技術仕様 — Gemini 3.1 Pro
| 項目 | gemini-3-pro（公開サマリー） |
|---|---|
| 提供元 | |
| 正準モデル ID | gemini-3-pro（公開プレビュー） |
| 入力タイプ | テキスト、画像、動画、音声、PDF |
| 出力タイプ | テキスト（自然言語、構造化出力、関数呼び出しペイロード） |
| 入力トークン上限（コンテキスト） | 1,048,576 トークン |
| 出力トークン上限 | 65,536 トークン |
| 関数呼び出し / ツール利用 | サポート（関数呼び出し、構造化出力、ツール統合） |
| マルチモーダル対応 | 完全なマルチモーダル対応（画像、動画、音声、ドキュメント） |
| コード実行とエージェントフロー | サポート（エージェントモード、コード支援、ツールオーケストレーション） |
| 知識のカットオフ | 2025年1月 |
Gemini 3.1 Pro とは？
Gemini 3.1 Pro は Google の Gemini 3 ファミリーにおける公開フラッグシップであり、最先端のマルチモーダル推論モデルとして位置付けられています。高度なエージェント機能と開発者向けツールを備え、1M トークン超の入力に対応する高容量のコンテキスト処理、幅広いメディア対応（画像、動画、音声、PDF）、およびツール利用・関数呼び出し・コード中心のワークフロー（例：Gemini Code Assist やエージェントモード）への深い統合を重視しています。
Gemini 3 Pro は、インタラクティブな開発者体験（低レイテンシのコーディングやエージェントワークフロー）と高精度なマルチモーダル理解（混合メディア入力の解釈と推論）の両方に最適化されていると、Google によって提示されています。
Gemini 3.1 Pro の主な機能
Gemini-3.1 Pro（プレビューにて）は以下の機能を導入しています：
マルチモーダル統合
以下の入力を処理します：
- 自然言語
- 画像
- 音声
- 動画
モーダルをまたぐ推論のために統一トークン表現を用います。
拡張コンテキストウィンドウ
最大 ~1 million トークンの非常に大きなコンテキスト容量により、次の処理が可能です：
- 長文ドキュメント
- 複数ドキュメントの統合
- コードベースや書き起こし。
これは、一般的に ~32 K～262 K トークンをサポートする多くの競合モデルを上回ります。
スパース Mixture-of-Experts（MoE）スケーリング
スパース MoE ルーティングにより、計算コストを比例的に増やすことなく内部モデル容量のスケーリングが可能となり、大規模での推論性能が向上します。
高度な推論／プランニング
chain-of-thought の訓練、人間のフィードバックによる強化学習、特化ベンチマークといった革新により、論理的および数学的タスクに強みを発揮します。
想定ベンチマーク：
AIME 2025：100%（コード実行あり）
SWE-Bench Verified：83.9%
ARC-AGI-2：71.8%
LiveCodeBench Pro：2844 Elo
Terminal-Bench 2.0：63.5%
MMMLU：93.6%
代表的なエンタープライズのユースケース
- エンドツーエンドのメディアパイプライン： 動画、書き起こし、画像を取り込み、大規模に同期化された要約、メタデータ、構造化インサイトを生成。
- 大規模なコード生成とレビュー： IDE や CI パイプラインでコード自動生成、複数ファイルプロジェクトのリファクタリング、大規模コードベースにわたるテスト提案を実施。
- エージェント型自動化： 構造化された関数呼び出しを用いて、クラウドサービス、オーケストレーションシステム、社内 API と連携する複数ツールのエージェントを調整。
- リサーチとコンテンツ制作： テキストと埋め込みマルチメディアを組み合わせ、内部相互参照を保持した長文コンテンツ（レポート、書籍）を作成。
Gemini 3.1 Pro API の利用方法
ステップ 1：API キーを登録
cometapi.com にログインします。まだ当社のユーザーでない場合は、まず登録してください。ご自身の CometAPI コンソール にサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。個人センターの API トークンで「Add Token」をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信します。
ステップ 2：Gemini 3.1 Pro API にリクエストを送信
“gemini-3.1-pro” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社ウェブサイトの API ドキュメントから取得できます。当社サイトでは利便性のため Apifox のテストも提供しています。<YOUR_API_KEY> を、ご自身のアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えます。ベース URL は Gemini Generating Content と Chat です。
質問やリクエストを content フィールドに挿入します—モデルはその内容に応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
ステップ 3：結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。