Gemini 2.5 Flash-Liteとは？特徴や活用方法を解説する記事を公開

「DEKIRU.AI（デキルエーアイ）」は、Gemini 2.5 Flash-Liteを解説する記事を公開しました。

Gemini 2.5 Flash-Liteは、GoogleのGemini 2.5モデルファミリーにおける最新の製品であり、2025年7月22日に安定版として一般提供（GA）が開始されました。それ以前は、2025年6月17日からパブリックプレビューとして提供されていました。
このモデルは、Gemini 2.5ファミリーの中で「最速かつ最も低コスト」なモデルとして特別に設計されており、「インテリジェンス・パー・ダラーのフロンティアを押し広げる」ことを目指しています。

Gemini 2.5 Flash-Liteの位置付けと開発背景
Gemini 2.5 Flash-Liteは、GoogleのGemini 2.5モデルファミリーにおける最新の製品であり、2025年7月22日に安定版として一般提供（GA）が開始されました。それ以前は、2025年6月17日からパブリックプレビューとして提供されていました。

このモデルは、Gemini 2.5ファミリーの中で「最速かつ最も低コスト」なモデルとして特別に設計されており、「インテリジェンス・パー・ダラーのフロンティアを押し広げる」ことを目指しています。

Gemini 2.5 Flash-Liteの主要機能と技術仕様
Gemini 2.5 Flash-Liteは、その効率性を追求しながらも、堅牢な機能セットを保持しています。

100万トークンコンテキストウィンドウ: このモデルの際立った特徴の一つは、広大なコンテキストウィンドウです。最大1,048,576入力トークンとデフォルトで65,536出力トークンをサポートします。これにより、膨大なドキュメント、長時間の会話、複雑なデータセットを単一のプロンプトで処理することが可能になり、コンテキスト管理のためのチャンキングや外部の検索拡張生成（RAG）システムの必要性を大幅に削減します。
マルチモーダル入力対応: テキスト、コード、画像、音声、動画といった幅広い入力モダリティに対応しています。これにより、多様な実世界の情報源から情報を理解し、処理できる多用途なアプリケーションの開発が可能になります。具体的な制限としては、プロンプトあたり最大3,000枚の画像（最大7MB）、3,000のドキュメントファイル（最大50MB、最大1,000ページ）、10本の動画（最大45～60分）、1つの音声ファイル（約8.4時間または100万トークン）をサポートします。
ネイティブツール統合（Google検索、コード実行、URLコンテキスト）: Google検索との連携による事実の正確性と最新情報の取得、およびPythonコードを生成・実行して複雑な問題を反復的に解決するコード実行機能が組み込まれています。これにより、外部統合の必要性が減り、開発ワークフローが簡素化されます。
思考バジェット制御: より要求の厳しいユースケース向けに、「思考」（マルチパス推論）をオプションで有効にすることができます。これにより、開発者は速度とコストを、より深い推論能力との間でバランスを取ることが可能です。デフォルトでは、速度とコストを優先するためにこの機能は無効になっています。
技術パラメータ: デフォルトの温度は1.0（範囲0.0～2.0）、topPは0.95（範囲0.0～1.0）、topKは64に固定、candidateCountは1～8（デフォルト1）です。
Gemini 2.5 Flash-Liteのパフォーマンスとコスト効率
Gemini 2.5 Flash-Liteは、その名が示す通り、優れたパフォーマンスとコスト効率を実現しています。

速度とレイテンシ: 「クラス最高の速度」を誇り、2.0 Flash-Liteおよび2.0 Flashの両方よりも広範なプロンプトサンプルで低レイテンシを実現しています 1。特に、2.0 Flashと比較して1.5倍高速です。典型的なレイテンシは約300ミリ秒と報告されています。スループットは191.4トークン/秒（tps）とされています。
料金体系: 非常に費用対効果が高く、入力トークン100万あたり0.10ドル、出力トークン100万あたり0.40ドルで提供されます。ただし、一部の報告では、入力トークン100万あたり0.075ドル、出力トークン100万あたり0.30ドルとさらに低価格が示されており、この場合、ブレンド価格は1,000トークンあたり0.19ドルとなります。また、プレビュー版のリリース以降、音声入力の料金が40%削減されました。
Gemini 2.5 Flash-Liteの主要なユースケースと導入事例
Gemini 2.5 Flash-Liteは、レイテンシに敏感なタスクや高ボリュームのワークロードに理想的です。例えば、翻訳、分類、インテリジェントルーティングなどが挙げられます。

具体的な導入事例としては、以下のようなものがあります。

Satlyt: 分散型宇宙コンピューティングプラットフォームを構築しており、Gemini 2.5 Flash-Liteを活用して、軌道上テレメトリーのリアルタイム要約、自律タスク管理、衛星間通信解析を行っています。その速度により、重要なオンボード診断のレイテンシが45%削減され、消費電力が30%減少しました。
HeyGen: AIを活用して動画コンテンツ用のアバターを作成する企業で、Gemini 2.5 Flash-Liteを利用して動画の企画、コンテンツの分析と最適化、180以上の言語への動画翻訳を自動化し、グローバルでパーソナライズされたユーザー体験を提供しています。
DocsHound: 製品デモをドキュメントに変換するツールです。Gemini 2.5 Flash-Liteを使用して長尺動画を処理し、低レイテンシで数千枚のスクリーンショットを抽出することで、映像を包括的なドキュメントやAIエージェントのトレーニングデータに変換する時間を大幅に短縮しています。
Evertune: ブランドがAIモデル全体でどのように表現されているかを理解するのを支援するサービスです。Gemini 2.5 Flash-Liteは、分析とレポート生成を劇的に高速化し、大量のモデル出力を迅速にスキャンして統合することで、顧客に動的でタイムリーな情報を提供しています。

Gemini 2.5 Flash-Liteは、その特性から特定のシナリオで特に価値を発揮します。

高ボリューム、レイテンシに敏感なアプリケーション: クラス最高の速度と低レイテンシにより、リアルタイムの顧客サポート、応答性の高いチャットボット、迅速なコンテンツ分類、オンザフライ翻訳に理想的です。
コスト最適化されたワークロード: 入力100万トークンあたり$0.075～0.10、出力100万トークンあたり0.30～$0.40という積極的な価格設定により、コスト効率が最重要視される大量のデータ処理アプリケーションに非常に適しています。
大規模なマルチモーダルデータ処理: 100万トークンのコンテキストウィンドウ内で広範なマルチモーダル入力（画像、音声、動画、ドキュメント）を処理できるため、動画からの自動ドキュメント化（DocsHound）、リアルタイムのテレメトリー要約（Satlyt）、動画コンテンツ分析（HeyGen）などのタスクに優れています。
柔軟なインテリジェンスを必要とする動的ワークロード: 「思考バジェット制御」機能により、開発者はモデルの推論深度を微調整できます。これにより、通常は速度とコストを優先するものの、時にはより深いインテリジェンスを必要とするタスクに適応可能です。

「DEKIRU.AI（デキルエーアイ）」内の記事では主要競合モデルとGemini 2.5 Flash-Liteの比較分析についても解説しています。
是非以下の記事をご覧ください。

https://dekiru.ai/737/