Quellen: Gemini-API-Preisliste, Modellübersicht, Deprecations, Videolängen aus der Video-Understanding-Dokumentation («Models with a 1M context window can process videos up to 3 hours long by default (at low media resolution), or up to 1 hour long at high media resolution»), Plattformname von der Produktseite («Gemini Enterprise Agent Platform (formerly Vertex AI)»), SLA-Angaben aus Gemini Online Inference API — Service Level Agreement und Vertex AI Platform SLA — alle abgerufen am 23. September 2026. Google führt 3.1 Pro weiterhin als Preview. Die CHF-Beträge sind Umrechnungen der USD-Listenpreise zum EZB-Referenzkurs vom 22. September 2026 (1 USD = 0.8194 CHF); massgeblich bleibt Googles Preisliste in USD.Gemini von Google setzt beim LLM für AI Automation einen eigenen Schwerpunkt: Text, Bild, Video, Audio und PDF nimmt die API direkt entgegen, ohne vorgeschaltete Spezialmodelle. Für multimodale Automationen ist Gemini damit naheliegend — und die kostenlose Stufe der Flash-Modelle macht den Einstieg ohne Budget möglich.
Bei erdinc.ai setzen wir Gemini 3.1 Flash-Lite für den Beratungs-Chatbot auf unserer eigenen Website ein. Diese Seite teilt unsere Erfahrungen und zeigt, wo Gemini in der AI Automation seine Stärken hat — und wo andere Modelle besser geeignet sind.
Die Modellpalette: Pro, Flash und Flash-Lite
Google führt drei Stufen, die unterschiedliche Automation-Anforderungen bedienen:
Gemini 3.1 Pro (Preview) — Die Pro-Stufe
Gemini 3.1 Pro beschreibt Google als «Our 3rd generation Pro model, built for multimodal understanding, agentic capabilities, and vibe-coding». Google führt es weiterhin als Preview:
- Multimodal: Video-Analyse, Audio-Transkription und Bildverständnis in einem Modell
- Kontext: 1'048'576 Token Eingabe, 65'536 Token Ausgabe
- Pricing: USD 2.00 Input / USD 12.00 Output je 1 Mio. Tokens bis 200'000 Token Kontext (rund CHF 1.64 / CHF 9.83); darüber USD 4.00 / USD 18.00 (rund CHF 3.28 / CHF 14.75)
- Keine kostenlose Stufe: In Googles Preisliste steht für 3.1 Pro im Free Tier «Not available»
Gemini 3.8 Flash — Das neueste Modell
Gemini 3.8 Flash ist seit dem 2. September 2026 verfügbar; Google nennt es «Our most intelligent Flash model, engineered for long-horizon software engineering, autonomous agents, and complex enterprise workflows».
- Eingaben: Text, Bild, Video, Audio und PDF; Kontext 1'048'576 Token, Ausgabe bis 65'536 Token
- Werkzeuge: Function Calling, Grounding mit Google Search, Code Execution, File Search, strukturierte Ausgaben; Computer Use als Preview
- Pricing: USD 0.75 Input / USD 3.75 Output je 1 Mio. Tokens bis 31. Dezember 2026 (rund CHF 0.61 / CHF 3.07), ab 1. Januar 2027 USD 1.50 / USD 7.50 (rund CHF 1.23 / CHF 6.15) — derselbe Satz gilt für alle Eingabearten einschliesslich Audio
- Vorgänger: Gemini 3.7 und 3.6 Flash führt Google als Vorgängergeneration zum selben Preis, Gemini 3.5 Flash als «legacy» zu USD 1.50 / 9.00. Für das ältere Gemini 3 Flash (Preview, USD 0.50 / 3.00) nennt Google Gemini 3.6 Flash als Ersatz
- Ideal für: Standard-Automation, Content-Verarbeitung, Dokumentenanalyse, Agenten
Gemini 3.5 und 3.1 Flash-Lite — Die Kostenoptimierer
Flash-Lite ist die Stufe für hohe Volumen zu niedrigen Token-Preisen:
- Gemini 3.5 Flash-Lite: laut Google «Our fastest, most cost-effective 3.5 model for high-throughput execution»; USD 0.30 Input (für Text, Bild, Video und Audio) / USD 2.50 Output je 1 Mio. Tokens (rund CHF 0.25 / CHF 2.05)
- Gemini 3.1 Flash-Lite: USD 0.25 Input für Text, Bild und Video, USD 0.50 für Audio / USD 1.50 Output (rund CHF 0.20 / CHF 1.23); Abschaltung angekündigt für den 7. Mai 2027, Ersatz ist 3.5 Flash-Lite
- Latenz: Eine Latenzzusage in Millisekunden veröffentlicht Google nicht; messen Sie die Antwortzeit im eigenen Setup
- Free Tier: beide kostenlos über Google AI Studio nutzbar
- Ideal für: Chatbots, Klassifikation, Routing, hochvolumige Tasks
Google AI Studio und Gemini Enterprise Agent Platform
Google AI Studio — Kostenloser Einstieg
Google AI Studio ist die schnellste Methode, mit Gemini zu experimentieren:
- Kostenlose Stufe: für die Flash- und Flash-Lite-Modelle, nicht für Gemini 3.1 Pro
- Rate Limits: die geltenden Werte weist AI Studio je Konto aus
- Prompt-Editor: Visuelles Testen und Iterieren von Prompts
- API-Key-Management: Einfache Erstellung und Verwaltung von API Keys
Gemini Enterprise Agent Platform (früher Vertex AI) — Enterprise-Plattform
Google hat Vertex AI in die Gemini Enterprise Agent Platform überführt. Für produktive Automationen bietet sie erweiterte Funktionen:
- SLA-garantierte Verfügbarkeit: Für die Methoden
generateContentundstreamGenerateContentder Gemini-Inferenz-API sagt Google eine monatliche Verfügbarkeit von 99,5 % zu; bei Modellen mit ausdrücklich verkürzter Verfügbarkeitszusage sind es 95 %. Die 99,9 % der Plattform-SLA gelten für Training, Deployment und Batch Prediction — nicht für die Modellaufrufe selbst - EU-Region: Datenverarbeitung in europäischen Rechenzentren möglich
- Fine-Tuning: Anpassung ausgewählter Gemini-Modelle an spezifische Domänen; welche Modelle das unterstützen, steht in der Plattformdokumentation
- Integration mit Google Cloud: Anbindung an BigQuery, Cloud Functions und weitere Google-Services
Gemini API: Streaming, Function Calling und Grounding
Content Generation API
Die Gemini API ist eine REST-Schnittstelle unter generativelanguage.googleapis.com:
- GenerateContent: Standard-Endpunkt für Text-, Bild- und Dokumentverarbeitung
- StreamGenerateContent: Server-Sent Events für Echtzeit-Streaming
- CountTokens: Token-Zählung vor dem Request für Kostenkontrolle
Function Calling — Automation-Herzstück
Gemini Function Calling ermöglicht strukturierte Tool-Aufrufe:
- Tool-Definitionen: Funktionen werden als JSON Schema beschrieben
- Automatische Auswahl: Gemini wählt das passende Tool basierend auf dem Kontext
- Multi-Tool-Support: Mehrere Tools in einer Konversation
- Forced Function Calling: Option, eine bestimmte Funktion zu erzwingen
Grounding with Google Search
Gemini kann Antworten auf aktuelle Google-Suchergebnisse stützen:
- Aktuelle Quellen: Die Antwort stützt sich auf Suchergebnisse statt nur auf Trainingsdaten
- Zitatquellen: Gemini liefert Links zu den verwendeten Quellen
- Kosten: Laut Google kann eine Anfrage eine oder mehrere Suchanfragen auslösen, die jeweils einzeln berechnet werden
- Ideal für: Chatbots, Recherche-Agents, Fakten-Checks in Content-Pipelines
4 Praxisbeispiele: Gemini in der AI Automation
1. Document Processing Pipeline
Szenario, kein Kundenprojekt. Ein Logistikbetrieb setzt Gemini 3.8 Flash für die automatisierte Verarbeitung von Lieferscheinen, Rechnungen und Zolldokumenten ein. Die direkte Verarbeitung von Bildern und PDF erkennt und extrahiert Daten aus gescannten Dokumenten — ohne separates OCR-Tool.
2. Vision-Agent für Qualitätskontrolle
Szenario, kein Kundenprojekt. Ein Fertigungsbetrieb setzt Gemini als Vision-Agenten in der Qualitätskontrolle ein. Kamerabilder werden laufend analysiert und Defekte automatisch erkannt. Ob Flash oder Flash-Lite schnell genug für die Inline-Prüfung ist, zeigt ein Test mit der eigenen Taktzeit.
3. Beratungs-Chatbot auf erdinc.ai
Der Chatbot auf unserer Website erdinc.ai nutzt Gemini 3.1 Flash-Lite, mit Gemini 2.5 Flash-Lite aus der Vorgängergeneration als Rückfallmodell. Er beantwortet Besucherfragen auf Deutsch und stützt sich dabei auf eine eigene Wissensbasis, aus der er vor jeder Antwort die passenden Abschnitte abruft (RAG).
4. Data Pipeline mit Google Sheets
Szenario, kein Kundenprojekt. Ein Beratungsunternehmen automatisiert die Marktanalyse mit Gemini und Google Sheets. Gemini analysiert Wettbewerber-Websites (Text + Screenshots), extrahiert relevante Informationen und schreibt strukturierte Zusammenfassungen direkt in Google Sheets — alles über Make-Workflows orchestriert.
erdinc.ai Chatbot: Gemini Flash-Lite im Praxiseinsatz
Wir nutzen Gemini 3.1 Flash-Lite als LLM für den Beratungs-Chatbot auf erdinc.ai. Die Entscheidung basiert auf drei Faktoren:
Warum Gemini Flash-Lite für unseren Chatbot
- Geschwindigkeit: Nutzer erwarten bei einem Chatbot sofortige Reaktionen; Flash-Lite ist Googles Stufe für schnelle, hochvolumige Anfragen
- Kosten: Bei mehreren tausend Chatbot-Interaktionen pro Monat fallen die Kosten mit rund CHF 0.20 je 1 Mio. Input-Tokens kaum ins Gewicht
- Free Tier: Für Development und Testing nutzen wir die kostenlose Stufe von Google AI Studio
Was wir gelernt haben
- Qualität ist ausreichend: Für fokussierte Fragen zu unseren Themen liefert Flash-Lite präzise Antworten — eine Beobachtung aus dem eigenen Betrieb, keine Messreihe
- Die Wissensbasis trägt: Weil der Chatbot vor jeder Antwort passende Abschnitte aus der eigenen Wissensbasis abruft, muss das Modell die Fakten nicht selbst wissen
- Befristung einplanen: Google hat 3.1 Flash-Lite zum 7. Mai 2027 abgekündigt; bis dahin muss der Chatbot auf 3.5 Flash-Lite oder ein anderes Modell umgestellt sein
Vertiefen Sie Ihr Wissen:Dieses Setup illustriert unseren pragmatischen Ansatz: Nicht das «beste» Modell für alles, sondern das richtige Modell für jeden Zweck. Mehr dazu in unserem Guide zu LLMs für AI Automation.
Pricing: Gemini-Kosten für AI Automation in CHF
| Modell | Input / 1 Mio. Tokens | Output / 1 Mio. Tokens | Free Tier |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Flash-Lite | USD 0.25 (rund CHF 0.20) | USD 1.50 (rund CHF 1.23) | ja, Limiten je Konto |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | USD 0.30 (rund CHF 0.25) | USD 2.50 (rund CHF 2.05) | ja, Limiten je Konto |
| Gemini 3.8 Flash (bis 31.12.2026) | USD 0.75 (rund CHF 0.61) | USD 3.75 (rund CHF 3.07) | ja, Limiten je Konto |
| Gemini 3.8 Flash (ab 1.1.2027) | USD 1.50 (rund CHF 1.23) | USD 7.50 (rund CHF 6.15) | ja, Limiten je Konto |
| Gemini 3.1 Pro (Preview) | USD 2.00 (rund CHF 1.64) | USD 12.00 (rund CHF 9.83) | nicht verfügbar |
Free Tier im Detail
Google AI Studio bietet für die Flash- und Flash-Lite-Modelle eine kostenlose Stufe:
- Welche Modelle: Gemini 3.8, 3.7, 3.6 und 3.5 Flash sowie 3.5 und 3.1 Flash-Lite — nicht Gemini 3.1 Pro
- Konkrete Limiten: Google veröffentlicht dazu keine feste Tabelle; die für Ihr Konto geltenden Limiten stehen in Google AI Studio
- Keine Kreditkarte nötig: Start mit Google-Account
- Einschränkung: Inhalte aus der kostenlosen Stufe nutzt Google zur Produktverbesserung, in der kostenpflichtigen nicht
Kosten-Vergleich: Typische Szenarien
Die folgenden Beträge sind Modellrechnungen mit offengelegten Annahmen, keine Messwerte — sie fallen mit jeder anderen Prompt- und Antwortlänge anders aus.
- Chatbot mit Gemini 3.5 Flash-Lite (50'000 Interaktionen pro Monat): angenommen 1'000 bis 2'000 Input-Tokens und 300 bis 500 Output-Tokens je Interaktion. Das sind 50 bis 100 Mio. Input-Tokens (USD 15 bis 30) und 15 bis 25 Mio. Output-Tokens (USD 37.50 bis 62.50) — zusammen USD 52.50 bis 92.50 oder rund CHF 43 bis 76 pro Monat.
- Dokumentenverarbeitung mit Gemini 3.8 Flash (10'000 Dokumente pro Monat): angenommen 3'000 bis 8'000 Input-Tokens je Dokument und 500 bis 1'000 Output-Tokens. Das sind 30 bis 80 Mio. Input-Tokens (USD 22.50 bis 60) und 5 bis 10 Mio. Output-Tokens (USD 18.75 bis 37.50) — zusammen USD 41.25 bis 97.50 oder rund CHF 34 bis 80 pro Monat zum Satz bis Ende 2026; ab 2027 verdoppelt sich der Betrag auf rund CHF 68 bis 160.
- Multimodale Analyse mit Pro (1'000 Videos pro Monat): Hier hängt der Betrag vollständig von Videolänge und Medienauflösung ab, weil Video je Sekunde Tokens verbraucht. Ohne eine feste durchschnittliche Laufzeit ergäbe eine Frankenspanne nichts Belastbares; rechnen lässt sich das mit der eigenen Laufzeit über den
CountTokens-Endpunkt.
Gemini vs Claude vs GPT: Wann Gemini die richtige Wahl ist
Gemini ist eine naheliegende Wahl, wenn:
- Multimodal-Verarbeitung gefragt ist: Text, Bild, Video, Audio und PDF direkt in der API — die GPT-6-Modelle etwa nehmen laut OpenAI weder Audio noch Video entgegen
- Kosten kritisch sind: Flash-Lite ist auf hohe Volumen zu niedrigen Token-Preisen ausgelegt
- Google-Ökosystem genutzt wird: Integration mit Workspace, BigQuery, Cloud
- Prototyping ohne Budget: Die kostenlose Stufe der Flash-Modelle ermöglicht kostenloses Experimentieren
Häufig gestellte Fragen
- Ist Gemini für produktive AI Automation geeignet?
Ja, insbesondere die Gemini Enterprise Agent Platform (früher Vertex AI) bietet eine vertraglich zugesicherte Verfügbarkeit — 99,5 % im Monat für die Gemini-Inferenz-Endpunkte — und Enterprise-Funktionen. Für multimodale Aufgaben und kostenoptimierte Chatbots ist Gemini oft eine naheliegende Wahl. Für komplexes Reasoning und Coding testen Sie Claude oder GPT als Ergänzung in einer Multi-Model-Strategie.
- Wie integriere ich Gemini in Make oder n8n?
Beide Plattformen unterstützen Gemini über HTTP-Module und die Gemini REST API. n8n bietet zusätzlich eigene Gemini-Nodes. Alternativ lassen sich die Gemini-Modelle laut Google auch über die OpenAI-Bibliotheken ansprechen, indem Sie Base-URL und API-Key austauschen — so können bestehende OpenAI-Module wiederverwendet werden. Mehr dazu in unseren Make Tutorials.
- Kann Gemini Videos analysieren?
Ja. Laut Google können alle Gemini-Modelle Videodaten verarbeiten. Modelle mit 1 Mio. Token Kontext verarbeiten standardmässig Videos bis 3 Stunden Länge bei niedriger Medienauflösung oder bis 1 Stunde bei hoher Auflösung; Sie laden das Video hoch und stellen Fragen zum Inhalt — zum Beispiel für automatische Zusammenfassungen, Szenenanalyse oder Compliance-Checks. Das macht Gemini für Video-basierte Automationen interessant.
- Ist der Gemini Free Tier für Unternehmen nutzbar?
Die kostenlose Stufe über Google AI Studio eignet sich für Prototyping und Development, für Produktion aber nicht: Google nutzt die Inhalte zur Produktverbesserung, es gibt keine SLA und die Rate Limits sind begrenzt. Für produktive Automation nutzen Sie die kostenpflichtige API oder die Gemini Enterprise Agent Platform — in der kostenpflichtigen Stufe nutzt Google die Inhalte nicht zur Produktverbesserung.
- Wie verhält sich Gemini beim Schweizer Datenschutz?
Über die Gemini Enterprise Agent Platform (früher Vertex AI) können Sie die Datenverarbeitung auf europäische Rechenzentren beschränken. Beachten Sie, dass in der kostenlosen Stufe (Google AI Studio) die Inhalte zur Produktverbesserung genutzt werden — für sensible Daten nutzen Sie die kostenpflichtige API oder die Enterprise-Plattform. Details zu Datenschutzanforderungen finden Sie unter Datenschutz und AI Automation.
Weiterführende Themen
Quellen
- Gemini-API-Preisliste, Modellübersicht, Deprecations, Videolängen aus der Video-Understanding-Dokumentation («Models with a 1M context window can process videos up to 3 hours long by default (at low media resolution), or up to 1 hour long at high media resolution»), Plattformname von der Produktseite («Gemini Enterprise Agent Platform (formerly Vertex AI)»), SLA-Angaben aus Gemini Online Inference API — Service Level Agreement und Vertex AI Platform SLA — alle abgerufen am 23. September 2026. Google führt 3.1 Pro weiterhin als Preview. Die CHF-Beträge sind Umrechnungen der USD-Listenpreise zum EZB-Referenzkurs vom 22. September 2026 (1 USD = 0.8194 CHF); massgeblich bleibt Googles Preisliste in USD.
