Comment utiliser l'API Gemini 3.1 pro

CometAPI
AnnaFeb 21, 2026
Comment utiliser l'API Gemini 3.1 pro

Un guide pratique, orienté code, de Gemini 3.1 Pro — ce que c’est, comment l’appeler (y compris via CometAPI), ses contrôles multimodaux et de « niveau de réflexion », l’appel de fonctions/l’usage d’outils, des conseils de vibe-coding, et des intégrations avec GitHub Copilot, VS Code, la CLI Gemini et Google Antigravity. Gemini 3.1 Pro repousse la frontière des grands modèles multimodaux avec une proposition ciblée pour les développeurs : fenêtres de contexte plus grandes, modes de « réflexion » configurables, amélioration de l’appel d’outils et de fonctions, et prise en charge explicite des workflows agentiques.

Qu’est-ce que Gemini 3.1 Pro ?

Gemini 3.1 Pro est le tout dernier niveau « Pro » de la famille Gemini 3 : un modèle nativement multimodal, priorisant le raisonnement, et optimisé pour les tâches complexes, multi-étapes et l’usage agentique d’outils. Il se présente comme un affinage de Gemini 3 Pro avec trois axes pratiques : un raisonnement/arrimage factuel renforcé, une meilleure efficacité de jetons et des modes d’exécution contrôlables ciblant les workflows développeurs (code, planification, tâches augmentées par la recherche). La fiche modèle et les pages développeurs le décrivent comme optimisé pour les comportements d’ingénierie logicielle, les pipelines agentiques et les entrées multimodales (texte, images, audio, vidéo et dépôts).

Pourquoi cela vous concerne : la combinaison d’une fenêtre de contexte d’un million de jetons (sur de nombreuses variantes de fournisseurs), de primitives explicites d’appel de fonctions et de contrôles de « niveau de réflexion » offre aux équipes des coûts et des sorties plus prévisibles, du prototypage rapide à l’orchestration d’agents en production. CometAPI expose déjà 3.1 Pro via des places de marché API et des passerelles compatibles OpenAI, proposant des modes d’accès à la consommation.

Comment utiliser l’API Gemini 3.1 Pro (CometAPI) ?

De quoi ai-je besoin avant de commencer ?

Liste de contrôle (prérequis)

  • Un compte CometAPI et une clé API CometAPI (stockez-la dans des variables d’environnement).
  • Facultativement un projet Google Cloud / Google AI Studio et une clé API Gemini si vous appelez directement Google (non requis en passant par Comet).
  • python 3.9+ ou node 18+, curl disponible pour des tests rapides.
  • Un mécanisme sécurisé de gestion des secrets : variables d’environnement, coffre-fort ou magasin de secrets CI.
  • Confirmez l’identifiant de modèle pour Gemini 3.1 Pro dans votre console Comet (par ex. "google/gemini-3.1-pro" ou un alias spécifique à Comet).

CometAPI prend en charge les appels au format natif Gemini, ainsi que le format de conversation d’OpenAI. CometAPI simplifie le changement de modèles, offre une URL de base unique et des SDK, et peut réduire les frictions d’intégration dans des piles multi-fournisseurs.

Ci-dessous, deux exemples concrets et prêts à copier-coller : d’abord un appel à Gemini via CometAPI (client compatible OpenAI), puis un appel à Gemini via l’endpoint HTTP officiel de Google. Remplacez YOUR_API_KEY par la clé de votre fournisseur et définissez les noms de modèles sur la variante disponible chez le fournisseur (par ex. gemini-3.1-pro-preview lorsqu’exposé).

Exemple : appeler Gemini 3.1 Pro avec CometAPI (curl + Python)

Curl (wrapper compatible OpenAI utilisant l’URL de base CometAPI)

# curl example: CometAPI (OpenAI-compatible)curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "gemini-3.1-pro-preview",    "messages": [      {"role":"system","content":"You are a concise programming assistant."},      {"role":"user","content":"Write a Python function to fetch CSV from a URL and return pandas DataFrame."}    ],    "max_tokens": 800  }'

Python (client compatible OpenAI configuré avec la base_url CometAPI)

from openai import OpenAI  # or openai-python-compatible SDK offered by your platformclient = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.cometapi.com/v1")resp = client.chat.completions.create(    model="gemini-3.1-pro-preview",    messages=[        {"role": "system", "content": "You are a concise programming assistant."},        {"role": "user", "content": "Write a Python function to fetch CSV from a URL and return pandas DataFrame."}    ],    max_tokens=800,)print(resp.choices[0].message.content)

Justification : CometAPI expose une passerelle compatible OpenAI dans une grande partie de sa documentation, ce qui vous permet de réutiliser votre code client OpenAI en changeant simplement la base_url et le nom du modèle. C’est pratique pour des expériences multi-fournisseurs et du prototypage rapide.

Exemple : appeler Gemini via l’API officielle Gemini (Node.js / HTTP)

Les endpoints officiels de Gemini chez Google sont les meilleurs pour l’ensemble complet de fonctionnalités (contrôles de niveau de réflexion, appel de fonctions, chargements multimodaux). Ci-dessous un exemple HTTP minimal utilisant la surface API Gemini décrite dans la documentation développeur de Google AI.

Remplacez simplement l’URL de base et la clé API dans le SDK officiel ou les requêtes pour l’utiliser :

  • Base URL : https://api.cometapi.com (remplacez generativelanguage.googleapis.com)
  • API Key : Remplacez $GEMINI_API_KEY par votre $COMETAPI_KEY

Curl (API Gemini officielle — illustratif)

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-1-pro-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "How does AI work?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Paramètres courants que vous définirez

  • temperature (0.0–1.0) — aléatoirité. Utilisez 0.0 pour des sorties de code déterministes.
  • max_output_tokens / max_tokens — budget de longueur de sortie.
  • top_p — échantillonnage nucleus.
  • presence_penalty / frequency_penalty — décourage la répétition.
  • thinking_level ou variante de modèle — détermine la profondeur de raisonnement (par ex., -low, -medium, -high ou thinking_level explicite). Utilisez le niveau de réflexion le plus bas répondant aux besoins d’exactitude pour maîtriser coût/latence.

Quelles sont les capacités multimodales de Gemini 3.1 Pro ?

Quelles modalités Gemini 3.1 Pro prend-il en charge ?

Gemini 3.1 Pro accepte le texte, les images, la vidéo, l’audio et les PDF dans de nombreuses versions préliminaires — et peut générer des sorties textuelles qui font référence au contenu multimodal ou le résument. Comet prend en charge l’acheminement des entrées multimodales vers Gemini — soit par URL d’image, téléversement de fichier (API de fichiers Comet), soit en permettant à Gemini de lire des fichiers stockés dans le cloud.

Comment les développeurs doivent-ils concevoir des invites multimodales ?

  • Structurez les invites multimodales avec des blocs de contexte clairs : par exemple, placez la courte instruction textuelle en premier, puis joignez des métadonnées ou des pointeurs vers les images/vidéos/PDF.
  • Utilisez les pièces jointes média et les champs de téléversement de fichiers du SDK plutôt que d’intégrer des données binaires dans des champs texte — les clients officiels et les exemples Vertex AI / Gemini API montrent comment transmettre proprement des pièces jointes média.

Exemple pratique (pseudocode) : afficher une image plus une question

# Pseudocode — attach an image with a caption and ask a questionfrom google.gemini import GemSDK  # conceptual import; use official client per docsresponse = client.generate(    model="gemini-3.1-pro-preview",    inputs = [        {"type": "text", "content": "Summarize the visual diagram and list actionable next steps."},        {"type": "image", "uri": "gs://my-bucket/diagram.png", "alt": "system architecture diagram"}    ])print(response.text)

Conseils pratiques :

  • Utilisez les pièces jointes d’image pour le triage des bogues d’interface utilisateur (UI) : joignez une capture d’écran et demandez des diffs ou des causes probables.
  • Combinez des transcriptions audio avec des extraits de code pour le résumé d’enregistrements d’entretien.
  • Lors de l’envoi d’artefacts volumineux (vidéos, grands dépôts de code), préférez une approche par étapes : téléversez les ressources (stockage cloud), passez des URL + un bref manifeste, et utilisez le modèle pour piloter un pipeline à récupération augmentée plutôt que d’entasser tout dans une seule invite.

Quels sont les niveaux de réflexion (Low, Medium, High) et quand les utiliser ?

Que sont les « niveaux de réflexion » ?

La série Gemini 3 introduit un paramètre thinking_level qui guide le budget interne de calcul/chaîne de raisonnement du modèle. Voyez-le comme un bouton qui échange latence + coût contre une profondeur de raisonnement accrue :

  • Low : raisonnement minimal, optimisé pour le débit et les tâches courtes et déterministes.
  • Medium : raisonnement équilibré — nouveau en 3.1 et idéal pour de nombreux workflows d’ingénierie et d’analyse.
  • High : raisonnement plus profond, style chaîne de raisonnement dynamique ; meilleur pour les problèmes complexes multi-étapes.
    (Il existe aussi une nomenclature minimal/max dans d’autres variantes — consultez la documentation du modèle pour les options disponibles exactes par variante.)

Comment choisir un niveau de réflexion ?

  • Utilisez Low pour le chat utilisateur à haut débit, les instructions courtes ou lorsque coût/latence sont critiques.
  • Utilisez Medium par défaut pour la plupart des tâches développeur nécessitant un degré mesuré de raisonnement (le nouveau « sweet spot » en 3.1).
  • Utilisez High pour résoudre des énigmes, des chaînes logiques longues, de la planification, ou lorsque vous souhaitez explicitement une haute fidélité en acceptant une latence et une consommation de jetons accrues.

Comment définir le niveau de réflexion dans une requête

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-1-pro-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [{ "parts": [{ "text": "Explain quantum physics simply." }] }],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "LOW"
      }
    }
  }'

Comment implémenter l’appel de fonctions et l’usage d’outils avec Gemini 3.1 Pro ?

Qu’est-ce que l’appel de fonctions / l’usage d’outils ?

L’appel de fonctions (aussi appelé usage d’outils) permet au modèle d’émettre des objets « call » structurés indiquant à votre application quel outil ou fonction exécuter (par exemple, get_current_weather(location)) et avec quels arguments. Le modèle peut enchaîner plusieurs appels, recevoir les sorties des outils et poursuivre son raisonnement — activant des comportements agentiques. Les SDK Gemini offrent une prise en charge intégrée pour la boucle modèle→outil (MCP/registre d’outils) afin d’automatiser l’exécution en toute sécurité.

Vous pouvez déclarer des outils dans la configuration pour activer un comportement de proxy. Les outils intégrés pris en charge incluent les fonctions personnalisées google_search, code_execution et url_context.

Schéma sûr pour l’usage d’outils

  1. Déclarer les interfaces d’outils : enregistrez des fonctions/outils avec des schémas clairs et des types d’arguments validés.
  2. Laisser le modèle proposer des appels : le modèle émet du JSON structuré décrivant quel outil appeler.
  3. L’hôte exécute uniquement des outils en liste blanche : appliquez une liste d’autorisation et une validation stricte.
  4. Retourner les sorties d’outils au modèle : la boucle du SDK renvoie la réponse de l’outil au modèle pour qu’il poursuive la planification/exécute d’autres appels.

Guide d’intégration de Gemini 3.1 Pro

GitHub Copilot

GitHub Copilot (Copilot) a ajouté la prise en charge des modèles de la famille Gemini sur des niveaux premium, permettant aux équipes de choisir des variantes Gemini comme modèle sous-jacent pour le chat et les suggestions de Copilot. Cela signifie que les utilisateurs sur des forfaits éligibles peuvent sélectionner des variantes Gemini dans le sélecteur de modèle de Copilot et bénéficier d’améliorations au niveau du modèle sans changer leur extension IDE. Pour les équipes, Copilot reste une voie gérée pratique pour bénéficier du raisonnement de Gemini dans VS Code et d’autres éditeurs pris en charge.

Gemini CLI et Code Assist

La Gemini CLI open-source expose les modèles Gemini dans le terminal ; elle est légère et s’intègre aux workflows existants (diffs, commits, CI et exécutions sur serveur sans tête). Utilisez la CLI pour itérer rapidement, scénariser des exécutions d’agents ou intégrer le modèle dans des flux DevOps. Gemini Code Assist est l’extension VS Code et l’intégration IDE plus large qui apporte des suggestions de code contextuelles, des revues de PR et des correctifs automatisés directement dans l’éditeur. Ces outils vous permettent de contrôler la sélection du modèle, les fenêtres de contexte et les préférences de niveau de réflexion.

Visual Studio Code

Visual Studio Code et sa place de marché hébergent à la fois GitHub Copilot et Gemini Code Assist. Vous pouvez installer Code Assist pour Gemini ou continuer à utiliser Copilot ; chacun offre des compromis différents (vitesse, profondeur, confidentialité). VS Code demeure la surface la plus mature pour la génération de code interactive, le chat dans l’éditeur et l’intégration directe avec des exécutions locales ou des bancs de test.

Google Antigravity

Google Antigravity est une IDE axée sur les agents qui traite les agents comme des citoyens de première classe, offrant un « Mission Control » pour l’orchestration d’agents, une automatisation de navigateur intégrée et une interface pour des projets multi-agents. Antigravity et la CLI Gemini répondent à des besoins différents : Antigravity est une surface IDE agentique complète ; la CLI Gemini est native du terminal mais s’intègre à Antigravity et VS Code via des extensions et des serveurs MCP (Model Context Protocol). L’écosystème Antigravity vise les équipes qui souhaitent une orchestration d’agents poussée et une surface visuelle plus prescriptive.

Qui devrait utiliser quoi ?

  • Prototypage rapide et modifications d’un seul fichier : Gemini CLI + tests locaux ou Copilot pour la vitesse.
  • Raisonnement approfondi, recherche de longue durée : API Gemini (Vertex) avec niveau de réflexion élevé et appel de fonctions.
  • Orchestration agentique et automatisation multi-étapes : Antigravity pour une gestion visuelle ou un pipeline d’agent personnalisé utilisant l’appel de fonctions + MCP.
  • Expérimentations multi-fournisseurs / maîtrise des coûts : utilisez CometAPI ou des agrégateurs similaires pour changer de modèles ou tester Flash vs Pro économiquement.

Points de conception pour l’intégration :

  • Sécurité : évitez d’envoyer des secrets ou des PII dans les invites. Utilisez des comptes de service à portée par jeton pour les appels côté serveur.
  • Local vs cloud : exécutez localement les fonctionnalités légères d’assistant (complétions rapides) mais acheminez l’analyse multimodale lourde vers le cloud.
  • Contrôle utilisateur : exposez « expliquer cette suggestion » et des contrôles de retour en arrière faciles pour les modifications de code produites par le modèle.

Schémas d’intégration et architecture recommandée

Application légère (chat ou assistant)

  • Client (navigateur/mobile) → microservice backend → API Gemini (thinking_level=low)
  • Utilisez le streaming / les sorties partielles pour l’UX de chat. Validez les entrées utilisateur et n’autorisez jamais d’appels d’outils bruts depuis des clients non fiables.

Backend agentique (workflows automatisés)

  • Service d’orchestration : enregistrez un petit ensemble d’outils en liste blanche (lecture DB, exécuteur de jobs CI, API internes).
  • Laissez Gemini planifier et émettre des appels d’outils ; l’orchestrateur exécute des appels validés et renvoie les résultats. Utilisez un thinking_level élevé pour les phases de planification et moyen pour les étapes d’exécution.

Pipeline d’ingestion multimodale

Prétraitez et indexez de grands documents, images ou vidéos.

Quand choisir Gemini 3.1 Pro ?

Choisissez Gemini 3.1 Pro lorsque vous avez besoin de :

  • raisonnement multi-étapes de haute fidélité sur des entrées multimodales ;
  • orchestration d’outils fiable et workflows agentiques ;
  • boucles de synthèse/modification de code améliorées dans les IDE (via Copilot/CLI/Antigravity) ; ou
  • prototyper des comparaisons inter-fournisseurs avec une passerelle comme CometAPI.

Si le débit et le coût comptent, adoptez une stratégie mixte : par défaut, medium pour la plupart des workflows, low pour le chat utilisateur à haut débit, et high uniquement pour les tâches qui nécessitent manifestement un raisonnement plus profond (planification, preuves, synthèse multi-étapes).

Dernières réflexions : où Gemini 3.1 Pro s’insère dans la pile technologique

Gemini 3.1 Pro renforce ce que les LLM modernes orientés développeurs doivent offrir : compréhension multimodale, orchestration explicite d’outils, et contrôles pragmatiques du budget de raisonnement. Que vous y accédiez directement via les API de Google et Vertex, via Copilot sur des plans premium, ou via des plateformes multi-modèles comme CometAPI, les compétences clés pour les équipes restent les mêmes : une orchestration soignée des niveaux de réflexion, des schémas sûrs d’appel de fonctions, et une intégration dans des workflows développeurs robustes (CLI, IDE, tests automatisés).

Les développeurs peuvent accéder à Gemini 3.1 Pro via CometAPI dès maintenant. Pour commencer, explorez les capacités du modèle dans le Playground et consultez le guide de l’API pour des instructions détaillées. Avant d’y accéder, assurez-vous de vous être connecté à CometAPI et d’avoir obtenu la clé API. CometAPI propose un prix bien inférieur au tarif officiel pour vous aider à intégrer.

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