gemini-3.1-pro-preview-customtoolsGemini 3.1 Pro Preview Customtools 为结合 Bash 与自定义工具的智能体优化,适合代码检索、文件分析和连续执行任务。
比较同一模型在不同供应商的价格与服务表现。
| 供应商 | 折扣 | 输入/M | 输出/M | 缓存读取/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | 省50% | $1 | $6 | $0.1 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | 省30% | $1.4 | $8.4 | $0.14 |
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指标来源:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.1 Pro Preview Customtools
当前基准快照不包含此模型。
缺失的模型或测量值不代表零分。
基准图表保留来源中的模型选择和思考设置。缺失的模型或测量值不代表零分,基准成本或速度也不是本站的服务承诺。
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| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
替换 <YOUR_API_KEY> 替换为 API 密钥页面中的密钥。
所有请求必须携带 Authorization: Bearer <TOKEN> 请求头。Anthropic 格式的端点也接受 x-api-key 请求头。
在「API 密钥」页面生成 API 密钥,可以按模型、分组、IP、速率等维度精细化授权。
| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
| 供应商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
| Google Vertex | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
无限制
Gemini 3.1 Pro Preview Customtools 为结合 Bash 与自定义工具的智能体优化,适合代码检索、文件分析和连续执行任务。
创建具有 gemini-3.1-pro-preview-customtools 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。
费用取决于所选供应商分组和模型计费单位。注册前即可在本页查看当前输入、输出、单次请求或媒体价格。
模型目录配置的上下文窗口为 1048576 tokens。具体请求限制请查看所选接口。
模型目录配置的最大输出为 65536 tokens。请求设置可能指定更低的上限。
请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。
