“gemini-3.1-flash-lite-image 到底支不支持推理模式？”是最近在 API 调用群里被问得最多的问题之一。答案是肯定的，而且这不是猜测——我们结合 Google 官方文档，通过 APIYI 网关做了三组对照实验，拿到了真实的 token 消耗和延迟数据。本文将从参数结构、实测数据、计费规则三个角度，把 thinkingLevel 这个开关讲透。 核心价值: 读完本文，你会明确 gemini-3.1-flash-lite-image 的推理模式怎么开、开了之后多花多少 token、以及什么场景值得为这份延迟买单。 gemini-3.1-flash-lite-image 推理模式核心结论 先给结论，再讲细节。Google 官方文档明确写道，借助 gemini-3.1-flash-image 和 gemini-3.1-flash-lite-image，开发者可以控制模型使用的思考量，这意味着 flash-lite 这一档同样内置了推理能力，并非只有旗舰模型才有。但并不是所有图片模型都支持这个参数，下表是三款主流 Gemini 图片模型的支持情况对比。 模型 是否支持 thinkingLevel 可调档位 默认档位 备注 gemini-3.1-flash-image ✅ 支持 minimal / high minimal 官方文档明确列出 gemini-3.1-flash-lite-image ✅ 支持 minimal / high minimal 与 flash-image 共用同一套 thinkingConfig gemini-3-pro-image ⚠️…