Spesifikasi teknis — Gemini 3.1 Pro
| Item | gemini-3-pro (ringkasan publik) |
|---|---|
| Penyedia | |
| ID model kanonik | gemini-3-pro (pratinjau publik) |
| Jenis masukan | Teks, Gambar, Video, Audio, PDF |
| Jenis keluaran | Teks (bahasa alami, keluaran terstruktur, payload pemanggilan fungsi) |
| Batas token masukan (konteks) | 1,048,576 token |
| Batas token keluaran | 65,536 token |
| Pemanggilan fungsi / penggunaan alat | Didukung (pemanggilan fungsi, keluaran terstruktur, integrasi alat) |
| Multimodalitas | Dukungan multimodal penuh (gambar, video, audio, dokumen) |
| Eksekusi kode & alur agen | Didukung (mode agen, bantuan kode, orkestrasi alat) |
| Batas pengetahuan | Januari 2025 |
Apa itu Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro adalah unggulan publik Google dalam keluarga Gemini 3, diposisikan sebagai model penalaran multimodal terdepan dengan tooling agen dan pengembang tingkat lanjut. Model ini menekankan penanganan konteks berkapasitas tinggi (lebih dari masukan 1M token), dukungan media yang luas (gambar, video, audio, PDF), serta integrasi mendalam untuk penggunaan alat, pemanggilan fungsi, dan alur kerja berfokus pada kode (misalnya, Gemini Code Assist dan mode agen).
Gemini 3 Pro disajikan oleh Google sebagai dioptimalkan untuk pengalaman pengembang interaktif (pengodean berlatensi rendah dan alur kerja agen) serta pemahaman multimodal dengan fidelitas tinggi (menafsirkan dan bernalar lintas masukan media campuran).
Fitur Utama Gemini 3.1 Pro
Gemini-3.1 Pro (melalui Pratinjau) memperkenalkan fitur-fitur berikut:
Integrasi Multimodal
Memproses masukan lintas:
- Bahasa alami
- Gambar
- Ucapan/audio
- Video
dengan representasi token terpadu untuk penalaran lintas modal.
Jendela Konteks Diperluas
Kapasitas konteks yang sangat besar hingga ~1 juta token memungkinkan penanganan:
- Dokumen panjang
- Sintesis multi-dokumen
- Basis kode dan transkrip.
Ini melampaui banyak model pesaing yang biasanya mendukung ~32 K–262 K token.
Skala Sparse Mixture-of-Experts (MoE)
Perutean MoE yang jarang memungkinkan penskalaan kapasitas internal model tanpa biaya komputasi yang sebanding, meningkatkan penalaran dalam skala besar.
Penalaran / Perencanaan Lanjutan
Inovasi seperti pelatihan chain-of-thought, pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia, dan tolok ukur khusus membuatnya kuat dalam tugas-tugas logis dan matematis.
Tolok ukur yang diklaim:
AIME 2025: 100% (dengan eksekusi kode)
SWE-Bench Verified: 83.9%
ARC-AGI-2: 71.8%
LiveCodeBench Pro: 2844 Elo
Terminal-Bench 2.0: 63.5%
MMMLU: 93.6%
Contoh kasus perusahaan yang representatif
- Pipeline media end-to-end: Mengimpor video, transkrip, dan gambar untuk menghasilkan ringkasan tersinkron, metadata, dan wawasan terstruktur dalam skala besar.
- Pembuatan dan peninjauan kode skala besar: Digunakan di IDE dan pipeline CI untuk menghasilkan kode otomatis, merombak proyek multi-berkas, dan membuat saran pengujian di seluruh basis kode besar.
- Otomasi agen: Mengoordinasikan agen multi-alat yang berinteraksi dengan layanan cloud, sistem orkestrasi, dan API internal menggunakan pemanggilan fungsi terstruktur.
- Riset & produksi konten: Menyusun draf konten panjang (laporan, buku) yang menggabungkan teks dan multimedia tersemat dengan rujukan silang internal yang tetap dipertahankan.
Cara mengakses API Gemini 3.1 Pro
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan daftar terlebih dahulu. Masuk ke konsol CometAPI. Dapatkan kredensial akses kunci API untuk antarmuka. Klik “Add Token” pada token API di pusat pribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.
Langkah 2: Kirim permintaan ke API Gemini 3.1 Pro
Pilih endpoint “gemini-3.1-pro” untuk mengirim permintaan API dan atur badan permintaan. Metode permintaan dan badan permintaan diperoleh dari dok API situs kami. Situs kami juga menyediakan uji Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda. URL dasar adalah Gemini Generating Content dan Chat.
Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam bidang konten—ini adalah hal yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.
Langkah 3: Ambil dan Verifikasi Hasil
Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah diproses, API akan merespons dengan status tugas dan data keluaran.
Lihat juga Gemini 3 Pro API