Gemini 3 Pro Vorschau-API

Gemini 3 Pro (Vorschau) ist Googles/DeepMinds neuestes Flaggschiff-Modell für multimodales Denken aus der Gemini-3-Familie. Es positioniert sich als ihr „bislang intelligentestes Modell“ und ist für tiefgreifendes Denken, agentenbasierte Arbeitsabläufe, fortgeschrittene Codierung und das Verständnis multimodaler Daten über lange Kontexte (Text, Bilder, Audio, Video, Code und Tool-Integrationen) konzipiert.

Hauptmerkmale:

• Modalitäten: Text, Bild, Video, Audio, PDFs (und strukturierte Tool-Ausgaben).
• Agentic/Tooling: Integrierte Funktionsaufrufe, Suchfunktion, Codeausführung, URL-Kontext und Unterstützung für die Orchestrierung mehrstufiger Agenten. Der Mechanismus zur Gedankensignatur erhält die mehrstufige Argumentation über verschiedene Aufrufe hinweg.
• **Programmieren & „Vibe-Coding“**Optimiert für Frontend-Generierung, interaktive UI-Erstellung und agentenbasierte Programmierung (führt relevante Bestenlisten von Google an). Es wird als ihr bisher stärkstes „Vibe-Coding“-Modell vermarktet.
• Neue Entwicklersteuerung: thinking_level (niedrig|hoch), um Kosten/Latenz gegenüber der Analysetiefe abzuwägen, und media_resolution Steuert die multimodale Wiedergabetreue pro Bild oder Videoframe. Diese Einstellungen tragen dazu bei, Leistung, Latenz und Kosten in Einklang zu bringen.

Benchmark-Leistung

• Der Gemini3Pro erreichte im LMARE-Test mit 1501 Punkten den ersten Platz und übertraf damit die 1484 Punkte des Grok-4.1-thinking sowie die Werte von Claude Sonnet 4.5 und Opus 4.1.
• Außerdem erreichte es den ersten Platz in der WebDevArena-Programmierarena mit einer Punktzahl von 1487.
• Im akademischen Denkprozess bei Humanity's Last Exam erreichte es 37.5 % (ohne Hilfsmittel); im naturwissenschaftlichen Wettbewerb GPQA Diamond 91.9 %; und im Mathematikwettbewerb MathArena Apex 23.4 % und stellte damit einen neuen Rekord auf.
• Bei den multimodalen Fähigkeiten erreichte das MMMU-Pro 81 %; und bei der Video-MMMU-Videoverständnisleistung 87.6 %.

Technische Details & Architektur

• Parameter „Denkniveau“: Gemini 3 enthüllt ein thinking_level Eine Steuerung, die es Entwicklern ermöglicht, zwischen der Tiefe der internen Argumentation und Latenz/Kosten abzuwägen. Das Modell behandelt thinking_level als relative Toleranz für interne mehrstufige Schlussfolgerungen anstelle einer strikten Token-Garantie. Standardmäßig ist dies typischerweise high für Pro. Dies ist eine explizite neue Steuerungsmöglichkeit für Entwickler, um die mehrstufige Planung und die Tiefe der Gedankenkette anzupassen.
• Strukturierte Ergebnisse & Werkzeuge: Das Modell unterstützt strukturierte JSON-Ausgaben und kann mit integrierten Tools kombiniert werden (Google-Suchabgleich, URL-Kontext, Codeausführung usw.). Einige Funktionen der strukturierten Ausgabe in Kombination mit Tools sind derzeit nur in der Vorschau verfügbar. gemini-3-pro-preview.
• Multimodale und agentenbasierte Integrationen: Gemini 3 Pro wurde speziell für agentenbasierte Arbeitsabläufe entwickelt (Tools + mehrere Agenten über Code/Terminals/Browser).
• Akzeptiert Text-, Bild-, Video-, Audio- und PDF-Eingaben; Textausgabe.

Einschränkungen und bekannte Vorbehalte

1. Nicht vollkommen faktisch korrekt – Halluzinationen sind weiterhin möglich. Trotz der von Google behaupteten deutlichen Verbesserungen hinsichtlich der Faktentreue sind fundierte Überprüfung und menschliche Kontrolle in sensiblen Bereichen (Recht, Medizin, Finanzen) weiterhin notwendig.
2. Die Langzeitleistung variiert je nach Aufgabe. Die Unterstützung eines Eingabefensters von 1 Million ist eine harte Voraussetzung, aber die empirische Effektivität kann bei einigen Benchmarks bei extremen Längen abnehmen (punktuelle Rückgänge bei 1 Million wurden bei einigen Tests mit langem Kontext beobachtet).
3. Abwägung von Kosten und Latenz. Große Kontexte und höhere thinking_level Die Einstellungen erhöhen Rechenleistung, Latenz und Kosten; die Preisstaffelung richtet sich nach dem Tokenvolumen. thinking_level und Chunking-Strategien zur Kostenkontrolle.
4. Sicherheits- und Inhaltsfilter. Google wendet weiterhin Sicherheitsrichtlinien und Moderationsebenen an; bestimmte Inhalte und Aktionen bleiben eingeschränkt oder führen zu Ablehnungsmodi.

Wie sich die Gemini 3 Pro Vorschau im Vergleich zu anderen Topmodellen schlägt

Vergleich auf hoher Ebene (Vorschau → qualitativ):

Gegen Gemini 2.5 Pro: Bahnbrechende Verbesserungen beim logischen Denken, der Nutzung von Agentenwerkzeugen und der multimodalen Integration; deutlich umfassendere Kontextverarbeitung und besseres Verständnis längerer Texte. DeepMind erzielt durchgängige Verbesserungen bei akademischen Denkprozessen, Programmieraufgaben und multimodalen Aufgaben.

Gegen GPT-5.1 und Claude Sonnet 4.5 (wie berichtet): Auf Googles/DeepMinds Benchmark-Plattform wird Gemini 3 Pro in mehreren agentenbasierten, multimodalen und kontextbezogenen Metriken als führend präsentiert (siehe Terminal-Bench, MMMU-Pro, AIME). Die Vergleichsergebnisse variieren je nach Aufgabe.

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Typische und wertvolle Anwendungsfälle

• Zusammenfassung umfangreicher Dokumente/Bücher & Fragen & Antworten: Die Unterstützung langer Kontexte macht es attraktiv für Rechts-, Forschungs- und Compliance-Teams.
• Codeverständnis und -generierung im Repository-Maßstab: Die Integration mit Codierungswerkzeugketten und verbesserte Argumentationsfähigkeit unterstützen Refactoring großer Codebasen und automatisierte Code-Review-Workflows.
• Multimodale Produktassistenten: Workflows für Bild + Text + Audio (Kundensupport, der Screenshots, Gesprächsausschnitte und Dokumente verarbeitet).
• Mediengenerierung & -bearbeitung (Foto → Video): Zu den Funktionen der früheren Gemini-Familie gehören nun auch Veo/Flow-ähnliche Foto→Video-Funktionen; die Vorschau deutet auf eine tiefergehende Multimedia-Generierung für Prototypen und Medien-Workflows hin.

Wie man die gemini-3-pro-preview-API von CometAPI aus aufruft

Gemini 3 Pro Vorschaupreis in CometAPI, 20 % Rabatt auf den offiziellen Preis:

Erforderliche Schritte

• Einloggen in cometapi.com. Wenn Sie noch kein Benutzer bei uns sind, registrieren Sie sich bitte zuerst.
• Melden Sie sich in Ihrem CometAPI-Konsole.
• Holen Sie sich den API-Schlüssel für die Zugangsdaten der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Token hinzufügen“, holen Sie sich den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

Methode verwenden

1. Wählen Sie das "gemini-3-pro-preview”-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden und den Anfragetext festzulegen. Die Anfragemethode und der Anfragetext stammen aus der API-Dokumentation unserer Website. Unsere Website bietet außerdem einen Apifox-Test für Ihre Bequemlichkeit.
2. Ersetzen mit Ihrem aktuellen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto.
3. Geben Sie Ihre Frage oder Anfrage in das Inhaltsfeld ein – das Modell antwortet darauf.
4. . Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

CometAPI bietet eine vollständig kompatible REST-API – für eine reibungslose Migration. Wichtige Details zum Chat:

• Basis-URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Modellnamen: gemini-3-pro-preview
• Authentifizierung: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY Kopfzeile
• Content-Type: application/json .

Web Link GPT-5.1 API