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Flex PayGo

Le paiement à l'usage Flex (Flex PayGo) est une option économique pour accéder aux modèles Gemini pour les charges de travail non critiques qui peuvent tolérer des temps de réponse plus longs et une limitation du débit plus élevée. Flex PayGo offre une remise de 50% par rapport à Standard PayGo.

Quand utiliser Flex PayGo ?

Le paiement à l'utilisation flexible est idéal pour les tâches synchrones, tolérantes à la latence et non critiques qui ne sont pas urgentes. Voici des exemples de cas d'utilisation :

Analyse hors connexion de fichiers texte, de documents, d'images, de fichiers audio et vidéo
Évaluation de la qualité du modèle
Annotation et étiquetage des données
Traduction de documents
Créer un catalogue de produits

Modèles et zones géographiques compatibles

Les modèles Gemini en preview suivants sont compatibles avec le paiement à l'utilisation flexible dans le point de terminaison global uniquement. Le paiement à l'utilisation flexible n'est pas compatible avec les points de terminaison régionaux ni multirégionaux.

Limite de la charge utile de la requête

La taille totale de la charge utile des requêtes Flex PayGo est limitée à 20 Mo. Pour les charges utiles de plus de 20 Mo, fournissez plutôt un URI Cloud Storage.

Utiliser Flex PayGo

Pour envoyer des requêtes à l'API Gemini à l'aide de Flex PayGo, vous devez inclure l'en-tête X-Vertex-AI-LLM-Shared-Request-Type dans votre requête. Vous pouvez utiliser Flex PayGo de deux manières :

Utilisez le quota de débit provisionné (si disponible), puis utilisez le paiement à l'utilisation flexible.
Utilisez uniquement Flex PayGo.

Les requêtes qui utilisent Flex PayGo ont une latence attendue plus longue que celles qui utilisent Standard PayGo.

Vous pouvez définir un délai avant expiration de la requête de 30 minutes maximum.

Utiliser Flex PayGo lorsque PT est défini par défaut

Pour utiliser tout quota PT disponible avant d'utiliser Flex PayGo, incluez l'en-tête X-Vertex-AI-LLM-Shared-Request-Type: flex dans vos requêtes, comme indiqué dans les exemples suivants.

Python

Installer

pip install --upgrade google-genai

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google Gen AI avec Vertex AI :

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

Initialisez votre client d'IA générative pour utiliser Flex PayGo. Après avoir effectué cette étape, vous n'aurez plus besoin d'ajuster votre code pour interagir avec l'API Gemini à l'aide du paiement à l'utilisation flexible sur le même client.

Vous pouvez remplacer le délai avant expiration par défaut à l'aide du paramètre timeout. Le délai avant expiration est spécifié en millisecondes.

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions
client = genai.Client(
  vertexai=True, project='your_project_id', location='global',
  http_options=HttpOptions(
    api_version="v1",
      headers={
        "X-Vertex-AI-LLM-Shared-Request-Type": "flex"
      },
    # timeout = 600000  # Timeout in milliseconds
  )
)

REST

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants.

PROJECT_ID : ID de votre projet.
MODEL_ID : ID du modèle pour lequel vous souhaitez initialiser Flex PayGo.
PROMPT_TEXT : instructions textuelles à inclure dans le prompt. JSON.

Vous pouvez remplacer le délai avant expiration par défaut en définissant l'en-tête X-Server-Timeout. Le délai avant expiration est spécifié en secondes.

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  -H "X-Server-Timeout: 600" \
  -H "X-Vertex-AI-LLM-Shared-Request-Type: flex" \
  "https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent" -d \
  $'{
      "contents": {
        "role": "model",
        "parts": { "text": "PROMPT_TEXT" }
    }
  }'

Vous devriez recevoir une réponse JSON semblable à la suivante.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Response to sample request."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 3,
    "candidatesTokenCount": 900,
    "totalTokenCount": 1957,
    "trafficType": "ON_DEMAND_FLEX",
    "thoughtsTokenCount": 1054
  }
}

Utiliser uniquement Flex PayGo

Pour utiliser uniquement Flex PayGo, incluez les en-têtes X-Vertex-AI-LLM-Request-Type: shared et X-Vertex-AI-LLM-Shared-Request-Type: flex dans vos requêtes, comme indiqué dans les exemples suivants.

Python

Installer

pip install --upgrade google-genai

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google Gen AI avec Vertex AI :

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

Vous pouvez remplacer le délai avant expiration par défaut à l'aide du paramètre timeout. Le délai avant expiration est spécifié en millisecondes.

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions
client = genai.Client(
  vertexai=True, project='your_project_id', location='global',
  http_options=HttpOptions(
    api_version="v1",
      headers={
        "X-Vertex-AI-LLM-Request-Type": "shared",
        "X-Vertex-AI-LLM-Shared-Request-Type": "flex"
      },
    # timeout = 600000  # Timeout in milliseconds
  )
)

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

PROJECT_ID : ID de votre projet.
MODEL_ID : ID du modèle pour lequel vous souhaitez initialiser Flex PayGo.
PROMPT_TEXT : instructions textuelles à inclure dans le prompt. JSON.

Vous pouvez remplacer le délai avant expiration par défaut en définissant l'en-tête X-Server-Timeout. Le délai avant expiration est spécifié en secondes.

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  -H "X-Server-Timeout: 600" \
  -H "X-Vertex-AI-LLM-Request-Type: shared" \
  -H "X-Vertex-AI-LLM-Shared-Request-Type: flex" \
  "https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent" -d \
  $'{
      "contents": {
        "role": "model",
        "parts": { "text": "PROMPT_TEXT" }
    }
  }'

Vous devriez recevoir une réponse JSON semblable à la suivante.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Response to sample request."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 3,
    "candidatesTokenCount": 900,
    "totalTokenCount": 1957,
    "trafficType": "ON_DEMAND_FLEX",
    "thoughtsTokenCount": 1054
  }
}

Vérifier l'utilisation de Flex PayGo

Vous pouvez vérifier si une demande a utilisé Flex PayGo à partir du type de trafic dans la réponse, comme illustré dans les exemples suivants.

Python

Vous pouvez vérifier si Flex PayGo a été utilisé pour une demande à partir du champ traffic_type de la réponse. Si votre demande a été traitée à l'aide de Flex PayGo, le champ traffic_type est défini sur ON_DEMAND_FLEX.

sdk_http_response=HttpResponse(
  headers=
) candidates=[Candidate(
  avg_logprobs=-0.539712212302468,
  content=Content(
    parts=[
      Part(
        text="""Response to sample request.
        """
      ),
    ],
    role='model'
  ),
  finish_reason=<FinishReason.STOP: 'STOP'>
)] create_time=datetime.datetime(2025, 12, 3, 20, 32, 55, 916498, tzinfo=TzInfo(0)) model_version='gemini-2.5-flash' prompt_feedback=None response_id='response_id' usage_metadata=GenerateContentResponseUsageMetadata(
  candidates_token_count=1408,
  candidates_tokens_details=[
    ModalityTokenCount(
      modality=<MediaModality.TEXT: 'TEXT'>,
      token_count=1408
    ),
  ],
  prompt_token_count=5,
  prompt_tokens_details=[
    ModalityTokenCount(
      modality=<MediaModality.TEXT: 'TEXT'>,
      token_count=5
    ),
  ],
  thoughts_token_count=1356,
  total_token_count=2769,
  traffic_type=<TrafficType.ON_DEMAND_FLEX: 'ON_DEMAND_FLEX'>
) automatic_function_calling_history=[] parsed=None

REST

Vous pouvez vérifier si Flex PayGo a été utilisé pour une demande à partir du champ trafficType de la réponse. Si votre demande a été traitée à l'aide de Flex PayGo, le champ trafficType est défini sur ON_DEMAND_FLEX.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Response to sample request."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 3,
    "candidatesTokenCount": 900,
    "totalTokenCount": 1957,
    "trafficType": "ON_DEMAND_FLEX",
    "thoughtsTokenCount": 1054
  }
}

Quota supplémentaire pour Flex PayGo

En plus des quotas disponibles pour les demandes de génération de contenu (y compris le quota PT pour le trafic de débordement), les demandes utilisant Flex PayGo sont soumises au quota suivant :

Description	QPM pour chaque modèle de base dans un projet
Quota pour chaque modèle de base dans les requêtes de projet utilisant Flex PayGo	3000

Flex PayGo Restez organisé à l'aide des collections Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.

Quand utiliser Flex PayGo ?

Modèles et zones géographiques compatibles

Limite de la charge utile de la requête

Utiliser Flex PayGo

Utiliser Flex PayGo lorsque PT est défini par défaut

Python

Installer

REST

Utiliser uniquement Flex PayGo

Python

Installer

REST

Vérifier l'utilisation de Flex PayGo

Python

REST

Quota supplémentaire pour Flex PayGo

Flex PayGo