Aperçu de l'API Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro (Aperçu) Gemini est le tout nouveau modèle phare de raisonnement multimodal de Google/DeepMind, appartenant à la famille Gemini 3. Il est présenté comme leur « modèle le plus intelligent à ce jour », conçu pour le raisonnement approfondi, les flux de travail automatisés, le codage avancé et la compréhension multimodale à long contexte (texte, images, audio, vidéo, code et intégrations d'outils).

Fonctionnalités

• Modalités : Texte, image, vidéo, audio, PDF (et résultats d'outils structurés).
• Agent/outillage : Appels de fonctions intégrés, recherche intégrée, exécution de code, contexte URL et prise en charge de l'orchestration d'agents multi-étapes. Un mécanisme de signature de pensée préserve le raisonnement multi-étapes entre les appels.
• **Codage et « codage vibratoire »**Optimisé pour la génération de front-end, la génération d'interfaces utilisateur interactives et le codage agentique (il figure en tête des classements pertinents publiés par Google). Il est présenté comme leur modèle de « codage par l'expérience » le plus performant à ce jour.
• Nouvelles commandes pour développeurs: thinking_level (faible|élevé) pour arbitrer entre coût/latence et profondeur de raisonnement, et media_resolution Ces paramètres contrôlent la fidélité multimodale de chaque image ou image vidéo, contribuant ainsi à équilibrer les performances, la latence et le coût.

Performances de référence

• Le Gemini3Pro a obtenu la première place au LMARE avec un score de 1501, dépassant les 1484 points de Grok-4.1-thinking et devançant également Claude Sonnet 4.5 et Opus 4.1.
• Il a également obtenu la première place dans l'arène de programmation WebDevArena avec un score de 1487.
• Dans l'épreuve de raisonnement académique Humanity's Last Exam, elle a obtenu 37.5 % (sans outils) ; dans l'épreuve scientifique GPQA Diamond, 91.9 % ; et dans la compétition mathématique MathArena Apex, 23.4 %, établissant un nouveau record.
• En matière de capacités multimodales, le MMMU-Pro a atteint 81 % ; et en matière de compréhension vidéo Video-MMMU, 87.6 %.

Détails techniques et architecture

• Paramètre « niveau de réflexion » : Gemini 3 révèle un thinking_level Un contrôle qui permet aux développeurs de faire un compromis entre la profondeur du raisonnement interne et la latence/le coût. Le modèle traite thinking_level comme une marge relative pour le raisonnement interne en plusieurs étapes plutôt que comme une garantie stricte de jetons. La valeur par défaut est généralement high Pour la version Pro. Il s'agit d'une nouvelle commande explicite permettant aux développeurs d'ajuster la planification en plusieurs étapes et la profondeur du raisonnement.
• Résultats structurés et outils : Le modèle prend en charge sorties JSON structurées et peut être combiné avec des outils intégrés (ancrage de la recherche Google, contexte d'URL, exécution de code, etc.). Certaines fonctionnalités de sortie structurée et d'outils sont disponibles en avant-première uniquement pour gemini-3-pro-preview.
• Intégrations multimodales et multi-agents : Gemini 3 Pro est explicitement conçu pour les flux de travail multi-agents (outils + plusieurs agents via code/terminaux/navigateur).
• Accepte les entrées de texte, d'image, de vidéo, d'audio et de PDF ; sortie texte.

Limitations et mises en garde connues

1. La véracité n'est pas parfaite — les hallucinations restent possibles. Malgré les fortes améliorations en matière de véracité des informations revendiquées par Google, la vérification rigoureuse et l'examen humain restent nécessaires dans les contextes à forts enjeux (juridiques, médicaux, financiers).
2. Les performances en contexte long varient selon la tâche. La prise en charge d'une fenêtre d'entrée de 1M est une capacité difficile à mettre en œuvre, mais l'efficacité empirique peut diminuer sur certains benchmarks à des longueurs extrêmes (baisse ponctuelle observée à 1M sur certains tests à contexte long).
3. Compromis entre coût et latence. contextes larges et plus élevés thinking_level Les paramètres augmentent la puissance de calcul, la latence et le coût ; les niveaux de tarification sont basés sur les volumes de jetons. Utiliser thinking_level et des stratégies de segmentation pour maîtriser les coûts.
4. Filtres de sécurité et de contenu. Google continue d'appliquer des politiques de sécurité et des niveaux de modération ; certains contenus et actions restent restreints ou déclencheront des modes de refus.

Comment le Gemini 3 Pro Preview se compare-t-il aux autres modèles haut de gamme ?

Comparaison de haut niveau (aperçu → qualitative) :

Contre Gemini 2.5 Pro : Améliorations significatives du raisonnement, de l'utilisation d'outils automatisés et de l'intégration multimodale ; gestion d'un contexte beaucoup plus large et meilleure compréhension des données longues. DeepMind affiche des gains constants dans les tâches académiques de raisonnement, de programmation et multimodales.

Par rapport à GPT-5.1 et Claude Sonnet 4.5 (tel que rapporté) : Sur la plateforme de benchmarks Google/DeepMind, Gemini 3 Pro se distingue par plusieurs performances en matière d'agentivité, de multimodalité et de gestion de contexte long (voir Terminal-Bench, MMMU-Pro, AIME). Les résultats comparatifs varient selon la tâche.

---

Cas d'utilisation typiques et à forte valeur ajoutée

• Résumé et questions-réponses de documents/livres volumineux : La prise en charge de contextes longs la rend attrayante pour les équipes juridiques, de recherche et de conformité.
• Compréhension et génération de code à l'échelle du dépôt : L'intégration avec les chaînes d'outils de codage et un raisonnement amélioré facilitent les refactorisations de bases de code importantes et les flux de travail automatisés de revue de code.
• Assistants produits multimodaux : Flux de travail image + texte + audio (assistance client qui intègre des captures d'écran, des extraits d'appels et des documents).
• Création et montage de médias (photo → vidéo) : Les fonctionnalités précédentes de la famille Gemini incluent désormais des capacités photo→vidéo de type Veo / Flow ; l’aperçu suggère une génération multimédia plus poussée pour les prototypes et les flux de travail multimédias.

Comment appeler l'API gemini-3-pro-preview depuis CometAPI

Prix ​​de prévisualisation du Gemini 3 Pro sur CometAPI : 20 % de réduction sur le prix officiel.

Étapes requises

• Se connecter à cometapi.comSi vous n'êtes pas encore notre utilisateur, veuillez d'abord vous inscrire.
• Connectez-vous à votre Console CometAPI.
• Obtenez la clé API d'accès à l'interface. Cliquez sur « Ajouter un jeton » au niveau du jeton API dans l'espace personnel, récupérez la clé : sk-xxxxx et validez.

Utiliser la méthode

1. Sélectionnez l'option "**gemini-3-pro-preview**Point de terminaison pour envoyer la requête API et définir le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont disponibles dans la documentation API de notre site web. Notre site web propose également le test Apifox pour plus de commodité.
2. Remplacer avec votre clé CometAPI réelle de votre compte.
3. Insérez votre question ou demande dans le champ de contenu : c'est à cela que le modèle répondra.
4. Traitez la réponse de l'API pour obtenir la réponse générée.

CometAPI fournit une API REST entièrement compatible, pour une migration sans faille. Détails importants pour la discussion :

• URL de base : https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Noms de modèle: gemini-3-pro-preview
• Authentification: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY entête
• Content-Type: application/json .

Voir aussi
API GPT-5.1