Gemini 3 Pro Preview
gemini-3-pro-previewModelsell で gemini-3-pro-preview API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
- 最低料金
- 入力 / 出力 · 1M
- コンテキスト
- 1M
- 最大入力ウィンドウ
- 最大出力
- 65.5K
- 1 回の応答あたりの最大トークン数
- モダリティ
- →
- 公開日
- Nov 2025
サプライヤー別料金
機能 / サポートされるモダリティ
プロバイダーとデータ保護
SentencePiece (Gemini)パフォーマンス
ベンチマーク
標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典：Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3 Pro Preview
このモデルは現在のベンチマークスナップショットに含まれていません。
モデルや測定値がないことは 0 点を意味しません。
ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。
Gemini 3 Pro Preview について
把不同形式的资料放在一起分析
Gemini 3 Pro Preview 面向复杂推理和多模态理解，可接收文字、图片、视频、音频及 PDF，输出文字结果。它适合将分散资料整理成可用结论，例如结合产品演示录像、需求讨论音频和技术文档，找出功能关系、实现约束与仍待确认的问题。
百万级输入窗口有助于分析长文档、代码与较多素材。资料最好有明确分工：文档提供规则，录屏展示过程，截图补充细节，音频保留讨论背景。要求结论对应页码、时间点或具体材料，能够更容易检查模型是否混淆了不同来源。
从理解到可执行结果
模型支持思考、结构化输出与函数调用，可以将分析整理为固定字段，或在应用提供工具后推进多步骤工作。它也支持代码执行、文件检索、搜索依据和 URL 上下文等能力，需要在请求与应用中配置相应工具。实际执行结果应交回模型，供后续判断使用。
复杂任务可先列关键约束，再提出方案，最后检查反例与遗漏。例如根据演示和接口文档规划开发时，区分已经展示的行为、文档规定的行为与推测的行为；对看不清的画面或未明确的要求提出待确认项。
Google 官方已于 2026 年 3 月 9 日停止该预览服务，新任务可选择 Gemini 3.1 Pro Preview 等受支持型号，并重新检查现有工具与素材流程。
使用例とプロンプト
分析产品演示与规格文档
“结合演示视频、需求讨论音频和 PDF 规格，整理待开发功能。每项注明对应页码或时间点，区分已明确要求与推测。检查流程中的异常状态，提出最小实现顺序及验收步骤，不替缺失需求编造答案。”
多种素材怎样避免混淆？
为每份材料命名，说明录制时间、版本和用途，并要求回答标明依据。
有音频输入就能生成语音吗？
本型号用文字输出分析结果。音频属于理解素材，制作语音成品需要另接语音合成服务。
API を利用
API ドキュメント
コードサンプル
/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
認証
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
対応パラメータ
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
レート制限
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Google Vertex | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
gemini-3-pro-preview に関するよくある質問
gemini-3-pro-preview とは？
Modelsell で gemini-3-pro-preview API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
gemini-3-pro-preview を呼び出すには？
gemini-3-pro-preview へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
gemini-3-pro-preview の料金体系は？
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
gemini-3-pro-preview のコンテキストウィンドウは？
モデルカタログには 1048576 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
gemini-3-pro-preview の最大出力は？
モデルカタログには最大 65536 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。
自分のプロジェクトに gemini-3-pro-preview が適しているか評価するには？
このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。