Google Gemini 3.1 Pro Preview: vlaggenschip multimodaal model met 1M contextvenster en 95.6 τ²-Bench score, benaderd via OrcaRouter API.
Google Gemini 3.1 Pro Preview is een vlaggenschipmodel van Google, aangeboden in previewvorm. Het is een multimodaal model dat tekst-, afbeeldings-, video-, audio- en bestandsinvoer kan verwerken. Het model wordt geclassificeerd als vlaggenschipniveau, wat aangeeft dat het is ontworpen voor veeleisende, complexe toepassingen waarbij prestaties en capaciteit cruciaal zijn. Als preview kan het beperkingen hebben in stabiliteit of beschikbaarheid in vergelijking met stabiele releases. Toegang wordt verleend via de OrcaRouter API.
Dit model is bedoeld voor ontwikkelaars en bedrijven die grote contextvensters tot 1.048.576 tokens moeten verwerken en multimodaal begrip nodig hebben. Gebruiksscenario's omvatten analyse van lange documenten, videomodificatie, geavanceerde chatbots met geheugen van volledige gesprekken en complexe gegevensextractie uit gemengde media. De previewstatus maakt het geschikt voor experimenten en vroege integratie, maar productie-implementaties moeten de stabiliteit evalueren. Het is ook ideaal voor teams die al gebruikmaken van OrcaRouter's OpenAI-compatibele API en de nieuwste vlaggenschipmogelijkheden van Google willen testen.
Het model ondersteunt een contextvenster van 1.048.576 tokens (invoer) en een maximale uitvoer van 65.536 tokens. Het accepteert invoer in meerdere modaliteiten: audio, bestand (bijv. PDF, codebestanden), afbeelding, tekst en video. De belangrijkste benchmark score is 95,6 op τ²-Bench, een metriek die de taakvoltooiingprestatie meet. Het model wordt door zijn aanbieder, Google, geclassificeerd als vlaggenschipniveau. Het wordt benaderd via de API van OrcaRouter op basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 met model-ID "google/gemini-3.1-pro-preview".
Als een previewversie van Gemini 3.1 Pro staat dit model bovenaan in Google's huidige aanbod van previewreleases. Het biedt een aanzienlijk groter contextvenster (1M tokens) en hogere uitvoerlimieten (65K tokens) vergeleken met eerdere Gemini 2.0-modellen of Gemini 3.0-previews. De τ²-Bench-score van 95.6 biedt een kwantitatieve benchmark voor taakgerichte prestaties. Vergeleken met andere previewmodellen van Google is deze gericht op de meest veeleisende gebruikssituaties waar zowel breedte van context als diepte van redeneren vereist zijn.
Gemini 3.1 Pro Preview is multimodaal en kan audio, bestanden (waaronder documenten, code en spreadsheets), afbeeldingen, tekst en video-invoer verwerken. Hierdoor kan het redeneren over verschillende gegevenstypen binnen één enkel gesprek. Je kunt bijvoorbeeld een afbeelding uploaden samen met een tekstprompt waarin naar de inhoud wordt gevraagd, of een video analyseren naast een transcript. De bestandsinvoermodaliteit ondersteunt gestructureerde en ongestructureerde gegevens, wat het nuttig maakt voor documentanalyse en gegevensextractietaken.
Het model ondersteunt een contextvenster van 1.048.576 tokens voor invoer. Dit is een van de grootste contextvensters die beschikbaar is in een vlaggenschipmodel. Het maakt verwerking mogelijk van zeer lange documenten, volledige codebases of uren aan videotranscript in één enkele aanvraag. In combinatie met de uitvoerlimiet van 65.536 tokens maakt het uitgebreide generatie mogelijk van rapporten, samenvattingen of meerstaps redeneerketens zonder dat invoer gepagineerd of in stukken verdeeld hoeft te worden.
Ideale gebruikssituaties zijn onder andere samenvatting van lange documenten, meerstaps conversatie-agenten met geheugen van volledige gebruikersgeschiedenissen, analyse van video-inhoud, complexe data-extractie uit gemengde media, en agentische taken die hoge nauwkeurigheid vereisen (zoals weerspiegeld in de τ²-Bench-score). Het model blinkt ook uit in taken die meerdere invoertypen combineren, zoals het analyseren van een grafiek in een afbeelding terwijl een gerelateerd tekstgedeelte wordt gelezen. Voor eenvoudigere taken kan een goedkoper model kosteneffectiever zijn, maar de overhead van de grote context is gerechtvaardigd voor geavanceerde toepassingen.
Voor taken die alleen korte tekstgeneratie, eenvoudige classificatie of antwoorden met lage latentie vereisen, kan een kleiner of niet-vlaggenschipmodel geschikter zijn. Het grote contextvenster en de multimodale capaciteit van de Gemini 3.1 Pro Preview brengen hogere rekenkosten per verzoek met zich mee. Als uw use case niet de volledige 1M token context of uitvoer van 65K tokens nodig heeft, overweeg dan een lichter model dat beschikbaar is via OrcaRouter, zoals Gemini 2.0 Flash of andere kostenefficiënte alternatieven. Evalueer altijd de afweging tussen kosten en prestaties op basis van uw gemiddelde invoer- en uitvoertoken gebruik.
Het model behaalde een score van 95.6 op τ²-Bench. τ²-Bench is een benchmark die de taakvoltooiingsprestaties evalueert voor een verscheidenheid aan agentische, redenerende en planningsgerichte taken. Een score van 95.6 duidt op een hoog niveau van nauwkeurigheid bij het voltooien van dergelijke taken. Hoewel de exacte samenstelling van τ²-Bench niet wordt gegeven, plaatst de score dit model als een sterke presteerder voor gestructureerde besluitvorming en meerstapsredeneringsuitdagingen. Het dient als een kwantitatieve indicator van de mogelijkheden van het model in vergelijking met andere grote modellen.
Vertragingsdetails voor Gemini 3.1 Pro Preview worden niet verstrekt in de beschikbare feiten. Echter, gezien zijn vlaggenschipniveau en grote contextvenster (1M tokens) en uitvoerlimiet (65K tokens), zullen reactietijden variëren op basis van invoerlengte, gevraagde uitvoer en serverbelasting. Het verwerken van zeer lange invoer of het genereren van grote uitvoer zal langer duren dan bij kleinere modellen. Overweeg voor realtime toepassingen een sneller model te gebruiken. De API van OrcaRouter biedt geen specifieke vertragingsgaranties voor dit previewmodel.
De sterke punten van het model, afgeleid uit de specificaties, omvatten een zeer grote contextcapaciteit (1.048.576 tokens), een hoge uitvoertokenlimiet (65.536 tokens), ondersteuning voor multimodale invoer en een sterke τ²-Bench-score (95,6). Deze eigenschappen maken het geschikt voor complexe taken die redeneren over lange contexten en meerdere gegevenstypen vereisen. De previewstatus kan vroege toegang tot geavanceerde mogelijkheden bieden vóór de stabiele release. De classificatie als vlaggenschipniveau suggereert dat het is ontworpen voor veeleisende toepassingen.
Als previewmodel kan Gemini 3.1 Pro Preview mogelijk niet dezelfde stabiliteit, beschikbaarheid of ondersteuning bieden als een stabiele release. Het kan zonder kennisgeving wijzigingen ondergaan of worden afgeschaft. Er worden geen specifieke latentie- of doorvoercijfers gegeven, dus de prestaties onder belasting zijn onbekend. De benchmark-score op τ²-Bench is een enkele metriek en weerspiegelt mogelijk niet de prestaties voor alle taken. Bovendien kan de grote contextvenster de kosten en responstijd verhogen. Gebruikers moeten grondig testen voordat ze het in productie gebruiken.
Prijzen voor Gemini 3.1 Pro Preview worden niet vermeld in de beschikbare feiten. Als vlaggenschipmodel is het over het algemeen duurder dan kleinere of niet-vlaggenschipvarianten, waarbij de kosten doorgaans gebaseerd zijn op het aantal invoer- en uitvoertokens. Het grote contextvenster (1M tokens) en de uitvoerlimiet (65K tokens) kunnen leiden tot aanzienlijk tokenverbruik per verzoek. OrcaRouter kan per-token prijzen hanteren voor zowel invoer als uitvoer, met mogelijke toeslagen voor multimodale invoer. Gebruikers dienen de prijspagina van OrcaRouter te raadplegen voor actuele tarieven.
Bij gebruik van Gemini 3.1 Pro Preview is de grootste kostenpost het tokenverbruik. Een enkele aanvraag die de volledige context van 1M token gebruikt, brengt hoge invoertokenkosten met zich mee. Evenzo verhoogt het genereren van maximaal 65K uitvoertokens de uitvoerkosten. Voor gebruikssituaties die niet de volledige context of uitvoer vereisen, kunnen gebruikers mogelijk de kosten verlagen door invoer in te korten of een lagere max_tokens in te stellen. Caching (indien ondersteund door OrcaRouter) kan overbodige invoerkosten verminderen, maar er worden geen caching-details verstrekt. Evalueer gemiddelde gebruikspatronen om te beslissen of een goedkoper model economischer is.
De beschikbare feiten specificeren niet of OrcaRouter caching biedt voor Gemini 3.1 Pro Preview. Veel API-providers bieden token-caching voor herhaalde invoervoorvoegsels, wat de kosten kan verlagen en de latentie kan verbeteren. Als caching beschikbaar is, zou dit gunstig zijn voor use cases met frequente herhaalde instructies of systeemprompts. Gebruikers moeten de documentatie van OrcaRouter raadplegen voor ondersteuning van caching. Bij afwezigheid van caching worden de volledige kosten van invoertokens bij elke aanvraag gemaakt.
Er worden geen specifieke prijsvergelijkingen verstrekt. Over het algemeen zijn vlaggenschipmodellen duurder per token dan kleinere modellen. Gemini 3.1 Pro Preview, aangezien het een vlaggenschip preview is, heeft waarschijnlijk hogere kosten per token dan Gemini 2.0 Flash of Gemini 2.0 Pro. Omdat het echter een preview betreft, kan de prijsstelling promotioneel zijn of aan verandering onderhevig zijn. Gebruikers moeten de vermelde prijzen van OrcaRouter voor elk Google-model vergelijken om de meest kosteneffectieve optie voor hun werklast te bepalen.
Om Gemini 3.1 Pro Preview op OrcaRouter te gebruiken, doe verzoeken naar het OpenAI-compatibele API-eindpunt op https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Stel de modelparameter in op "google/gemini-3.1-pro-preview". De API accepteert standaardparameters zoals messages, max_tokens, temperature en top_p. Gebruik voor multimodale invoer de content-array met het juiste type (text, image_url, enz.). Voorbeeldcode en SDK's zijn beschikbaar in de documentatie van OrcaRouter.
U kunt maximaal 65,536 uitvoertokens configureren met de max_tokens-parameter. Het model ondersteunt temperature, top_p en andere veelvoorkomende samplingparameters. Voor multimodale invoer specificeert u het inhoudstype in de messages-array. Het contextvenster van 1,048,576 tokens is van toepassing op alle gecombineerde invoertokens. Alle parameters volgen de OpenAI chat completions-specificatie. Raadpleeg OrcaRouter’s API-referentie voor modelspecifieke beperkingen of extra parameters.
Migreren naar OrcaRouter is eenvoudig omdat het een OpenAI-compatible API gebruikt. Wijzig gewoon de basis-URL naar https://api.orcarouter.ai/v1 en werk de model-ID bij naar "google/gemini-3.1-pro-preview". Authenticatiemethoden (API-sleutel) zijn vergelijkbaar. Als je een ander Google-model gebruikte, moet je mogelijk aanpassingen doen voor verschillende mogelijkheden (bijv. contextvenstergrootte, multimodale verwerking). Test met voorbeeldverzoeken om compatibiliteit te garanderen. De documentatie van OrcaRouter biedt migratiehandleidingen voor veelvoorkomende configuraties.
Als een previewmodel kan Gemini 3.1 Pro Preview lagere snelheidslimieten, minder betrouwbaarheid hebben of zonder aankondiging worden gewijzigd. Het is bedoeld voor testen en evaluatie. Als u een stabiel productiemodel nodig hebt, overweeg dan een niet-previewmodel te gebruiken. De API kan reacties sneller of langzamer retourneren, afhankelijk van de belasting. Bewaak de prestaties en zorg voor een terugvalmodel. OrcaRouter kan de model-ID bijwerken of previewversies afschaffen; plan dienovereenkomstig.
Vergeleken met eerdere Google-modellen zoals Gemini 2.0 Pro biedt deze preview een aanzienlijk grotere contextvenster (1M vs. 32K tokens) en een hogere outputlimiet (65K vs. 8K tokens). Het ondersteunt ook extra invoermodaliteiten zoals video en bestanden op een meer geïntegreerde manier. De τ²-Bench-score van 95.6 is specifiek voor dit model en duidt op sterke taakprestaties. Als preview kan het echter de stabiliteit missen van Gemini 2.0 of Gemini 3.0 stabiele releases. Het vlaggenschipniveau plaatst het boven Gemini 2.0 Flash qua mogelijkheden en kosten.
Er worden geen directe benchmarkvergelijkingen gegeven. Het contextvenster van 1M tokens van het model is een van de grootste die beschikbaar zijn, en evenaart of overtreft veel concurrenten. De ondersteuning voor multimodale invoer is breed (audio, bestand, afbeelding, tekst, video). De τ²-Bench-score van 95,6 biedt een vergelijkingspunt voor agentische taken, maar zonder de scores van andere modellen op dezelfde benchmark is een volledige vergelijking niet mogelijk. Gebruikers moeten evalueren op basis van hun specifieke usecase-vereisten.
Kies dit model wanneer uw taak een zo groot mogelijk contextvenster vereist (tot 1M tokens) en hoge uitvoergeneratie (tot 65K tokens). Het is ook de beste keuze wanneer u meerdere invoermodaliteiten – met name bestanden en video – in één redeneerpassage moet verwerken. De hoge τ²-Bench-score geeft aan dat het uitblinkt in complexe agentische taken. Als u al OrcaRouter gebruikt en de nieuwste vlaggenschipmogelijkheden van Google wilt testen, is deze preview een goed startpunt.
Kies voor een alternatief als u een stabiel, productie-geverifieerd model nodig heeft (aangezien dit een preview is). Als uw gebruiksscenario lage latentie-eisen of klein tokenverbruik heeft, zou een goedkoper model zoals Gemini 2.0 Flash of een niet-Google-model kosteneffectiever zijn. Ook, als uw taak niet de volledige 1M tokencontext of multimodale invoer vereist, kan een kleiner model snellere en goedkopere antwoorden bieden. Evalueer de afwegingen tussen mogelijkheden, kosten en betrouwbaarheid voor uw specifieke toepassing.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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)| Niveau | Invoer / 1M tokens | Uitvoer / 1M tokens | Cache lezen / 1M | Cache schrijven / 1M |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 200K | $2.00 | $12.00 | $0.200 | $0.375 |
| ≤ ∞ | $4.00 | $18.00 | $0.400 | $0.375 |
| Niveau bepaald door het aantal invoertokens van elk verzoek | ||||