gemini-3.1-pro-preview-customtoolsModelsell で gemini-3.1-pro-preview-customtools 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。
このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。
| サプライヤー | 割引 | 入力/M | 出力/M | キャッシュ読み取り/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | -50% | $1 | $6 | $0.1 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | -30% | $1.4 | $8.4 | $0.14 |
横にスクロールすると、すべての価格とパフォーマンス指標を比較できます。
SentencePiece (Gemini)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 3.1 Pro Preview Customtools
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 3.1 Pro Preview Customtools 适合已经建立工具体系的开发团队。它在选择操作时更偏向你定义的工具,例如读取文件、搜索代码、查询内部系统,再结合 Bash 完成需要多步推进的任务。对于拥有专用工具和权限边界的编程助手,这种选择倾向能更好地衔接现有工作流。
你可以让它先调用代码检索找到实现,再读取相关文件、执行测试,最后依据反馈修改方案。工具名称、参数说明和返回结构应足够明确,尤其要区分“查找位置”“读取内容”和“执行修改”,让模型知道每种工具解决什么问题。工具输出包含文件路径、错误信息和可用状态时,也更便于它决定下一步。
它保留 Gemini 3.1 Pro Preview 的复杂推理与多模态理解能力,可以分析文本、图片、音频、视频和 PDF,并输出文字或结构化结果。例如,让开发智能体结合需求 PDF 与页面录像定位问题,再使用项目专用工具查询组件实现。较大的上下文窗口有利于保留跨文件材料和任务进度。
这个变体的价值主要体现在自定义工具与 Bash 协作场景。若应用主要是普通问答、写作或摘要,没有相应工具,标准 Pro 版本通常更适合作为对照进行评估。工具优先倾向也需要结合实际任务验证,建议检查调用是否必要、参数是否正确,以及失败后能否恢复。
会自动获得文件和终端权限吗? 需要应用提供工具与执行环境,并决定可读写范围;模型选择工具不会替应用完成权限配置。
怎样减少错误调用? 为相似工具写清区别,规定错误返回格式,并要求修改后运行相应验证。
给智能体一个真实目标,并把工具约束写进任务。
修复用户修改邮箱后通知仍发往旧地址的问题。
先用 search_code 查找邮箱更新和通知收件人逻辑,用 view_file 阅读相关实现,再运行项目测试。
只修改账户与通知相关代码;不要调整数据库连接或生产配置。
若工具返回无权限或文件缺失,记录阻塞位置,不猜测执行成功。
完成后列出修改文件、根因和测试结果。
工具定义中明确参数类型、读取与写入的区别、失败返回方式。运行前准备代表性任务,对比标准 Pro 与 Customtools 的工具选择和完成情况,再确定适合的工作流。
/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview-customtools: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。
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。
| 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 |
| 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
Modelsell で gemini-3.1-pro-preview-customtools 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-3.1-pro-preview-customtools 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。
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。
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。
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。
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。
