Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools is een variant van Gemini 3.1 Pro die het selectiegedrag van gereedschappen verbetert door overmatig gebruik van een algemene bash-tool te voorkomen wanneer efficiëntere externe...
Google Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools is een preview‑stadium groot taalmodel ontwikkeld door Google. Het is ontworpen voor taken die langdurig redeneren, grote contextvensters en integratie met…
Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools accepteert invoer in tekst-, audio-, afbeeldings-, video- en bestandsformaten. Hiermee kunt u audio-opnames, foto's, videoclips en geüploade documenten samen met tekstaanwijzingen in één verzoek opnemen. Het model kan redeneren over deze modaliteiten heen om tekstuitvoer te produceren. Deze multimodale mogelijkheid maakt het mogelijk om een afbeelding te beschrijven en er een vraag over te stellen, audio te transcriberen terwijl analyses worden uitgevoerd, of een video te combineren met een tekstuele instructie. De exacte resolutie, codec of bestandsgroottelimieten worden niet vermeld in de beschikbare feiten, maar het model kan diverse media native verwerken.
De aanduiding "Custom Tools" betekent dat het model is geoptimaliseerd om door de gebruiker gedefinieerde functies of API's aan te roepen als onderdeel van zijn redenering. In een typische workflow verstrek je een set functiedefinities (inclusief namen, parameters en beschrijvingen), en het model beslist wanneer deze aan te roepen om een verzoek te vervullen. Deze mogelijkheid maakt autonome workflows mogelijk, zoals het opvragen van een database, het verzenden van een e-mail of het uitvoeren van een codefragment. Het model kan meerdere toolaanroepen aan elkaar koppelen. De hoge τ²-Bench-score (95.6) duidt op sterke prestaties bij taken die planning en toolorkestratie vereisen.
Het model ondersteunt een contextvenster van 1.048.576 tokens (ongeveer gelijk aan 1 miljoen tokens). Hiermee kunt u hele boeken, lange codebases, conversaties met meerdere beurten of uitgebreide logs als context invoeren. De maximale uitvoer is 65.536 tokens per aanvraag. Deze afmetingen behoren tot de grootste die beschikbaar zijn in het huidige modellandschap. Het grote contextvenster is nuttig voor taken zoals het samenvatten van een volledig transcript, het beantwoorden van vragen over een grote verzameling documenten, of het onderhouden van een zeer lange gespreksgeschiedenis zonder in te korten.
Omdat Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools geprijsd is op $4.00 per 1M invoertokens en $18.00 per 1M uitvoertokens, is het een premium aanbod. Voor eenvoudigere taken—zoals korte tekstclassificatie, basis samenvatting of een eenmalige chat—kan een kleiner, goedkoper model kosteneffectiever zijn. Overweeg alternatieven van OrcaRouter zoals Gemini 1.5 Flash (lagere kosten, lagere latentie) of andere lichtgewicht modellen als u het 1M contextvenster, multimodale invoer of de tool-use benchmarkprestaties niet nodig hebt. Gebruik dit model wanneer de taakcomplexiteit de hogere kosten per token rechtvaardigt.
Het model behaalde een hoofdscore van 95,6 op τ²-Bench (τ²-Bench). Deze benchmark evalueert het vermogen van een model om tool‑use reasoning uit te voeren: het plannen en uitvoeren van reeksen functieaanroepen om een realistische taak te volbrengen. De hoge score duidt op sterke vaardigheid in autonome taakvoltooiing en besluitvorming. τ²-Bench is een nieuwere benchmark die zich richt op de complexiteit van realistische scenario's. Een score van 95,6 wordt als zeer hoog beschouwd, maar u moet weten dat geen enkele benchmark alle aspecten van modelkwaliteit volledig kan vatten. Het model kan andere prestaties leveren op andere benchmarks die hier niet worden vermeld.
Op basis van het τ²-Bench-resultaat excelleert het model in taken die gestructureerd redeneren en tool-orkestratie vereisen. Dit omvat meerstaps ophalen, datatransformatie en API-aanroepen. Het grote contextvenster stelt het bovendien in staat om zeer lange instructies of externe gegevens te verwerken zonder coherentie te verliezen. De multimodale invoermogelijkheid is een andere sterke eigenschap, waarmee het over verschillende mediatypen kan redeneren. Voor gebruikssituaties zoals het analyseren van een videoclip en het beantwoorden van vragen erover, of het verwerken van een audiobestand samen met een tekstuele vraag, is dit model goed gepositioneerd vergeleken met alleen-tekst alternatieven.
Geen benchmark of model is perfect. De τ²-Bench-score van 95,6 garandeert niet dezelfde prestaties op elke echte taak, vooral de taken die buiten het bereik van de benchmark vallen. Het model kan onderpresteren op taken die zeer specifieke domeinkennis vereisen of op veiligheidsgerichte evaluaties die niet door τ²-Bench worden gedekt. Als previewmodel kan het een hogere latentie of lagere betrouwbaarheid hebben dan een volledig uitgebracht model. De beschikbare feiten bevatten geen latentiecijfers, dus u moet testen met uw eigen workloads. Bovendien kan het grote contextvenster de verwerkingstijd en -kosten verhogen, en niet alle taken profiteren van de volledige miljoen-token capaciteit.
Exacte latentiecijfers worden niet verstrekt in de beschikbare feiten voor Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools. Over het algemeen kunnen modellen met een zeer groot contextvenster (meer dan 1M tokens) langer duren om verzoeken te verwerken, vooral wanneer ze de volledige context gebruiken. Latentie hangt ook af van de complexiteit van het verzoek, het aantal tool‑calls en de huidige serverbelasting. OrcaRouter kan streamingresponsen bieden om de tijd tot het eerste token te verkorten. Voor real‑time toepassingen kunt u overwegen de prestaties te vergelijken met kleinere modellen. Overweeg om uw eigen latentietests uit te voeren met typische prompts om te bepalen of de snelheid aan uw vereisten voldoet.
De prijzen voor Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools bedragen $4,00 per 1 miljoen invoertokens en $18,00 per 1 miljoen uitvoertokens. Deze tarieven worden in rekening gebracht tegen het provider-tarief, zonder opslag, wanneer ze via OrcaRouter worden gebruikt. Dat betekent dat de prijs die u ziet de prijs is die Google rekent, zonder extra kosten van OrcaRouter. Invoertokens omvatten alle tokens in de prompt (tekst, afbeeldingstokens, audiotokens, enz.). Uitvoertokens zijn het gegenereerde antwoord. De maximale uitvoer van het model is 65.536 tokens, dus een enkele aanvraag kan maximaal 65.536 / 1.000.000 * 18,00 = ongeveer $1,18 aan uitvoertokens kosten, plus de kosten voor invoertokens.
"Geen opslag" betekent dat OrcaRouter de exacte kosten per token van de leverancier (Google) aan u doorberekent, zonder enige toeslag. U betaalt $4,00 per 1M invoertokens en $18,00 per 1M uitvoertokens—hetzelfde tarief als wanneer u rechtstreeks de API van Google zou aanroepen. OrcaRouter kan aparte abonnements- of gebruikskosten in rekening brengen voor de gatewayservice, maar de prijs per token van het model wordt niet opgehoogd. Deze prijsstructuur is transparant en helpt u nauwkeurig te budgetteren. Controleer altijd de huidige voorwaarden van OrcaRouter voor eventuele extra kosten.
De hoge kosten per token betekenen dat u uw gebruik zorgvuldig moet schatten. Voor prompts die het volledige 1M contextvenster gebruiken, kunnen de invoerkosten oplopen tot $4,00 per verzoek. Als uw taak kan worden uitgevoerd met een kleinere context, overweeg dan om in te korten of een goedkoper model te gebruiken. Caching wordt niet genoemd in de beschikbare feiten; als OrcaRouter prompt caching biedt, kan dit de kosten voor herhaalde invoer verlagen. Ook omdat het model een preview is, kunnen de prijzen wijzigen wanneer een stabiele versie wordt uitgebracht. Evalueer het typische tokenverbruik van uw werkbelasting om te beslissen of de kosten gerechtvaardigd zijn.
U heeft toegang tot het model via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. Stel uw basis-URL in op `https://api.orcarouter.ai/v1` en gebruik de model-ID `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`. De API accepteert standaard OpenAI-stijl aanvraagformaten. Een voorbeeld met behulp van de openai-bibliotheek van Python: ``` import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_ORCAROUTER_KEY") response = client.chat.completions.create( model="google/gemini-3.1-pro-preview-customtools", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}] ) ``` U heeft een geldige OrcaRouter API-sleutel nodig. Authenticatie gebeurt via de `Authorization`-header.
Aangezien de API OpenAI‑compatibel is, kunt u standaardparameters gebruiken zoals `temperature`, `top_p`, `max_tokens`, `stop`, `frequency_penalty`, `presence_penalty` en `stream`. Voor multimodale verzoeken kunt u afbeeldingen, audio, video of bestanden toevoegen aan de berichtinhoud met behulp van de array-indeling. Voor toolgebruik definieert u functies in de parameter `tools` als een lijst van JSON-objecten. Het model kan `tool_calls` teruggeven in het antwoord. Parameters die specifiek zijn voor Google's eigen API (zoals `safetySettings`) zijn mogelijk wel of niet beschikbaar; raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor details. De exacte parameterondersteuning kan variëren voor preview-modellen.
Migreren van de standaard OpenAI API is eenvoudig. Verander de `base_url` naar `https://api.orcarouter.ai/v1` en werk de `model` parameter bij naar `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`. Vervang je API-sleutel door een OrcaRouter-sleutel. De meeste code die `openai.ChatCompletion.create` of de nieuwere `client.chat.completions.create` gebruikt, werkt met minimale aanpassingen. Als je tool calls gebruikt, is het formaat identiek aan dat van OpenAI. Merk echter op dat dit model een andere tokenizer heeft en andere output kan produceren voor dezelfde prompt. Test grondig voordat je overschakelt.
OrcaRouter gebruikt API-sleutelauthenticatie. Voeg uw sleutel toe aan de request header als `Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY`. U verkrijgt een sleutel door u aan te melden bij OrcaRouter. De sleutel moet geheim blijven en niet worden blootgesteld in client‑side code. De exacte authenticatiemethode kan variëren; raadpleeg altijd de huidige API-documentatie van OrcaRouter. Sommige endpoints ondersteunen mogelijk aanvullende authenticatiemethoden, maar de OpenAI‑compatibele endpoint gebruikt het standaard bearer token-patroon. Zorg ervoor dat uw verzoeken via HTTPS worden verzonden.
Gemini 1.5 Pro ondersteunt ook een contextvenster van 1M tokens en multimodale input, maar de 3.1 Pro Preview Custom Tools behaalde een τ²-Bench-score van 95.6, wat een aanzienlijke verbetering is ten opzichte van de 1.5-serie (exacte cijfers voor 1.5 worden niet gegeven). De "Custom Tools"-optimalisatie is de belangrijkste onderscheidende factor, wat duidt op betere prestaties bij tool‑use-taken. De prijzen zijn hoger voor het previewmodel: Gemini 1.5 Pro is doorgaans goedkoper. Als u de nieuwste tool‑use-prestaties niet nodig hebt, kan Gemini 1.5 Pro een kosteneffectievere keuze zijn. Omdat de 3.1 Pro een preview is, kan deze minder stabiliteit of beschikbaarheidsgarantie bieden dan de stabiele 1.5 Pro.
GPT‑4o ondersteunt ook multimodale invoer en toolgebruik, maar de contextvenstergrootte is doorgaans 128k tokens—veel kleiner dan de 1M tokens van dit model. De τ²-Bench-score voor GPT‑4o wordt niet vermeld in beschikbare feiten, dus directe vergelijking is niet mogelijk. Over het algemeen biedt Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools een aanzienlijk groter contextvenster, waardoor het geschikter is voor taken met lange documenten. GPT‑4o kan betere prestaties leveren op bepaalde taalbenchmarks of bredere ecosysteemondersteuning. De prijsstelling voor GPT‑4o is ook anders; vergelijk de kosten per token, maar let op: de uitvoerkosten van dit model ($18/M) zijn relatief hoog.
Claude 3 Opus ondersteunt een contextvenster van 200k tokens, veel minder dan de 1M van Gemini 3.1 Pro Preview. Benchmarks zoals τ²-Bench worden doorgaans niet gerapporteerd voor Claude, dus directe vergelijkingen zijn speculatief. Claude staat bekend om sterke redeneervaardigheden en het volgen van instructies. De keuze tussen hen hangt af van uw behoefte aan een 1M context en multimodale invoer versus specifieke sterke punten op het gebied van veiligheid, schrijfstijl of ecosysteem. Als uw gebruiksscenario het verwerken van zeer grote documenten of meerdere mediatypen vereist, zijn het grotere contextvenster en de multimodale ondersteuning van het Gemini-model voordelen. Kosten en beschikbaarheid via OrcaRouter zijn ook factoren.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige 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-customtools",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| Invoer / 1M tokens | $4.00 |
| Uitvoer / 1M tokens | $18.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.400 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/google/gemini-3.1-pro-preview-customtoolsOpenen @misc{orcarouter_gemini_3_1_pro_preview_customtools,
title = {Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools API},
author = {Google},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.1-pro-preview-customtools}
}Google. (2026). Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.1-pro-preview-customtools