Gemini 3.1 Pro Preview to zaawansowany model rozumowania Google, zapewniający lepszą wydajność w inżynierii oprogramowania, zwiększoną niezawodność działania agentowego oraz bardziej efektywne wykorzystanie tokenów w złożonych przepływach pracy. Bazując na multimodalnym fundamencie...
Google Gemini 3.1 Pro Preview to flagowy model od Google, oferowany w formie wersji zapoznawczej. Jest to model multimodalny zdolny do przetwarzania tekstu, obrazów, wideo, audio oraz plików. Model…
Gemini 3.1 Pro Preview jest multimodalny i może przetwarzać dane audio, pliki (w tym dokumenty, kod i arkusze kalkulacyjne), obrazy, tekst oraz materiały wideo. Pozwala to na wnioskowanie na podstawie różnych typów danych w ramach jednej rozmowy. Na przykład możesz przesłać obraz wraz z pytaniem tekstowym dotyczącym jego zawartości lub przeanalizować wideo wraz z transkryptem. Moduł wprowadzania plików obsługuje dane strukturalne i niestrukturalne, co jest przydatne przy analizie dokumentów i ekstrakcji danych.
Model obsługuje okno kontekstowe o wielkości 1 048 576 tokenów dla danych wejściowych. Jest to jedno z największych dostępnych okien kontekstowych w flagowym modelu. Umożliwia przetwarzanie bardzo długich dokumentów, całych baz kodu lub godzin transkrypcji wideo w ramach jednego zapytania. W połączeniu z limitem 65 536 tokenów dla danych wyjściowych pozwala na rozległe generowanie raportów, podsumowań lub wieloetapowych łańcuchów rozumowania bez potrzeby dzielenia danych wejściowych na strony lub fragmenty.
Idealne przypadki użycia obejmują podsumowywanie długich dokumentów, wieloetapowe agenty konwersacyjne z pamięcią całej historii użytkownika, analizę treści wideo, złożoną ekstrakcję danych z mediów mieszanych oraz zadania agentowe wymagające wysokiej dokładności (co odzwierciedla wynik τ²-Bench). Model sprawdza się również w zadaniach łączących wiele typów danych wejściowych, takich jak analiza wykresu na obrazie podczas czytania powiązanego fragmentu tekstu. W przypadku prostszych zadań tańszy model może być bardziej opłacalny, ale narzut związany z dużym kontekstem jest uzasadniony w przypadku zaawansowanych aplikacji.
W przypadku zadań wymagających jedynie generowania krótkiego tekstu, prostej klasyfikacji lub odpowiedzi o niskim opóźnieniu, bardziej odpowiedni może być mniejszy lub nieflagowy model. Duże okno kontekstu i multimodalne możliwości Gemini 3.1 Pro Preview wiążą się z wyższym kosztem obliczeniowym na żądanie. Jeśli Twój przypadek użycia nie wymaga pełnego kontekstu 1M tokenów ani generowania 65K tokenów, rozważ użycie lżejszego modelu dostępnego za pośrednictwem OrcaRouter, takiego jak Gemini 2.0 Flash lub innych opłacalnych alternatyw. Zawsze oceniaj kompromis między kosztem a wydajnością na podstawie średniego zużycia tokenów wejściowych i wyjściowych.
Model osiągnął wynik 95,6 w τ²-Bench. τ²-Bench to benchmark oceniający skuteczność wykonywania zadań w różnych zadaniach agentowych, rozumowania i planowania. Wynik 95,6 wskazuje na wysoki poziom dokładności w wykonywaniu takich zadań. Chociaż dokładna struktura τ²-Bench nie jest podana, wynik plasuje ten model jako silnego wykonawcę w zakresie ustrukturyzowanego podejmowania decyzji i wieloetapowych wyzwań związanych z rozumowaniem. Służy jako ilościowy wskaźnik możliwości modelu w porównaniu z innymi dużymi modelami.
Szczegóły dotyczące opóźnień dla Gemini 3.1 Pro Preview nie są podane w dostępnych faktach. Biorąc jednak pod uwagę jego flagową klasę i duże okno kontekstowe (1M tokenów) oraz limit wyjściowy (65K tokenów), czasy odpowiedzi będą się różnić w zależności od długości wejścia, żądanego wyjścia i obciążenia serwera. Przetwarzanie bardzo długich danych wejściowych lub generowanie dużych wyników zajmie więcej czasu niż w przypadku mniejszych modeli. W przypadku aplikacji czasu rzeczywistego rozważ użycie szybszego modelu. Interfejs API OrcaRouter nie zapewnia konkretnych gwarancji opóźnień dla tego modelu w wersji zapoznawczej.
Mocne strony modelu, wynikające z jego specyfikacji, obejmują bardzo dużą pojemność kontekstu (1 048 576 tokenów), wysoki limit tokenów wyjściowych (65 536 tokenów), obsługę multimodalnych danych wejściowych oraz wysoki wynik τ²-Bench (95,6). Te cechy sprawiają, że nadaje się do złożonych zadań wymagających rozumowania w długich kontekstach i wielu typach danych. Status wersji zapoznawczej może umożliwić wczesny dostęp do zaawansowanych funkcji przed stabilnym wydaniem. Klasyfikacja jako model flagowy sugeruje, że jest przeznaczony do wymagających aplikacji.
Jako model podglądowy, Gemini 3.1 Pro Preview może nie mieć takiej samej stabilności, dostępności ani wsparcia jak stabilna wersja. Może ulegać zmianom lub wycofaniu bez powiadomienia. Nie podano konkretnych wartości opóźnienia ani przepustowości, więc wydajność pod obciążeniem jest nieznana. Wynik benchmarku na τ²-Bench jest pojedynczą metryką i może nie odzwierciedlać wydajności we wszystkich zadaniach. Ponadto duże okno kontekstowe może zwiększyć koszt i czas odpowiedzi. Użytkownicy powinni dokładnie przetestować przed użyciem produkcyjnym.
Szczegóły cenowe dla Gemini 3.1 Pro Preview nie są podane w dostępnych faktach. Jako model flagowy jest generalnie droższy od mniejszych lub nienagłównych wariantów, a koszty zazwyczaj opierają się na liczbie tokenów wejściowych i wyjściowych. Duże okno kontekstowe (1M tokenów) i limit wyjścia (65K tokenów) mogą prowadzić do znacznego zużycia tokenów na żądanie. OrcaRouter może stosować ceny za token zarówno dla wejścia, jak i wyjścia, z możliwymi dopłatami za wejścia multimodalne. Użytkownicy powinni sprawdzić stronę cennika OrcaRouter w celu uzyskania aktualnych stawek.
Podczas korzystania z Gemini 3.1 Pro Preview największym czynnikiem kosztowym jest zużycie tokenów. Pojedyncze zapytanie wykorzystujące pełny kontekst 1 miliona tokenów wiąże się z wysokimi kosztami tokenów wejściowych. Podobnie generowanie do 65 tys. tokenów wyjściowych zwiększa koszty wyjściowe. W przypadku zastosowań, które nie wymagają pełnego kontekstu lub pełnego wyniku, użytkownicy mogą zmniejszyć koszty poprzez skracanie danych wejściowych lub ustawienie niższej wartości `max_tokens`. Buforowanie (jeśli jest obsługiwane przez OrcaRouter) może zmniejszyć zbędne koszty tokenów wejściowych, ale nie podano szczegółów dotyczących buforowania. Należy ocenić średnie wzorce użycia, aby zdecydować, czy tańszy model jest bardziej opłacalny.
Dostępne fakty nie precyzują, czy OrcaRouter oferuje buforowanie (caching) dla Gemini 3.1 Pro Preview. Wielu dostawców API udostępnia buforowanie tokenów dla powtarzających się prefiksów wejściowych, co może obniżyć koszty i poprawić opóźnienia. Jeśli buforowanie jest dostępne, byłoby korzystne w przypadkach użycia z częstymi powtarzającymi się instrukcjami lub promptami systemowymi. Użytkownicy powinni sprawdzić dokumentację OrcaRouter w celu uzyskania informacji o wsparciu buforowania. W przypadku braku buforowania pełny koszt tokenów wejściowych jest ponoszony przy każdym żądaniu.
Nie podano konkretnych porównań cen. Ogólnie rzecz biorąc, modele flagowe są droższe za token niż mniejsze modele. Gemini 3.1 Pro Preview, jako flagowa wersja zapoznawcza, prawdopodobnie ma wyższy koszt na token niż Gemini 2.0 Flash lub Gemini 2.0 Pro. Jednak ze względu na to, że jest to wersja zapoznawcza, cennik może być promocyjny lub podlegać zmianom. Użytkownicy powinni porównać ceny OrcaRouter dla każdego modelu Google, aby wybrać najbardziej opłacalną opcję dla swojego obciążenia.
Aby używać Gemini 3.1 Pro Preview na OrcaRouter, wysyłaj zapytania do punktu końcowego API zgodnego z OpenAI pod adresem https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Ustaw parametr model na "google/gemini-3.1-pro-preview". API akceptuje standardowe parametry, takie jak messages, max_tokens, temperature i top_p. Dla danych multimodalnych użyj tablicy content z odpowiednim typem (text, image_url, itp.). Przykładowy kod i SDK są dostępne w dokumentacji OrcaRouter.
Maksymalną liczbę tokenów wyjściowych można skonfigurować do 65 536 za pomocą parametru max_tokens. Model obsługuje temperaturę, top_p i inne popularne parametry próbkowania. W przypadku danych multimodalnych, określ typ zawartości w tablicy messages. Okno kontekstowe o rozmiarze 1 048 576 tokenów dotyczy wszystkich tokenów wejściowych razem. Wszystkie parametry są zgodne ze specyfikacją OpenAI chat completions. Aby uzyskać informacje o ograniczeniach specyficznych dla modelu lub dodatkowych parametrach, zapoznaj się z dokumentacją API OrcaRouter.
Migracja do OrcaRouter jest prosta, ponieważ wykorzystuje on zgodne z OpenAI API. Wystarczy zmienić podstawowy URL na https://api.orcarouter.ai/v1 oraz zaktualizować ID modelu na "google/gemini-3.1-pro-preview". Metody uwierzytelniania (klucz API) są podobne. Jeśli wcześniej używałeś innego modelu Google, może być konieczne dostosowanie do różnych możliwości (np. rozmiar okna kontekstowego, obsługa multimodalna). Przetestuj za pomocą przykładowych zapytań, aby zapewnić zgodność. Dokumentacja OrcaRouter zawiera przewodniki migracyjne dla typowych konfiguracji.
Jako model w wersji zapoznawczej, Gemini 3.1 Pro Preview może mieć niższe limity szybkości, mniejszą niezawodność lub podlegać zmianom bez powiadomienia. Przeznaczony jest do testowania i oceny. Jeśli potrzebujesz stabilnego modelu produkcyjnego, rozważ użycie modelu niewersji zapoznawczej. API może zwracać odpowiedzi szybciej lub wolniej w zależności od obciążenia. Monitoruj wydajność i miej model zastępczy. OrcaRouter może zaktualizować identyfikator modelu lub wycofać wersje zapoznawcze; odpowiednio to zaplanuj.
W porównaniu do wcześniejszych modeli Google, takich jak Gemini 2.0 Pro, ta wersja zapoznawcza oferuje znacznie większe okno kontekstu (1M vs. 32K tokenów) i wyższy limit wyjścia (65K vs. 8K tokenów). Obsługuje także dodatkowe modalności wejściowe, takie jak wideo i pliki, w bardziej zintegrowany sposób. Wynik τ²-Bench na poziomie 95.6 jest specyficzny dla tego modelu i wskazuje na wysoką wydajność w zadaniach. Jednak jako wersja zapoznawcza może nie mieć stabilności stabilnych wydań Gemini 2.0 lub Gemini 3.0. Poziom flagowy umieszcza go powyżej Gemini 2.0 Flash pod względem możliwości i kosztów.
Nie podano bezpośrednich porównań benchmarków. Okno kontekstu modelu o wielkości 1M tokenów jest jednym z największych dostępnych, dorównując lub przewyższając wielu konkurentów. Jego obsługa wejścia multimodalnego jest szeroka (audio, plik, obraz, tekst, wideo). Wynik τ²-Bench wynoszący 95,6 stanowi punkt odniesienia dla zadań agencyjnych, ale bez wyników innych modeli na tym samym benchmarku, pełne porównanie nie jest możliwe. Użytkownicy powinni oceniać na podstawie wymagań swojego konkretnego przypadku użycia.
Wybierz ten model, gdy Twoje zadanie wymaga największego możliwego okna kontekstu (do 1M tokenów) i wysokiej generacji wyjścia (do 65K tokenów). Jest to również najlepszy wybór, gdy potrzebujesz obsługiwać wiele modalności wejściowych – zwłaszcza pliki i wideo – w pojedynczym przebiegu wnioskowania. Wysoki wynik τ²-Bench sugeruje, że model doskonale radzi sobie ze złożonymi zadaniami agentowymi. Jeśli już używasz OrcaRouter i chcesz przetestować najnowsze flagowe możliwości Google, ta wersja zapoznawcza jest dobrym punktem wyjścia.
Jeśli potrzebujesz stabilnego, zweryfikowanego produkcyjnie modelu (ponieważ jest to wersja zapoznawcza), rozważ opcję zastępczą. W przypadku niskich wymagań dotyczących opóźnień lub małego zużycia tokenów bardziej opłacalny będzie tańszy model, taki jak Gemini 2.0 Flash lub model spoza Google. Ponadto, jeśli Twoje zadanie nie wymaga pełnego kontekstu 1M tokenów ani danych multimodalnych, mniejszy model może zapewnić szybsze i tańsze odpowiedzi. Oceń kompromisy między możliwościami, kosztem i niezawodnością dla swojego konkretnego zastosowania.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim 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| Poziom | Wejście / 1M tokenów | Wyjście / 1M tokenów | Odczyt cache / 1M | Zapis cache / 1M |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 200K | $2.00 | $12.00 | $0.200 | $0.375 |
| ≤ ∞ | $4.00 | $18.00 | $0.400 | $0.375 |
| Poziom wybierany na podstawie liczby tokenów wejściowych każdego żądania | ||||
Szacunek na podstawie cennika
Ceny progowe — ten szacunek używa stawek progu podstawowego.
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
O czym mówią programiści w tym tygodniu
GET /api/public/models/google/gemini-3.1-pro-previewOtwórz @misc{orcarouter_gemini_3_1_pro_preview,
title = {Gemini 3.1 Pro Preview API},
author = {Google},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.1-pro-preview}
}Google. (2026). Gemini 3.1 Pro Preview API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.1-pro-preview