Gemini 3.1 Pro Preview è il modello di ragionamento all'avanguardia di Google, che offre prestazioni migliorate nell'ingegneria del software, maggiore affidabilità agentica e un utilizzo più efficiente dei token in flussi di lavoro complessi. Basandosi sulle fondamenta multimodali...
Google Gemini 3.1 Pro Preview è un modello di punta di Google, offerto in forma di anteprima. È un modello multimodale in grado di elaborare input di testo, immagini, video, audio e file. Il modello…
Gemini 3.1 Pro Preview è multimodale e può elaborare input audio, file (inclusi documenti, codice e fogli di calcolo), immagini, testo e video. Ciò gli consente di ragionare su diversi tipi di dati all'interno di una singola conversazione. Ad esempio, puoi caricare un'immagine insieme a un prompt di testo che ne chiede il contenuto, oppure analizzare un video insieme a una trascrizione. La modalità di input file supporta dati strutturati e non strutturati, rendendola utile per l'analisi dei documenti e le attività di estrazione dei dati.
Il modello supporta una finestra di contesto di 1.048.576 token per l'input. Questa è una delle più grandi finestre di contesto disponibili in un modello di punta. Consente l'elaborazione di documenti molto lunghi, intere basi di codice o ore di trascrizione video in una singola richiesta. Quando combinata con il limite di output di 65.536 token, permette la generazione estensiva di report, riepiloghi o catene di ragionamento a più passaggi senza la necessità di impaginare o suddividere gli input.
I casi d'uso ideali includono riassunto di documenti lunghi, agenti conversazionali multi-turno con memoria di intere cronologie utente, analisi di contenuti video, estrazione complessa di dati da media misti e compiti agentici che richiedono alta accuratezza (come riflesso nel punteggio τ²-Bench). Il modello eccelle anche in compiti che combinano più tipi di input, come analizzare un grafico in un'immagine mentre si legge un passaggio di testo correlato. Per compiti più semplici, un modello più economico potrebbe essere più conveniente, ma il sovraccarico del contesto ampio è giustificato per applicazioni sofisticate.
Per attività che richiedono solo generazione di testo breve, classificazione semplice o risposte a bassa latenza, un modello più piccolo o non di punta potrebbe essere più appropriato. La grande finestra di contesto e la capacità multimodale di Gemini 3.1 Pro Preview comportano un costo computazionale più elevato per richiesta. Se il tuo caso d'uso non necessita dell'intero contesto da 1 milione di token o dell'output di 65 mila token, valuta l'utilizzo di un modello più leggero disponibile tramite OrcaRouter, come Gemini 2.0 Flash o altre alternative economicamente efficienti. Valuta sempre il compromesso costo-prestazioni in base all'utilizzo medio di token in input e output.
Il modello ha raggiunto un punteggio di 95.6 su τ²-Bench. τ²-Bench è un benchmark che valuta le prestazioni di completamento delle attività in una varietà di compiti agentici, di ragionamento e di pianificazione. Un punteggio di 95.6 indica un alto livello di accuratezza nel portare a termine tali attività. Sebbene la composizione esatta di τ²-Bench non sia fornita, il punteggio posiziona questo modello come un forte interprete per le sfide decisionali strutturate e di ragionamento multi-step. Serve come indicatore quantitativo delle capacità del modello rispetto ad altri modelli di grandi dimensioni.
I dettagli sulla latenza per Gemini 3.1 Pro Preview non sono forniti nei fatti disponibili. Tuttavia, dato il suo livello premium e l'ampia finestra di contesto (1 milione di token) e il limite di output (65 mila token), i tempi di risposta varieranno in base alla lunghezza dell'input, all'output richiesto e al carico del server. Elaborare input molto lunghi o generare output grandi richiederà più tempo rispetto a modelli più piccoli. Per applicazioni in tempo reale, considera l'utilizzo di un modello più veloce. L'API di OrcaRouter non fornisce garanzie specifiche sulla latenza per questo modello in anteprima.
I punti di forza del modello, dedotti dalle sue specifiche, includono una capacità di contesto molto ampia (1,048,576 token), un limite elevato di token in output (65,536 token), supporto per input multimodali e un punteggio τ²-Bench elevato (95.6). Queste caratteristiche lo rendono adatto a compiti complessi che richiedono ragionamento su contesti lunghi e su molteplici tipi di dati. Lo stato di anteprima può consentire un accesso anticipato a funzionalità avanzate prima del rilascio stabile. La classificazione di categoria di punta suggerisce che è progettato per applicazioni ad alta domanda.
Come modello di anteprima, Gemini 3.1 Pro Preview potrebbe non avere la stessa stabilità, disponibilità o supporto di una versione stabile. Potrebbe subire modifiche o deprecazione senza preavviso. Non vengono forniti numeri specifici di latenza o throughput, quindi le prestazioni sotto carico sono sconosciute. Il punteggio del benchmark su τ²-Bench è un singolo parametro e potrebbe non riflettere le prestazioni su tutte le attività. Inoltre, l'ampia finestra di contesto potrebbe aumentare i costi e i tempi di risposta. Gli utenti dovrebbero testare accuratamente prima dell'uso in produzione.
I dettagli sui prezzi per Gemini 3.1 Pro Preview non sono forniti nei dati disponibili. In quanto modello di punta, è generalmente più costoso rispetto alle varianti più piccole o non di punta, con costi tipicamente basati sul conteggio dei token di input e output. L'ampia finestra di contesto (1 milione di token) e il limite di output (65 mila token) possono comportare un utilizzo significativo di token per richiesta. OrcaRouter potrebbe applicare una tariffazione per token sia per l'input che per l'output, con possibili supplementi per input multimodali. Gli utenti dovrebbero consultare la pagina dei prezzi di OrcaRouter per le tariffe correnti.
Quando si utilizza Gemini 3.1 Pro Preview, il fattore di costo più rilevante è il consumo di token. Una singola richiesta che utilizza l'intero contesto di 1 milione di token comporterà costi elevati per i token di input. Allo stesso modo, generare fino a 65K token di output aumenterà i costi di output. Per i casi d'uso che non richiedono l'intero contesto o output, gli utenti potrebbero ridurre i costi troncando gli input o impostando un max_tokens più basso. La memorizzazione nella cache (se supportata da OrcaRouter) potrebbe ridurre i costi ridondanti di input, ma non vengono forniti dettagli sulla cache. Valutare i modelli di utilizzo medi per decidere se un modello più economico è più vantaggioso.
I fatti disponibili non specificano se OrcaRouter offra la memorizzazione nella cache per Gemini 3.1 Pro Preview. Molti fornitori di API offrono la memorizzazione nella cache dei token per prefissi di input ripetuti, il che può ridurre i costi e migliorare la latenza. Se la memorizzazione nella cache è disponibile, sarebbe vantaggiosa per casi d'uso con istruzioni ripetute frequenti o prompt di sistema. Gli utenti dovrebbero consultare la documentazione di OrcaRouter per il supporto alla memorizzazione nella cache. In assenza di memorizzazione nella cache, il costo totale dei token di input viene sostenuto per ogni richiesta.
Non vengono forniti confronti di prezzo specifici. In generale, i modelli di punta sono più costosi per token rispetto ai modelli più piccoli. Gemini 3.1 Pro Preview, essendo un'anteprima di punta, probabilmente ha un costo per token più elevato rispetto a Gemini 2.0 Flash o Gemini 2.0 Pro. Tuttavia, trattandosi di un'anteprima, i prezzi potrebbero essere promozionali o soggetti a modifiche. Gli utenti dovrebbero confrontare i prezzi elencati da OrcaRouter per ciascun modello Google per determinare l'opzione più conveniente per il proprio carico di lavoro.
Per utilizzare Gemini 3.1 Pro Preview su OrcaRouter, effettua richieste all'endpoint API compatibile con OpenAI all'indirizzo https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Imposta il parametro model su "google/gemini-3.1-pro-preview". L'API accetta parametri standard come messages, max_tokens, temperature e top_p. Per input multimodali, utilizza l'array content con il tipo appropriato (text, image_url, ecc.). Il codice di esempio e gli SDK sono disponibili nella documentazione di OrcaRouter.
È possibile configurare il numero massimo di token di output fino a 65,536 utilizzando il parametro max_tokens. Il modello supporta temperature, top_p e altri parametri di campionamento comuni. Per l'input multimodale, specificare il tipo di contenuto nell'array messages. La finestra di contesto di 1,048,576 token si applica a tutti i token di input combinati. Tutti i parametri seguono la specifica OpenAI chat completions. Fare riferimento alla documentazione API di OrcaRouter per eventuali limitazioni specifiche del modello o parametri aggiuntivi.
Migrare a OrcaRouter è semplice perché utilizza un'API compatibile con OpenAI. Basta cambiare l'URL di base in https://api.orcarouter.ai/v1 e aggiornare l'ID del modello a "google/gemini-3.1-pro-preview". I metodi di autenticazione (chiave API) sono simili. Se stavi usando un modello Google diverso, potresti dover adattare le tue impostazioni in base a diverse capacità (ad esempio, dimensione della finestra di contesto, gestione multimodale). Testa con richieste di esempio per garantire la compatibilità. La documentazione di OrcaRouter fornisce guide alla migrazione per configurazioni comuni.
Come modello in anteprima, Gemini 3.1 Pro Preview può avere limiti di frequenza inferiori, affidabilità ridotta o essere soggetto a modifiche senza preavviso. È destinato a test e valutazione. Se hai bisogno di un modello di produzione stabile, considera l'utilizzo di un modello non in anteprima. L'API può restituire risposte più veloci o più lente a seconda del carico. Monitora le prestazioni e predisponi un modello di riserva. OrcaRouter potrebbe aggiornare l'ID del modello o deprecare le versioni in anteprima; pianifica di conseguenza.
Rispetto ai precedenti modelli Google come Gemini 2.0 Pro, questa anteprima offre una finestra di contesto sostanzialmente più grande (1M vs. 32K token) e un limite di output più alto (65K vs. 8K token). Supporta anche modalità di input aggiuntive come video e file in modo più integrato. Il punteggio τ²-Bench di 95.6 è specifico di questo modello e indica un'elevata performance nei compiti. Tuttavia, come anteprima, potrebbe non avere la stabilità delle versioni stabili di Gemini 2.0 o Gemini 3.0. Il livello flagship lo colloca al di sopra di Gemini 2.0 Flash per capacità e costo.
Non vengono forniti confronti diretti con benchmark. La finestra di contesto di 1M token del modello è tra le più grandi disponibili, rivaleggiando o superando molti concorrenti. Il suo supporto per input multimodale è ampio (audio, file, immagine, testo, video). Il punteggio τ²-Bench di 95.6 offre un punto di confronto per compiti agentivi, ma senza i punteggi di altri modelli sullo stesso benchmark, un confronto completo non è possibile. Gli utenti dovrebbero valutare in base ai requisiti specifici del loro caso d'uso.
Scegli questo modello quando il tuo compito richiede la finestra di contesto più ampia possibile (fino a 1 milione di token) e un'elevata generazione di output (fino a 65 mila token). È anche la scelta migliore quando devi gestire più modalità di input – in particolare file e video – in un unico passaggio di ragionamento. L'elevato punteggio τ²-Bench indica che eccelle in compiti agentici complessi. Se stai già utilizzando OrcaRouter e vuoi testare le ultime capacità di punta di Google, questa anteprima è un buon punto di partenza.
Optare per un'alternativa se hai bisogno di un modello stabile e verificato per la produzione (poiché questa è un'anteprima). Se il tuo caso d'uso ha requisiti di bassa latenza o un utilizzo ridotto di token, un modello più economico come Gemini 2.0 Flash o un modello non Google sarebbe più conveniente. Inoltre, se il tuo compito non richiede il contesto completo di 1M token o l'input multimodale, un modello più piccolo può fornire risposte più veloci ed economiche. Valuta i compromessi tra capacità, costo e affidabilità per la tua applicazione specifica.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aiimport os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-3.1-pro-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| Livello | Input / 1M token | Output / 1M token | Lettura cache / 1M | Scrittura cache / 1M |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 200K | $2.00 | $12.00 | $0.200 | $0.375 |
| ≤ ∞ | $4.00 | $18.00 | $0.400 | $0.375 |
| Livello selezionato in base al numero di token di input di ogni richiesta | ||||
Stima basata sul prezzo di listino
Prezzi a livelli — questa stima usa le tariffe del livello base.
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
Di cosa parlano gli sviluppatori questa settimana
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