassistant

contentstringrequired

The content of the message.

max_tokensinteger

The maximum number of tokens to generate in the completion.

Default: 1024Min: 1

temperaturenumber

Sampling temperature between 0 and 2. Higher values make output more random, lower values more focused and deterministic.

Default: 0.7Min: 0Max: 2

streamboolean

If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.

Default: false

Contoh Isi Permintaan

{
  "model": "google/gemini-3.1-flash-lite",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Output Schema

API mengembalikan respons yang kompatibel dengan ChatCompletion.

idstringrequired

Unique identifier for the completion.

objectstringrequired

Object type, always "chat.completion".

Default: "chat.completion"

createdintegerrequired

Unix timestamp of when the completion was created.

modelstringrequired

The model used for the completion.

choicesarray[object]required

List of completion choices.

indexintegerrequired

Index of the choice.

messageobjectrequired

The generated message.

finish_reasonstringrequired

The reason generation stopped.

stoplengthcontent_filter

usageobjectrequired

Token usage statistics.

prompt_tokensintegerrequired

Number of tokens in the prompt.

completion_tokensintegerrequired

Number of tokens in the completion.

total_tokensintegerrequired

Total tokens used.

Contoh Respons

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "model-name",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills mengintegrasikan 400+ model AI langsung ke asisten pengkodean AI Anda. Satu perintah untuk menginstal, lalu gunakan bahasa alami untuk menghasilkan gambar, video, dan mengobrol dengan LLM.

Klien yang Didukung

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ klien yang didukung

Instalasi

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Atur API Key

Dapatkan API key dari dasbor Atlas Cloud dan atur sebagai variabel lingkungan.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Kemampuan

Setelah diinstal, Anda dapat menggunakan bahasa alami di asisten AI Anda untuk mengakses semua model Atlas Cloud.

Pembuatan GambarBuat gambar dengan model seperti Nano Banana 2, Z-Image, dan lainnya.

Pembuatan VideoBuat video dari teks atau gambar dengan Kling, Vidu, Veo, dll.

Obrolan LLMMengobrol dengan Qwen, DeepSeek, dan model bahasa besar lainnya.

Unggah MediaUnggah file lokal untuk pengeditan gambar dan alur kerja gambar-ke-video.

Pelajari lebih lanjut

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server menghubungkan IDE Anda dengan 400+ model AI melalui Model Context Protocol. Berfungsi dengan klien apa pun yang kompatibel dengan MCP.

Klien yang Didukung

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ klien yang didukung

Instalasi

npx -y atlascloud-mcp

Konfigurasi

Tambahkan konfigurasi berikut ke file pengaturan MCP di IDE Anda.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Alat yang Tersedia

atlas_generate_imageBuat gambar dari prompt teks.

atlas_generate_videoBuat video dari teks atau gambar.

atlas_chatMengobrol dengan model bahasa besar.

atlas_list_modelsJelajahi 400+ model AI yang tersedia.

atlas_quick_generatePembuatan konten satu langkah dengan pemilihan model terbaik otomatis.

atlas_upload_mediaUnggah file lokal untuk alur kerja API.

Pelajari lebih lanjut

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Jelajahi Model Serupa

NEW

HOT

Fast and cost-efficient multimodal model designed for high-throughput applications, real-time interactions, and everyday AI tasks.

LLM

Gemini 3.5 Flash

Preview version of Google's flagship reasoning model, offering enhanced analytical capabilities, long-context understanding, and advanced multimodal performance.

LLM

PROPREVIEW