Specifiche tecniche — Gemini 3.1 Pro
| Voce | gemini-3-pro (sintesi pubblica) |
|---|---|
| Fornitore | |
| ID modello canonico | gemini-3-pro (anteprima pubblica) |
| Tipi di input | Testo, Immagine, Video, Audio, PDF |
| Tipi di output | Testo (linguaggio naturale, output strutturati, payload di chiamate di funzione) |
| Limite di token in input (contesto) | 1.048.576 token |
| Limite di token in output | 65.536 token |
| Chiamata di funzioni / uso di strumenti | Supportato (function calling, output strutturati, integrazioni di strumenti) |
| Multimodalità | Supporto multimodale completo (immagini, video, audio, documenti) |
| Esecuzione di codice e flussi agentici | Supportato (modalità agente, assistenza al codice, orchestrazione di strumenti) |
| Limite di conoscenza | Gennaio 2025 |
Che cos’è Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro è il modello di punta pubblico di Google nella famiglia Gemini 3, posizionato come un modello di ragionamento multimodale all’avanguardia con strumenti avanzati per agenti e sviluppatori. Il modello enfatizza la gestione di contesti ad alta capacità (oltre 1M token in input), un ampio supporto di media (immagini, video, audio, PDF) e integrazioni profonde per l’uso di strumenti, la chiamata di funzioni e flussi di lavoro incentrati sul codice (ad esempio, Gemini Code Assist e modalità agente).
Gemini 3 Pro è presentato da Google come ottimizzato sia per esperienze interattive degli sviluppatori (coding a bassa latenza e flussi di lavoro agent) sia per una comprensione multimodale ad alta fedeltà (interpretazione e ragionamento su input multimediali misti).
Caratteristiche principali di Gemini 3.1 Pro
Gemini-3.1 Pro (tramite la sua Preview) introduce le seguenti funzionalità:
Integrazione multimodale
Elabora input attraverso:
- Linguaggio naturale
- Immagini
- Voce/audio
- Video
con una rappresentazione dei token unificata per il ragionamento intermodale.
Finestra di contesto estesa
Una capacità di contesto eccezionalmente ampia fino a ~1 milione di token consente la gestione di:
- Documenti lunghi
- Sintesi multidocumento
- Codebase e trascrizioni.
Questo supera molti modelli concorrenti che tipicamente supportano ~32 K–262 K token.
Scalabilità con Mixture-of-Experts (MoE) sparsa
Il routing MoE sparso consente di scalare la capacità interna del modello senza costi computazionali proporzionali, migliorando il ragionamento su larga scala.
Ragionamento / pianificazione avanzati
Innovazioni come l’addestramento chain-of-thought, l’apprendimento per rinforzo da feedback umano e benchmark specializzati lo rendono forte nei compiti logici e matematici.
Benchmark presunti:
AIME 2025: 100% (con esecuzione di codice)
SWE-Bench Verified: 83,9%
ARC-AGI-2: 71,8%
LiveCodeBench Pro: 2844 Elo
Terminal-Bench 2.0: 63,5%
MMMLU: 93,6%
Casi d’uso aziendali rappresentativi
- Pipeline multimediali end-to-end: acquisire video, trascrizioni e immagini per produrre riassunti sincronizzati, metadati e insight strutturati su larga scala.
- Generazione e revisione del codice su larga scala: utilizzo in IDE e pipeline CI per generare automaticamente codice, rifattorizzare progetti multi-file e produrre suggerimenti di test su ampie codebase.
- Automazione agentica: coordinare agenti multi-strumento che interagiscono con servizi cloud, sistemi di orchestrazione e API interne usando chiamate di funzioni strutturate.
- Ricerca e produzione di contenuti: redigere contenuti long-form (report, libri) che combinano testo e multimedia incorporati con riferimenti incrociati interni preservati.
Come accedere all’API di Gemini 3.1 Pro
Passo 1: registrarsi per ottenere una chiave API
Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua CometAPI console. Ottieni la chiave API di accesso dell’interfaccia. Clicca su “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.
Passo 2: inviare richieste all’API Gemini 3.1 Pro
Seleziona l’endpoint “gemini-3.1-pro” per inviare la richiesta API e impostare il corpo della richiesta. Il metodo di richiesta e il corpo della richiesta sono ottenuti dalla documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito fornisce anche test Apifox per la tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account. base url is Gemini Generating Content and Chat.
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo del contenuto—è a questo che il modello risponderà. Elabora la risposta API per ottenere l’output generato.
Passo 3: recuperare e verificare i risultati
Elabora la risposta API per ottenere l’output generato. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.
Vedi anche Gemini 3 Pro API