Gemini 3.1 Pro Preview é o modelo de raciocínio de ponta do Google, oferecendo desempenho aprimorado em engenharia de software, confiabilidade agentiva melhorada e uso mais eficiente de tokens em fluxos de trabalho complexos. Com base na fundação multimodal...
O Google Gemini 3.1 Pro Preview é um modelo carro-chefe do Google, oferecido em forma de pré-visualização. É um modelo multimodal capaz de processar entradas de texto, imagem, vídeo, áudio e…
Gemini 3.1 Pro Preview é multimodal e pode processar áudio, arquivos (incluindo documentos, código e planilhas), imagens, texto e entrada de vídeo. Isso permite que ele raciocine entre diferentes tipos de dados dentro de uma única conversa. Por exemplo, você pode carregar uma imagem junto com um prompt de texto perguntando sobre seu conteúdo, ou analisar um vídeo junto com uma transcrição. A modalidade de entrada de arquivo suporta dados estruturados e não estruturados, tornando-a útil para análise de documentos e tarefas de extração de dados.
O modelo suporta uma janela de contexto de 1.048.576 tokens para entrada. Esta é uma das maiores janelas de contexto disponíveis em um modelo flagship. Ela permite processar documentos muito longos, bases de código inteiras ou horas de transcrição de vídeo em uma única solicitação. Quando combinada com o limite de saída de 65.536 tokens, possibilita a geração extensa de relatórios, resumos ou cadeias de raciocínio com várias etapas, sem necessidade de paginar ou dividir entradas.
Os casos de uso ideais incluem sumarização de documentos longos, agentes conversacionais de múltiplas voltas com memória de todo o histórico do usuário, análise de conteúdo de vídeo, extração complexa de dados de mídia mista e tarefas agentivas que exigem alta precisão (conforme refletido na pontuação τ²-Bench). O modelo também se destaca em tarefas que combinam múltiplos tipos de entrada, como analisar um gráfico em uma imagem enquanto lê um trecho de texto relacionado. Para tarefas mais simples, um modelo mais barato pode ser mais custo-efetivo, mas a sobrecarga do contexto grande é justificada para aplicações sofisticadas.
Para tarefas que exigem apenas geração de texto curto, classificação simples ou respostas de baixa latência, um modelo menor ou não flagship pode ser mais adequado. A grande janela de contexto e a capacidade multimodal do Gemini 3.1 Pro Preview têm um custo computacional mais alto por solicitação. Se o seu caso de uso não precisar do contexto completo de 1M tokens ou da saída de 65K tokens, considere usar um modelo mais leve disponível via OrcaRouter, como o Gemini 2.0 Flash ou outras alternativas de baixo custo. Sempre avalie o compromisso custo-desempenho com base no uso médio de tokens de entrada e saída.
O modelo alcançou uma pontuação de 95,6 no τ²-Bench. O τ²-Bench é um benchmark que avalia o desempenho na conclusão de tarefas em uma variedade de tarefas agentivas, de raciocínio e planejamento. Uma pontuação de 95,6 indica um alto nível de precisão na conclusão dessas tarefas. Embora a composição exata do τ²-Bench não seja fornecida, a pontuação posiciona este modelo como um forte desempenho para tomada de decisão estruturada e desafios de raciocínio em múltiplas etapas. Serve como um indicador quantitativo das capacidades do modelo em comparação com outros modelos grandes.
Os detalhes de latência para o Gemini 3.1 Pro Preview não são fornecidos nas informações disponíveis. No entanto, dado seu nível superior e grande contexto (1M tokens) e limite de saída (65K tokens), os tempos de resposta variarão com base no comprimento da entrada, na saída solicitada e na carga do servidor. Processar entradas muito longas ou gerar saídas grandes levará mais tempo do que com modelos menores. Para aplicações em tempo real, considere usar um modelo mais rápido. A API do OrcaRouter não oferece garantias específicas de latência para este modelo de pré-visualização.
Os pontos fortes do modelo, inferidos a partir de suas especificações, incluem capacidade de contexto muito grande (1,048,576 tokens), alto limite de tokens de saída (65,536 tokens), suporte a entrada multimodal e uma forte pontuação τ²-Bench (95.6). Essas características o tornam adequado para tarefas complexas que exigem raciocínio sobre contextos longos e múltiplos tipos de dados. O status de pré-visualização pode permitir acesso antecipado a capacidades avançadas antes do lançamento estável. A classificação de nível principal sugere que ele é projetado para aplicações de alta demanda.
Como um modelo de pré-visualização, o Gemini 3.1 Pro Preview pode não ter a mesma estabilidade, disponibilidade ou suporte que uma versão estável. Ele pode sofrer alterações ou descontinuação sem aviso prévio. Nenhum número específico de latência ou taxa de transferência é fornecido, portanto o desempenho sob carga é desconhecido. A pontuação de referência no τ²-Bench é uma métrica única e pode não refletir o desempenho em todas as tarefas. Além disso, a grande janela de contexto pode aumentar o custo e o tempo de resposta. Os usuários devem testar minuciosamente antes do uso em produção.
Os detalhes de preços para o Gemini 3.1 Pro Preview não são fornecidos nos fatos disponíveis. Como modelo principal, ele geralmente tem um preço mais alto do que variantes menores ou não principais, com custos normalmente baseados no número de tokens de entrada e saída. A grande janela de contexto (1 milhão de tokens) e o limite de saída (65 mil tokens) podem resultar em um uso significativo de tokens por solicitação. O OrcaRouter pode aplicar preços por token tanto para entrada quanto para saída, com possíveis sobretaxas para entradas multimodais. Os usuários devem consultar a página de preços do OrcaRouter para obter as tarifas atuais.
Ao usar o Gemini 3.1 Pro Preview, o maior fator de custo é o consumo de tokens. Uma única solicitação que utiliza o contexto completo de 1M de tokens incorrerá em altos custos de tokens de entrada. Da mesma forma, gerar até 65K tokens de saída aumentará os custos de saída. Para casos de uso que não exigem o contexto ou a saída completa, os usuários podem reduzir custos truncando as entradas ou definindo um max_tokens mais baixo. O caching (se suportado pelo OrcaRouter) pode reduzir o custo redundante de entrada, mas nenhum detalhe de caching é fornecido. Avalie os padrões médios de uso para decidir se um modelo mais barato é mais econômico.
Os fatos disponíveis não especificam se o OrcaRouter oferece cache para o Gemini 3.1 Pro Preview. Muitos provedores de API oferecem cache de tokens para prefixos de entrada repetidos, o que pode reduzir custos e melhorar a latência. Se o cache estiver disponível, seria benéfico para casos de uso com instruções repetidas frequentes ou prompts de sistema. Os usuários devem verificar a documentação do OrcaRouter para suporte a cache. Na ausência de cache, o custo total dos tokens de entrada é incorrido em cada solicitação.
Não são fornecidas comparações de preços específicas. Geralmente, modelos flagship são mais caros por token do que modelos menores. O Gemini 3.1 Pro Preview, sendo um preview flagship, provavelmente tem um custo por token mais alto do que o Gemini 2.0 Flash ou Gemini 2.0 Pro. No entanto, por ser um preview, o preço pode ser promocional ou estar sujeito a alterações. Os usuários devem comparar os preços listados no OrcaRouter para cada modelo do Google para determinar a opção mais econômica para sua carga de trabalho.
Para usar o Gemini 3.1 Pro Preview no OrcaRouter, faça requisições ao endpoint de API compatível com OpenAI em https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Defina o parâmetro model como "google/gemini-3.1-pro-preview". A API aceita parâmetros padrão como messages, max_tokens, temperature e top_p. Para entradas multimodais, use o array content com o tipo apropriado (text, image_url, etc.). Códigos de exemplo e SDKs estão disponíveis na documentação do OrcaRouter.
Você pode configurar tokens máximos de saída até 65.536 usando o parâmetro max_tokens. O modelo suporta temperatura, top_p e outros parâmetros de amostragem comuns. Para entrada multimodal, especifique o tipo de conteúdo no array messages. A janela de contexto de 1.048.576 tokens se aplica a todos os tokens de entrada combinados. Todos os parâmetros seguem a especificação OpenAI de completions de chat. Consulte a referência da API do OrcaRouter para quaisquer limitações específicas do modelo ou parâmetros adicionais.
Migrar para o OrcaRouter é simples porque ele usa uma API compatível com a OpenAI. Basta alterar a URL base para https://api.orcarouter.ai/v1 e atualizar o ID do modelo para "google/gemini-3.1-pro-preview". Os métodos de autenticação (chave de API) são semelhantes. Se você estava usando um modelo diferente do Google, pode ser necessário ajustar para diferentes capacidades (por exemplo, tamanho da janela de contexto, manipulação multimodal). Teste com solicitações de exemplo para garantir a compatibilidade. A documentação do OrcaRouter fornece guias de migração para configurações comuns.
Como modelo de pré-visualização, o Gemini 3.1 Pro Preview pode ter limites de taxa mais baixos, menos confiabilidade ou estar sujeito a alterações sem aviso prévio. Ele é destinado a testes e avaliação. Se você precisar de um modelo de produção estável, considere usar um modelo que não seja de pré-visualização. A API pode retornar respostas mais rápidas ou mais lentas dependendo da carga. Monitore o desempenho e tenha um modelo de fallback. O OrcaRouter pode atualizar o ID do modelo ou descontinuar versões de pré-visualização; planeje-se adequadamente.
Comparado a modelos anteriores do Google, como Gemini 2.0 Pro, esta prévia oferece uma janela de contexto substancialmente maior (1M vs. 32K tokens) e limite de saída mais alto (65K vs. 8K tokens). Também suporta modalidades adicionais de entrada, como vídeo e arquivos, de forma mais integrada. A pontuação τ²-Bench de 95.6 é específica deste modelo e indica um forte desempenho em tarefas. No entanto, como uma prévia, pode faltar a estabilidade das versões estáveis Gemini 2.0 ou Gemini 3.0. O nível principal a coloca acima do Gemini 2.0 Flash em capacidade e custo.
Nenhuma comparação direta de benchmarks é fornecida. A janela de contexto de 1M tokens do modelo está entre as maiores disponíveis, rivalizando ou excedendo muitos concorrentes. Seu suporte a entrada multimodal é amplo (áudio, arquivo, imagem, texto, vídeo). A pontuação de 95,6 no τ²-Bench oferece um ponto de comparação para tarefas agentivas, mas sem as pontuações de outros modelos no mesmo benchmark, uma comparação completa não é possível. Os usuários devem avaliar com base nos requisitos de seu caso de uso específico.
Escolha este modelo quando sua tarefa exigir a maior janela de contexto possível (até 1M tokens) e alta geração de saída (até 65K tokens). Também é a melhor escolha quando você precisa lidar com múltiplas modalidades de entrada – especialmente arquivo e vídeo – em uma única passada de raciocínio. A alta pontuação τ²-Bench sugere que ele se destaca em tarefas agentivas complexas. Se você já está usando OrcaRouter e deseja testar as capacidades mais recentes da Google, esta prévia é um bom ponto de partida.
Opte por uma alternativa se precisar de um modelo estável e verificado em produção (já que este é uma prévia). Se o seu caso de uso tem requisitos de baixa latência ou uso pequeno de tokens, um modelo mais barato como Gemini 2.0 Flash ou um modelo não-Google seria mais econômico. Além disso, se a sua tarefa não exigir o contexto completo de 1M de tokens ou entrada multimodal, um modelo menor pode fornecer respostas mais rápidas e baratas. Avalie as compensações entre capacidade, custo e confiabilidade para sua aplicação específica.
Compatível com OpenAI — mantenha seu SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom 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)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| Nível | Entrada / 1M tokens | Saída / 1M tokens | Leitura de cache / 1M | Escrita de cache / 1M |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 200K | $2.00 | $12.00 | $0.200 | $0.375 |
| ≤ ∞ | $4.00 | $18.00 | $0.400 | $0.375 |
| Nível selecionado pela contagem de tokens de entrada de cada solicitação | ||||
Estimativa com base no preço de tabela
Preços por níveis — esta estimativa usa as tarifas do nível base.
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
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}Google. (2026). Gemini 3.1 Pro Preview API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.1-pro-preview