Spesifikasi teknis — Gemini 3.1 Pro
| Item | gemini-3-pro (ringkasan publik) |
|---|---|
| Penyedia | |
| ID model kanonik | gemini-3-pro (pratinjau publik) |
| Jenis input | Teks, Gambar, Video, Audio, PDF |
| Jenis output | Teks (bahasa alami, output terstruktur, payload pemanggilan fungsi) |
| Batas token input (konteks) | 1.048.576 token |
| Batas token output | 65.536 token |
| Pemanggilan fungsi / penggunaan alat | Didukung (pemanggilan fungsi, output 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 model unggulan publik Google dalam keluarga Gemini 3, yang diposisikan sebagai model penalaran multimodal mutakhir dengan kemampuan agentik dan perangkat pengembang tingkat lanjut. Model ini menekankan penanganan konteks berkapasitas tinggi (lebih dari 1M token input), dukungan media yang luas (gambar, video, audio, PDF), serta integrasi mendalam untuk penggunaan alat, pemanggilan fungsi, dan alur kerja berpusat pada kode (mis. 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 berfidelitas tinggi (menafsirkan dan melakukan penalaran lintas input media campuran).
Fitur Utama Gemini 3.1 Pro
Gemini-3.1 Pro (melalui Pratinjau) memperkenalkan fitur-fitur berikut:
Integrasi Multimodal
Memproses input dari:
- 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 umumnya mendukung ~32 K–262 K token.
Penskalaan Sparse Mixture-of-Experts (MoE)
Pengarahan MoE yang jarang memungkinkan penskalaan kapasitas internal model tanpa biaya komputasi yang sebanding, sehingga 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 unggul dalam tugas logika dan matematika.
Benchmark yang diduga:
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%
Kasus penggunaan 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 dalam IDE dan pipeline CI untuk menghasilkan kode secara otomatis, merefaktor proyek multi-berkas, dan memberikan saran pengujian di seluruh basis kode besar.
- Otomasi agentik: Mengoordinasikan agen multi-alat yang berinteraksi dengan layanan cloud, sistem orkestrasi, dan API internal menggunakan pemanggilan fungsi terstruktur.
- Riset & produksi konten: Menyusun konten panjang (laporan, buku) yang menggabungkan teks dan multimedia tersemat dengan rujukan silang internal yang tetap terjaga.
Cara mengakses API Gemini 3.1 Pro
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, harap daftar terlebih dahulu. Masuk ke Konsol CometAPI. Dapatkan kunci API kredensial akses dari 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 body permintaan. Metode dan body permintaan diperoleh dari dokumen API di situs kami. Situs kami juga menyediakan pengujian Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda. URL dasar adalah Gemini Menghasilkan Konten dan Obrolan.
Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke bidang content—itulah 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 output.
Lihat juga Gemini 3 Pro API