Qu'est-ce que Gemini 3.1 Pro ? Le palier Pro de Google n'a pas bougé depuis sept mois

Gemini 3.1 Pro est le seul modèle de niveau Pro encore actif de sa propre gamme. Il a été annoncé le 19 février 2026, et sept mois plus tard, la documentation de modèles du fournisseur lui-même le classe encore sous « Aperçu » au point de terminaison gemini-3.1-pro-preview — pas de disponibilité générale, pas de date d'arrêt, aucun successeur livré. Au cours de ces mêmes sept mois, le fournisseur a publié cinq versions de Flash, et la plus récente d'entre elles, Gemini 3.8 Flash, obtient désormais onze points de plus sur l'indice indépendant que la plupart des gens citent. C'est cet écart qui fait qu'une page expliquant ce qu'est Gemini 3.1 Pro doit commencer par ce qu'il n'est pas.

Si vous ne voulez que la version en deux phrases : Gemini 3.1 Pro est un modèle de raisonnement multimodal natif à poids fermés, conçu par Google DeepMind, qui lit du texte, des images, des vidéos, de l’audio et des PDF et écrit du texte. Vous l’appelez via les API de Google ou via un routeur qui le relaie, il accepte jusqu’à 1 048 576 tokens en entrée, et il coûte 2,00 $ par million de tokens d’entrée et 12,00 $ par million de tokens de sortie en dessous d’un prompt de 200 000 tokens. Il tient la route comme bête de somme multimodale à contexte long. Ce n’est plus le modèle que vous choisissez parce qu’il est le plus intelligent disponible.

Où il se situe dans sa propre famille

C’est la partie que la plupart des analyses omettent, et c’est celle qui compte le plus. La famille Gemini 3 n’est pas une seule échelle avec un Pro au sommet. Ce sont deux échelles qui ont cessé d’être comparables.

C’est la hiérarchie Flash qui a bougé. La documentation des modèles de Google, consultée le 23 septembre 2026, répertorie Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.8 Live et Gemini 3.8 Live Extended Thinking comme nouvelles versions stables, tandis que Gemini 3.7 Flash, Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash et Gemini 3.5 Flash-Lite restent stables derrière elles. Gemini 3.8 Flash est sorti le 2 septembre 2026 — la troisième version Flash en six semaines.

La gamme Pro est celle qui n’a pas suivi. Il n’existe aucun Gemini 3.5 Pro, 3.6 Pro, 3.7 Pro ou 3.8 Pro dans la documentation de Google. Gemini 3 Pro, le modèle que Gemini 3.1 Pro était censé remplacer, est indiqué comme désactivé. Gemini 2.5 Pro subsiste, mais son accès est réservé aux utilisateurs antérieurs. Cela fait de Gemini 3.1 Pro le seul point de terminaison Gemini 3 de niveau Pro que vous pouvez appeler aujourd’hui — non pas parce qu’il a remporté une course, mais parce que personne d’autre ne s’y est inscrit.

Le plan énoncé par Google en février était que l’aperçu durerait suffisamment longtemps pour « valider ces mises à jour » et faire progresser des domaines tels que les workflows agentiques ambitieux, avant que le modèle ne soit « bientôt en disponibilité générale ». Ce sont les mots de Google dans l’annonce de février. Sept mois plus tard, cela ne s’est pas produit, et il convient de présenter clairement les informations entourant ce retard comme des informations rapportées, et non comme un fait : SemiAnalysis a conclu que l’effort autour de Gemini 3.5 Pro avait été discrètement annulé, et le Wall Street Journal, cité par des médias secondaires, a rapporté que le candidat interne 3.5 Pro avait été abandonné parce qu’il ne pouvait pas surpasser la série Flash. La position de Google est que 3.5 Pro reste en test restreint auprès de partenaires, sans mois confirmé. Nous n’avons pas trouvé de déclaration de Google confirmant ou niant l’annulation, et nous n’allons pas choisir un camp à leur place.

La conséquence pratique, c’est un piège de dénomination. Si vous cherchez « le tout dernier Gemini Pro », le modèle le plus récent de la gamme Pro que vous trouverez date de février, tandis que les numéros de version du côté Flash sont montés à 3.8. Ici, les numéros de version ne classent pas les capacités entre les gammes ; ce sont deux trains de publication distincts.

Les spécifications qui comptent

Chaque chiffre ci-dessous est tiré de la propre documentation de Google sur l’API Gemini, en date du 23 septembre 2026, sauf indication contraire.

• Contexte d’entrée — 1 048 576 tokens, la même fenêtre d’un million de tokens que Google propose depuis la génération 2.5. La sortie est plafonnée séparément à 65 536 tokens, ce qui est un plafond pour la réponse, et non pour la conversation.

• Modalités d'entrée — texte, image, vidéo, audio et PDF. Modalités de sortie — texte uniquement. Pas de génération audio, pas de génération d'images, pas de Live API : ce n'est donc pas le modèle adapté à un agent vocal temps réel ni à un pipeline d'images. Google propose des variantes Gemini 3.x Flash distinctes pour ces usages.

• Raisonnement — pris en charge, avec contrôle du niveau de réflexion. Les jetons de réflexion sont facturés au tarif de sortie, c’est pourquoi le prix de sortie est le montant qui domine votre facture.

• Outils — la mise en cache, l’exécution de code, l’appel de fonctions, l’ancrage Search, l’ancrage Maps, les sorties structurées, le contexte d’URL, l’API Batch, l’inférence flex et l’inférence prioritaire sont tous indiqués comme pris en charge. La recherche de fichiers n’est indiquée comme prise en charge que dans AI Studio.

• Licence et poids — propriétaires. Il n’y a pas de poids ouverts, aucun checkpoint téléchargeable, ni aucune voie d’auto-hébergement. Chaque voie d’accès à ce modèle est une API hébergée.

• Points de terminaison — gemini-3.1-pro-preview est le code du modèle. Google répertorie également une gemini-3.1-pro-preview-customtools variante. Un point de terminaison d'aperçu peut être révisé sous vos pieds sans incrément de version, ce qui est la raison standard pour épingler des ID de modèle exacts en production plutôt que des alias.

• Date de mise à jour documentée — la page du modèle indique « Dernière mise à jour : février 2026 ». Nous n’avons pas pu trouver de date de coupure des connaissances indiquée sur la page du modèle de Google elle-même ; des listes tierces indiquent janvier 2025, et nous signalons cela comme non confirmé plutôt que de le répéter comme un fait.

Ce que ça coûte

Gemini 3.1 Pro présente une falaise tarifaire, et c’est le genre de détail qui transforme une estimation d’apparence bon marché en une facture doublée. La grille tarifaire développeur publiée par Google se divise selon la taille du prompt plutôt que selon la version du modèle.

• Niveau Standard, prompts jusqu’à 200 000 jetons — 2,00 $ par million de jetons d’entrée, 12,00 $ par million de jetons de sortie, les jetons de réflexion étant comptés comme des jetons de sortie.

• Niveau Standard, prompts de plus de 200 000 jetons — 4,00 $ en entrée et 18,00 $ en sortie. Les deux tarifs doublent au même seuil. C’est le piège : une charge de travail à contexte long paie le double du tarif affiché, précisément parce qu’elle utilise la fonctionnalité pour laquelle elle a acheté le modèle.

• Mise en cache du contexte — 0,20 $ ou 0,40 $ par million de jetons mis en cache selon que vous vous situez d’un côté ou de l’autre du seuil de 200 000, plus le stockage du cache facturé à 4,50 $ par million de jetons par heure.

• Niveaux Batch et flex — 1,00 $ en entrée et 6,00 $ en sortie en dessous de 200 000 tokens, 2,00 $ et 9,00 $ au-dessus. Environ la moitié du prix pour les tâches qui peuvent attendre.

• Palier prioritaire — 3,60 $ en entrée et 21,60 $ en sortie en dessous du seuil, 7,20 $ et 32,40 $ au-dessus de celui-ci.

• Niveau gratuit — non disponible pour ce modèle. Il n'existe aucune limite de débit gratuite pour prototyper.

Deux choses méritent d’être connues concernant la fiabilité de ces chiffres. La page de tarification de Google elle-même fait autorité ici et nous l’avons lue directement, donc les chiffres ci-dessus sont à jour au 23 septembre 2026. Mais les listes tierces de ce modèle sont vraiment incohérentes — un outil de suivi indique un tarif de 2,50 $ / 15,00 $, un autre un tarif mixte de 4,50 $ — et c’est le système de paliers qui explique cela. Si une page vous donne un seul chiffre pour Gemini 3.1 Pro sans préciser à quelle tranche de taille de prompt il s’applique, ce chiffre n’est pas utilisable pour une estimation réelle.

Ce en quoi il est mesurablement bon, et mesurablement pas.

Commencez par ce que Google affirme, puis gardez-le séparé de ce que les évaluateurs indépendants ont mesuré, car les deux ont nettement divergé depuis février.

L’annonce de Google elle-même ne comporte exactement qu’un seul chiffre de benchmark : un « score vérifié de 77,1 % » sur ARC-AGI-2, que Google décrit comme plus du double de la performance de raisonnement de Gemini 3 Pro. C’est le chiffre du fournisseur, lu dans le billet de Google lui-même, et c’est le seul que nous avons pu y confirmer. La couverture du lancement a fait circuler un ensemble bien plus large — GPQA Diamond, SWE-bench Verified, Terminal-Bench 2.0, LiveCodeBench, Humanity’s Last Exam — mais ces chiffres n’apparaissent pas dans l’annonce de Google elle-même, et les rapports secondaires se contredisent entre eux sur ceux que nous avons vérifiés (GPQA Diamond apparaît à la fois comme 94,1 et 94,3 selon qui on lit). Nous ne les publions pas comme des résultats établis.

Le tableau indépendant est là où l’histoire bascule. Sur la version de l’Artificial Analysis Intelligence Index en ligne au 23 septembre 2026, Gemini 3.1 Pro Preview obtient un score de 30 et se classe 81e sur 212 modèles de cette classe. Le modèle médian de la classe obtient 25, il se situe donc au-dessus de la moyenne — et le leader du même classement, Claude Opus 5 à son réglage de raisonnement maximal, obtient 58. L’indice lui-même est une règle versionnée plutôt qu’une règle fixe : Artificial Analysis l’a révisé après le lancement de février, et ses propres notes de révision consignent l’ajout de nouvelles évaluations au composite. Gemini 3.1 Pro était annoncé comme le leader incontesté de l’indice tel qu’il se présentait lors de son lancement en février, avec 57 points. Ce n’est pas la même règle que le 30, et nous n’allons pas mettre les deux nombres côte à côte comme s’ils retraçaient un déclin.

Ce que la cartographie actuelle montre bel et bien, c'est un profil authentique, et un profil déséquilibré :

• Intelligence — 30 sur l’indice, rang 81 sur 212. Au-dessus de la médiane, bien loin de la frontière.

• Vitesse — 116,5 tokens de sortie par seconde, 38e rang sur 212. Remarquablement rapide pour un modèle de raisonnement.

• Coût — 0,67 $ pour exécuter une tâche de l'Intelligence Index, 31e rang sur 212. C'est peu cher par unité de travail, car le modèle se montre économe en jetons de réflexion.

• Verbosité — 67 M de tokens de sortie pour compléter l’index, contre une médiane de catégorie de 88 M. 39e rang sur 212 ; Artificial Analysis le qualifie d’« assez concis ». À titre de comparaison, Gemini 3.8 Flash en raisonnement élevé consomme 170 M de tokens sur la même suite et coûte 1,24 $ par tâche — plus que Gemini 3.1 Pro, malgré un tarif par token moins cher.

Donc, l’interprétation honnête n’est pas « l’ancien modèle est battu partout ». Gemini 3.1 Pro est rapide et économe en tokens, et, sur la base du coût par tâche, il bat son propre frère plus récent. Ce qu’il perd, c’est le haut de l’échelle des capacités, et, sur toute charge de travail où la qualité est la contrainte déterminante, c’est le seul axe qui compte.

La question de la disponibilité pour septembre

Il y a un développement en cours autour de ce modèle, et il s'agit d'une question plutôt que d'une sortie. Depuis le 18 septembre 2026, des utilisateurs du forum des développeurs AI Studio de Google signalent que Gemini 3.1 Pro a disparu du sélecteur de modèles d'AI Studio — le titre du fil date le changement au 2026-09-18 —, des utilisateurs payants affirmant avoir été basculés vers Gemini 3.8 Flash, puis de là vers 3.7 et 3.6 Flash. Aucun employé de Google n'avait répondu dans le fil que nous avons lu, il n'y a aucun avis de dépréciation, et aucune cause n'a été indiquée. Le modèle était encore répertorié et encore appelable via l'API Gemini et via notre propre catalogue lorsque nous avons vérifié le 23 septembre 2026.

Nous signalons ceci comme des signalements d’utilisateurs non résolus sur le forum de Google lui-même, non comme un retrait ni comme une panne. Mais si votre chemin de production dépend spécifiquement de ce modèle, c’est une raison de configurer une solution de repli plutôt que de supposer qu’un point de terminaison d’aperçu est un élément permanent.

Qui devrait le choisir, et qui ne devrait pas

Choisissez Gemini 3.1 Pro si votre problème est long et multimodal. La fenêtre d’un million de jetons avec entrée native vidéo, audio et PDF reste la raison d’être ici, et l’âge du modèle n’y change rien. Concrètement : analyse de dépôt entier, audit d’heures de réunions enregistrées ou de séquences vidéo, extraction de données structurées à partir d’ensembles de documents multimédias, ou tout pipeline où un seul prompt dépasse légitimement 200 000 jetons et où l’alternative est une couche de récupération que vous auriez à construire et à évaluer. Son efficacité en jetons est un véritable second argument — il termine une suite de tâches en 67 M de jetons de sortie là où Gemini 3.8 Flash en dépense 170 M, si bien que la facture par tâche peut s’avérer inférieure, même si le tarif par jeton semble plus élevé.

Choisissez autre chose dans trois cas. Si vous voulez la meilleure réponse actuelle de Google à une question difficile de raisonnement ou de codage à long terme, Gemini 3.8 Flash obtient un meilleur score que Gemini 3.1 Pro sur l’index indépendant actuel, est en disponibilité générale plutôt qu’en aperçu, coûte 0,75 $ par million de tokens d’entrée et 3,75 $ par million de tokens de sortie jusqu’au 31 décembre 2026, et dispose d’un niveau gratuit que Gemini 3.1 Pro n’a pas. Il consomme plus de tokens de réflexion pour y parvenir — c’est le compromis, et il est bien réel. Si vous avez besoin de la frontière absolue, ce n’est pas un modèle Google pour le moment : sur le même graphique d’index, Claude Opus 5 à raisonnement maximal mène avec 58 contre 30 pour Gemini 3.1 Pro. Et si votre charge de travail est sensible à la latence ou au coût et superficielle — classification, extraction, routage, résumé court —, un niveau Flash-Lite ou un petit modèle à poids ouverts fera l’affaire pour une fraction de 2,00 $ par million de tokens d’entrée, et payer les tarifs Pro pour cela n’est que du gaspillage.

Ce que nous ne ferions pas, c'est choisir Gemini 3.1 Pro parce que c'est le Pro le plus récent de Google. Il n'est pas nouveau, et à compter de ce mois-ci, Google n'a aucun successeur commercialisé pour celui-ci.

L'appeler sans miser votre stack sur un endpoint de prévisualisation

L’aspect délicat d’une préversion de sept mois, c’est qu’elle est suffisamment bonne pour qu’on s’appuie dessus, mais pas assez stable pour qu’on la tienne pour acquise. Deux mesures d’atténuation méritent d’être mentionnées.

Épinglez le code de modèle exact plutôt qu'un alias. Un point de terminaison de préversion peut être révisé sur place, donc gemini-3.1-pro-preview dans un fichier de configuration est plus sûr qu'une référence flottante « latest Pro », et cela rend un changement silencieux visible dans un diff.

Gardez le routage au-dessus du modèle. Sur OrcaRouter, Gemini 3.1 Pro est google/gemini-3.1-pro-preview, servi avec la même clé et le même point de terminaison que tous les autres modèles que nous proposons, y compris une forme native /v1beta/models/{model}:generateContent pour le code écrit pour le SDK Gemini et un point d'accès compatible OpenAI, à savoir /v1/chat/completions pour tout le reste. Comme la tarification est répercutée avec 0 % de marge, les 2,00 $ / 12,00 $ affichés sur la grille tarifaire de Google correspondent au montant que vous payez ici, et une modification du prix du fournisseur est effective le jour même plutôt qu'au cycle de facturation suivant. La raison pour laquelle cela importe particulièrement pour un modèle preview, c'est le failover : une chaîne de repli configurée signifie que le jour où Gemini 3.1 Pro est indisponible, votre nouvelle tentative est dirigée vers le modèle suivant de la chaîne avant le début de la réponse, plutôt qu'après que vos utilisateurs ne l'aient remarqué. C'est la différence entre un modèle preview que vous pouvez exploiter en production et un modèle preview que vous pouvez seulement démontrer.

Notre propre fiche de catalogue pour le modèle contient les spécifications telles que nous les fournissons — un contexte d'un million de tokens, une sortie maximale de 65 536 tokens, une entrée audio/fichier/image/texte/vidéo, une sortie texte, et un temps médian jusqu'au premier token de 10,00 secondes sur les sept derniers jours, ce qu'il vaut la peine de savoir avant de supposer qu'il s'agit d'un modèle à faible latence pour le chat. Ce n'est pas le cas.

Qu'est-ce qui est encore ouvert ?

Trois points que nous n'avons pas pu résoudre, et que nous préférons exposer plutôt que de dissimuler. Google n'a pas indiqué si Gemini 3.1 Pro atteindra un jour la disponibilité générale, et aucune date de retrait n'a été publiée, quelle que soit l'issue. Les signalements concernant AI Studio restent inexpliqués cinq jours plus tard, sans aucune réponse du fournisseur que nous ayons pu trouver. Et la question du successeur n'appelle qu'une réponse négative : la page Pro de Google annonce depuis des mois une prochaine sortie Pro, les informations rapportées indiquent que le candidat interne a été abandonné faute d'avoir surpassé la gamme Flash, et au 23 septembre 2026, rien n'a été livré. Si un Gemini 3.5 Pro ou un Gemini 4 Pro voit le jour, la position de Gemini 3.1 Pro au sein de cette famille changera pour la première fois depuis février — et c'est cela, et non son lancement initial, qui mérite d'être observé.

Gemini 3.1 Pro est disponible sur OrcaRouter au prix catalogue de Google, derrière la même clé que tout le reste de notre offre. Consultez la page du modèle Gemini 3.1 Pro pour les tarifs en temps réel, les limites de contexte et une chaîne de repli que vous pouvez configurer avant l'arrivée de la prochaine révision d'aperçu.