gemini-3.1-pro-previewGemini 3.1 Pro Preview 支持文字、图片、音视频与 PDF 理解,适合复杂推理、软件工程和多步骤工具协作。
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 | $4 | $0.1 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | 省30% | $1.4 | $5.6 | $0.14 | ||
Gemini Cli Gemini cli 号池,适合 vibe coding学习等场景 | 省90% | $0.2 | $0.8 | $0.02 |
左右滑动表格,查看完整价格与性能。
标准化评测得分。百分比越高越好,并展示排名百分位。
指标来源:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.1 Pro Preview
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 适合同时涉及复杂推理与多种输入的工作。你可以把 PDF 方案、演示视频、会议录音和代码说明一起提供,让它分析同一项目中的需求、操作过程与实现约束。它输出文字,适合形成技术报告、代码、摘要或结构化记录。
在软件工程中,它可参与代码理解、故障分析和实现计划,也适合需要多次工具调用的智能体任务。比如先读接口文档,再检查代码,最后根据测试结果修订方案。调用端提供工具后,模型可以选择何时查询、计算或调用业务函数;每一步的结果都应作为后续分析的依据。
音视频理解让它能回答文字资料之外的问题:从产品演示中整理操作步骤、从培训录音中提取讨论结论,或将视频里的界面变化与需求文档对照。请求中注明关注的时间段、人物或页面,会更容易得到针对性结果。它不是语音或视频生成模型,也不通过 Live API 提供实时对话。
长上下文适合阅读大型资料包,结构化输出方便将内容转换为系统字段。接入搜索 grounding、URL 上下文或代码执行工具后,还可以补充时效信息、阅读指定网页和核算数据;需要在请求中实际启用对应能力。对于图片中的表格和 PDF 扫描件,要求保留页码与原文摘录有助于复核。
能分析整段演示视频吗? 可以提交支持的视频输入,并说明要检查的行为,要求用时间位置标记发现。
适合长期固定流程吗? Preview 版本适合验证能力与构建应用,上线前应使用代表性样本检查格式、工具调用和任务完成率,并关注版本更新。
为材料命名,并指定最终需要解决的问题。
材料 A 是产品操作视频,材料 B 是功能需求 PDF。
检查视频中的登录、筛选和导出流程是否符合需求。
按功能列出:需求页码、视频时间点、实际表现、差异与复现步骤。
最后生成验收清单;视频看不到的功能标为“未展示”,不要判断为已完成。
代码与工具任务写清可调用工具、完成标准和错误处理方式。分析音频时可以要求区分原话、摘要和推断;使用搜索工具时指定日期范围和证据要求,让结论与引用的材料保持对应。
/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview: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 |
|---|---|---|---|
| default | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
| Gemini Cli | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
| 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 支持文字、图片、音视频与 PDF 理解,适合复杂推理、软件工程和多步骤工具协作。
创建具有 gemini-3.1-pro-preview 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。
