¿Qué es Gemini 3.1 Pro? El nivel Pro de Google no se ha movido en siete meses

Gemini 3.1 Pro es el único modelo activo de nivel Pro dentro de su propia familia. Se anunció el 19 de febrero de 2026 y, siete meses después, la propia documentación de modelos del proveedor todavía lo clasifica como «Preview» en el endpoint gemini-3.1-pro-preview — sin disponibilidad general, sin fecha de retirada y sin sucesor lanzado. En esos mismos siete meses, el proveedor sacó cinco versiones de Flash y la más reciente de ellas, Gemini 3.8 Flash, ahora obtiene once puntos más en el índice independiente que cita la mayoría. Esa brecha es la razón por la que una página que explica qué es Gemini 3.1 Pro tiene que empezar por lo que no es.

Si solo quieres la versión de dos frases: Gemini 3.1 Pro es un modelo de razonamiento multimodal nativo y de pesos cerrados creado por Google DeepMind, que lee texto, imágenes, vídeo, audio y PDFs y escribe texto. Se llama a través de las APIs propias de Google o mediante un enrutador que lo incluya, admite hasta 1.048.576 tokens de entrada y cuesta $2,00 por millón de tokens de entrada y $12,00 por millón de tokens de salida para prompts de menos de 200.000 tokens. Se mantiene firme como un caballo de batalla multimodal de contexto largo. Ya no es el modelo que eliges por ser el más inteligente disponible.

Dónde se ubica dentro de su propia familia

Esta es la parte que la mayoría de los análisis omiten, y es la parte que más importa. La familia Gemini 3 no es una sola escalera con un Pro en la cima. Son dos escaleras que dejaron de ser comparables.

La escalera de Flash es la que se ha movido. La documentación de modelos de Google, consultada el 23 de septiembre de 2026, enumera Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.8 Live y Gemini 3.8 Live Extended Thinking como nuevos lanzamientos estables, con Gemini 3.7 Flash, Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash y Gemini 3.5 Flash-Lite aún estables por detrás. Gemini 3.8 Flash llegó el 2 de septiembre de 2026 — el tercer lanzamiento de Flash en seis semanas.

La gama Pro es la que no lo hizo. No hay Gemini 3.5 Pro, 3.6 Pro, 3.7 Pro ni 3.8 Pro en la documentación de Google. Gemini 3 Pro, el modelo que Gemini 3.1 Pro fue diseñado para reemplazar, figura como desactivado. Gemini 2.5 Pro sigue existiendo, pero el acceso está restringido a usuarios anteriores. Eso deja a Gemini 3.1 Pro como el único endpoint de Gemini 3 de nivel Pro al que puedes llamar hoy — no porque ganara una carrera, sino porque nadie más participó en ella.

El plan que Google declaró en febrero era que la vista previa duraría lo suficiente para “validar estas actualizaciones” y avanzar en áreas como flujos de trabajo agénticos ambiciosos antes de que el modelo pasara a estar “disponible de forma general pronto”. Esas son palabras de Google en el anuncio de febrero. Siete meses después, eso no ha ocurrido, y vale la pena afirmar con claridad que lo publicado sobre el retraso es información periodística, no un hecho: SemiAnalysis concluyó que el esfuerzo de Gemini 3.5 Pro se había cancelado en silencio, y el Wall Street Journal, citado por medios secundarios, informó de que el candidato interno de 3.5 Pro se descartó porque no podía superar a la serie Flash. La propia versión de Google es que 3.5 Pro sigue en pruebas restringidas con socios, sin un mes confirmado. No pudimos encontrar ninguna declaración de Google que confirmara o negara la cancelación, y no vamos a tomar partido por ellos.

La consecuencia práctica es una trampa de nomenclatura. Si buscas “el Gemini Pro más reciente”, el modelo más nuevo de la gama Pro que encontrarás es de febrero, mientras que los números de versión del lado Flash han subido hasta 3.8. Aquí los números de versión no clasifican la capacidad entre gamas; son dos trenes de lanzamiento separados.

Las especificaciones que importan

Todas las cifras que aparecen a continuación proceden de la propia documentación de la API de Gemini de Google, con fecha del 23 de septiembre de 2026, salvo que se indique lo contrario.

• Contexto de entrada — 1,048,576 tokens, la misma ventana de un millón de tokens que Google ha ofrecido desde la generación 2.5. La salida está limitada por separado a 65,536 tokens, lo que supone un techo para la respuesta, no para la conversación.

Modalidades de entrada: texto, imagen, vídeo, audio y PDF. Modalidades de salida: solo texto. No hay generación de audio, ni generación de imágenes, ni Live API, así que este no es el modelo para un agente de voz en tiempo real o un pipeline de imágenes. Google distribuye variantes separadas de Gemini 3.x Flash para esas tareas.

• Razonamiento — compatible, con control del nivel de razonamiento. Los tokens de razonamiento se facturan a la tarifa de salida, por eso el precio de salida es la cifra que domina tu factura.

• Herramientas: el almacenamiento en caché, la ejecución de código, la llamada a funciones, el grounding de Search, el grounding de Maps, las salidas estructuradas, el contexto de URL, la Batch API, la inferencia flex y la inferencia prioritaria se enumeran como compatibles. La búsqueda de archivos se enumera como compatible solo en AI Studio.

• Licencia y pesos: propietarios. No hay pesos abiertos, ni checkpoint descargable, ni vía de autoalojamiento. Todas las rutas hacia este modelo pasan por una API alojada.

• Endpoints — gemini-3.1-pro-preview es el código del modelo. Google también incluye una gemini-3.1-pro-preview-customtools variante. Un endpoint de vista previa puede revisarse bajo tus pies sin un cambio de versión, que es la razón estándar para fijar los ID de modelo exactos en producción en lugar de usar alias.

• Fecha de actualización documentada: la página del modelo indica «Última actualización: febrero de 2026». No pudimos encontrar una fecha de corte de conocimiento indicada en la propia página del modelo de Google; los listados de terceros señalan enero de 2025, y lo indicamos como no confirmado en lugar de repetirlo como un hecho.

Lo que cuesta

Gemini 3.1 Pro tiene un salto de precio, y es el tipo de detalle que convierte una estimación que parece barata en una factura que se duplica. Los precios para desarrolladores publicados por Google se dividen según el tamaño del prompt, no según la versión del modelo.

• Nivel estándar, prompts de hasta 200.000 tokens — $2,00 por millón de tokens de entrada, $12,00 por millón de tokens de salida, con los tokens de razonamiento contados como salida.

• Nivel estándar, prompts de más de 200.000 tokens: 4,00 $ de entrada y 18,00 $ de salida. Ambas tarifas se duplican en el mismo umbral. Esta es la trampa: una carga de trabajo de contexto largo paga el doble de la tarifa anunciada precisamente porque está usando la función por la que compró el modelo.

• Caché de contexto — $0,20 o $0,40 por millón de tokens en caché, según si estás por encima o por debajo del umbral de 200.000, más el almacenamiento de caché facturado a $4,50 por millón de tokens por hora.

• Niveles por lotes y flexibles — $1.00 de entrada y $6.00 de salida por debajo de 200,000 tokens, $2.00 y $9.00 por encima. Aproximadamente la mitad del precio para el trabajo que puede esperar.

• Nivel prioritario — $3.60 de entrada y $21.60 de salida por debajo del umbral, $7.20 y $32.40 por encima de este.

• Nivel gratuito: no disponible para este modelo. No hay ningún límite de velocidad gratuito con el que crear prototipos.

Hay dos cosas que conviene saber sobre cuán fiables son esas cifras. La propia página de precios de Google es la autoridad aquí y la leemos directamente, así que las cifras anteriores están actualizadas a 23 de septiembre de 2026. Pero los listados de terceros de este modelo son realmente inconsistentes —un rastreador indica una tarifa de $2.50 / $15.00, otro una tarifa combinada de $4.50— y la segmentación por niveles es la razón. Si una página te da un único número para Gemini 3.1 Pro sin decirte a qué banda de tamaño de prompt se aplica, ese número no sirve para una estimación real.

En qué es mediblemente bueno, y en qué mediblemente no.

Empieza con lo que afirma Google y luego mantenlo separado de lo que midieron los evaluadores independientes, porque ambos han divergido drásticamente desde febrero.

El propio anuncio de Google contiene exactamente una cifra de referencia: una «puntuación verificada del 77,1 %» en ARC-AGI-2, que Google describe como más del doble del rendimiento de razonamiento de Gemini 3 Pro. Esa es la cifra del proveedor, leída de la propia publicación de Google, y es la única que pudimos confirmar allí. La cobertura del lanzamiento difundió un conjunto mucho mayor —GPQA Diamond, SWE-bench Verified, Terminal-Bench 2.0, LiveCodeBench, Humanity's Last Exam—, pero esas cifras no aparecen en el propio anuncio de Google, y los informes secundarios no coinciden entre sí en las que comprobamos (GPQA Diamond aparece tanto como 94,1 como 94,3 según a quién se lea). No las publicamos como resultados establecidos.

El panorama independiente es donde la historia da un giro. En la versión del Artificial Analysis Intelligence Index vigente el 23 de septiembre de 2026, Gemini 3.1 Pro Preview obtiene 30 puntos y ocupa el puesto 81 de 212 modelos de esa clase. El modelo mediano de la clase obtiene 25, así que se sitúa por encima de la media — y el líder en la misma tabla, Claude Opus 5 en su ajuste máximo de razonamiento, obtiene 58. El índice en sí es una regla versionada en lugar de una fija: Artificial Analysis lo revisó después del lanzamiento de febrero, y sus propias notas de revisión registran nuevas evaluaciones que se incorporan al compuesto. Se informó que Gemini 3.1 Pro era el líder absoluto del índice tal como estaba en su lanzamiento de febrero, con 57 puntos. Esa no es la misma regla que la del 30, y no vamos a poner los dos números uno junto al otro como si trazaran un declive.

Lo que el mapeo actual sí muestra es un perfil genuino, y es un perfil desequilibrado:

• Inteligencia — 30 en el índice, puesto 81 de 212. Por encima de la mediana, bastante lejos de la frontera.

• Velocidad — 116,5 tokens de salida por segundo, puesto 38 de 212. Destaca por ser rápido para un modelo de razonamiento.

• Costo — $0.67 para ejecutar una tarea del Intelligence Index, puesto 31 de 212. Eso es barato por unidad de trabajo, porque el modelo es económico con los tokens de razonamiento.

• Verbosidad — 67M de tokens de salida para completar el índice, frente a una mediana de clase de 88M. Puesto 39 de 212; Artificial Analysis lo califica de “bastante conciso”. A modo de comparación, Gemini 3.8 Flash con razonamiento alto consume 170M de tokens en la misma suite y cuesta $1.24 por tarea —más que Gemini 3.1 Pro, a pesar de tener un precio por token más barato.

Así que la lectura honesta no es que “al modelo antiguo se le supere en todos los frentes”. Gemini 3.1 Pro es rápido y eficiente en tokens y, en términos de coste por tarea, supera a su propio hermano más reciente. Lo que pierde es el extremo superior de capacidad y, en cualquier carga de trabajo donde la calidad sea la restricción determinante, ese es el único eje que cuenta.

La cuestión de la disponibilidad de septiembre

Hay una novedad en curso en torno a este modelo, y es más una pregunta que un lanzamiento. Desde el 18 de septiembre de 2026, los usuarios del propio foro para desarrolladores de AI Studio de Google han estado informando de que Gemini 3.1 Pro desapareció del selector de modelos de AI Studio —el título del hilo sitúa el cambio en 2026-09-18—, y los usuarios de pago dicen que los pasaron a Gemini 3.8 Flash y, desde ahí, a 3.7 y 3.6 Flash. Ningún empleado de Google había respondido en el hilo que leímos, no hay aviso de descontinuación y no se ha indicado ninguna causa. El modelo seguía apareciendo y aún se podía invocar a través de la Gemini API y de nuestro propio catálogo cuando lo comprobamos el 23 de septiembre de 2026.

Estamos señalando esto como informes de usuarios sin resolver en el propio foro de Google, no como una retirada ni como una interrupción. Pero si tu ruta de producción depende específicamente de este modelo, es una razón para tener configurado un respaldo en lugar de asumir que un endpoint de vista previa es algo permanente.

¿Quién debería elegirlo y quién no?

Elige Gemini 3.1 Pro si tu problema es largo y multimodal. La ventana de un millón de tokens con entrada nativa de video, audio y PDF sigue siendo la razón para estar aquí, y nada sobre la antigüedad del modelo cambia eso. En concreto: análisis de repositorios completos, auditoría de horas de reuniones grabadas o metraje, extracción de datos estructurados a partir de conjuntos de documentos con medios mixtos, o cualquier pipeline en el que un solo prompt supere legítimamente los 200.000 tokens y la alternativa sea una capa de recuperación que tendrías que construir y evaluar. Su eficiencia de tokens es un segundo argumento de peso: completa una suite de tareas en 67M de tokens de salida donde Gemini 3.8 Flash gasta 170M, así que la factura por tarea puede acabar siendo más baja aunque la tarifa por token parezca más alta.

Elige otra cosa en tres casos. Si quieres la mejor respuesta actual de Google a una pregunta difícil de razonamiento o de programación de largo horizonte, Gemini 3.8 Flash supera a Gemini 3.1 Pro en el índice independiente actual, está disponible de forma general en lugar de en vista previa, cuesta $0.75 por millón de entrada y $3.75 por millón de salida hasta el 31 de diciembre de 2026, y tiene un nivel gratuito que Gemini 3.1 Pro no tiene. Consume más tokens de pensamiento para llegar hasta ahí; ese es el intercambio, y es real. Si necesitas la frontera absoluta, esa no es un modelo de Google ahora mismo: en el mismo gráfico del índice, Claude Opus 5 con razonamiento máximo lidera con 58 frente al 30 de Gemini 3.1 Pro. Y si tu carga de trabajo es sensible a la latencia o al costo y superficial —clasificación, extracción, enrutamiento, resumen breve—, un nivel Flash-Lite o un modelo pequeño de pesos abiertos hará el trabajo por una fracción de $2.00 por millón de tokens de entrada, y pagar tarifas de Pro por ello es simplemente un desperdicio.

Lo que no haríamos es elegir Gemini 3.1 Pro porque sea el Pro más nuevo de Google. No es nuevo y, a fecha de este mes, Google no ha lanzado ningún sucesor para él.

Llamarlo sin apostar tu stack a un endpoint de vista previa

La parte incómoda de una vista previa de siete meses es que es lo bastante buena para construir sobre ella y no lo bastante estable para darla por sentada. Vale la pena mencionar dos mitigaciones.

Fija el código de modelo exacto en lugar de un alias. Un endpoint de vista previa puede revisarse sobre la marcha, así que gemini-3.1-pro-preview en un archivo de configuración es más seguro que una referencia flotante a «latest Pro», y hace que un cambio silencioso sea visible en un diff.

Mantén el enrutamiento por encima del modelo. En OrcaRouter, Gemini 3.1 Pro es google/gemini-3.1-pro-preview, servido desde la misma clave y el mismo endpoint que todos los demás modelos que ofrecemos, incluida una forma nativa /v1beta/models/{model}:generateContent para código escrito contra el SDK de Gemini y una compatible con OpenAI /v1/chat/completions para todo lo demás. Como el precio es traspaso directo con 0 % de margen, los $2.00 / $12.00 de la tarifa de Google son la cifra que pagas aquí, y un cambio de precio del proveedor se aplica el mismo día en lugar de en el siguiente ciclo de facturación. La razón por la que eso importa específicamente en un modelo en vista previa es la conmutación por error: una cadena de respaldo configurada significa que el día que Gemini 3.1 Pro no esté disponible, tu reintento llegará al siguiente modelo de la cadena antes de que comience la respuesta, en lugar de después de que tus usuarios lo noten. Esa es la diferencia entre una vista previa sobre la que puedes lanzar y una vista previa que solo puedes mostrar en una demo.

Nuestra propia ficha de catálogo para el modelo incluye las especificaciones tal como las servimos — contexto de un millón de tokens, salida máxima de 65.536 tokens, entrada de audio/archivo/imagen/texto/vídeo, salida de texto, y una mediana de tiempo hasta el primer token de 10,00 segundos durante los últimos siete días, lo cual vale la pena saber antes de asumir que este es un modelo de latencia de chat. No lo es.

¿Qué sigue abierto?

Tres cosas que no pudimos cerrar, y que preferimos declarar antes que maquillar. Google no ha dicho si Gemini 3.1 Pro llegará alguna vez a disponibilidad general, y tampoco hay una fecha de cierre publicada en ningún sentido. Los informes de AI Studio siguen sin explicación cinco días después, y no encontramos ninguna respuesta del proveedor. Y a la pregunta sobre el sucesor solo se puede responder en negativo: la página Pro de Google ha anunciado durante meses un próximo lanzamiento Pro, los informes dicen que el candidato interno se descartó por no superar a la línea Flash, y a 23 de septiembre de 2026 no se ha lanzado nada. Si llega un Gemini 3.5 Pro o un Gemini 4 Pro, la posición de Gemini 3.1 Pro en esta familia cambiará por primera vez desde febrero, y ese, y no su lanzamiento original, es el acontecimiento que merece la pena seguir.

Gemini 3.1 Pro está en OrcaRouter al precio de lista de Google, bajo la misma clave que todo lo demás que ofrecemos. Consulta la página del modelo Gemini 3.1 Pro para ver precios en vivo, límites de contexto y una cadena de respaldo que puedes configurar antes de que llegue la próxima revisión de vista previa.