Spesifikasi teknikal — Gemini 3.1 Pro
| Item | gemini-3-pro (ringkasan awam) |
|---|---|
| Penyedia | |
| ID model kanonik | gemini-3-pro (pratonton awam) |
| Jenis input | Teks, Imej, Video, Audio, PDF |
| Jenis output | Teks (bahasa semula jadi, output berstruktur, payload panggilan fungsi) |
| Had token input (konteks) | 1,048,576 token |
| Had token output | 65,536 token |
| Panggilan fungsi / penggunaan alat | Disokong (panggilan fungsi, output berstruktur, penyepaduan alat) |
| Multimodaliti | Sokongan multimodal penuh (imej, video, audio, dokumen) |
| Pelaksanaan kod & aliran agen | Disokong (mod agen, bantuan kod, orkestrasi alat) |
| Had pengetahuan | Januari 2025 |
Apakah Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro ialah model utama awam Google dalam keluarga Gemini 3, diposisikan sebagai model penaakulan multimodal terkini dengan perkakas agentik dan pembangun lanjutan. Model ini menekankan pengendalian konteks berkapasiti tinggi (input melebihi 1M token), sokongan media yang luas (imej, video, audio, PDF), serta penyepaduan mendalam untuk penggunaan alat, panggilan fungsi, dan aliran kerja berpusatkan kod (contohnya, Gemini Code Assist dan mod agen).
Gemini 3 Pro digambarkan oleh Google sebagai dioptimumkan untuk pengalaman pembangun interaktif (pengekodan latensi rendah dan aliran kerja agen) serta pemahaman multimodal ketepatan tinggi (mentafsir dan menalar merentas input media campuran).
Ciri Utama Gemini 3.1 Pro
Gemini-3.1 Pro (melalui Pratonton) memperkenalkan ciri-ciri berikut:
Penyepaduan Multimodal
Memproses input merentas:
- Bahasa semula jadi
- Imej
- Pertuturan/audio
- Video
dengan perwakilan token bersatu untuk penaakulan rentas modal.
Tetingkap Konteks Diperluas
Kapasiti konteks yang luar biasa besar sehingga ~1 juta token membolehkan pengendalian:
- Dokumen panjang
- Sintesis multi-dokumen
- Pangkalan kod dan transkrip.
Ini mengatasi banyak model pesaing yang lazimnya menyokong ~32 K–262 K token.
Penskalaan Sparse Mixture-of-Experts (MoE)
Penghalaan MoE jarang membolehkan penskalakan kapasiti dalaman model tanpa kos pengiraan yang sepadan, meningkatkan penaakulan pada skala.
Penaakulan / Perancangan Lanjutan
Inovasi seperti latihan rantaian pemikiran, pembelajaran pengukuhan daripada maklum balas manusia, dan penanda aras khusus menjadikannya kukuh dalam tugas logik dan matematik.
Penanda aras yang diandaikan:
AIME 2025: 100% (dengan pelaksanaan kod)
SWE-Bench Verified: 83.9%
ARC-AGI-2: 71.8%
LiveCodeBench Pro: 2844 Elo
Terminal-Bench 2.0: 63.5%
MMMLU: 93.6%
Kes penggunaan perusahaan yang representatif
- Saluran paip media hujung ke hujung: Mengambil masuk video, transkrip dan imej untuk menghasilkan ringkasan, metadata dan cerapan berstruktur yang disegerakkan pada skala.
- Penjanaan dan semakan kod berskala besar: Digunakan dalam IDE dan saluran paip CI untuk menjana kod secara automatik, memfaktorkan semula projek berbilang fail, dan menghasilkan cadangan ujian merentas pangkalan kod besar.
- Automasi beragensi: Menyelaras agen berbilang alat yang berinteraksi dengan perkhidmatan awan, sistem orkestrasi, dan API dalaman menggunakan panggilan fungsi berstruktur.
- Penyelidikan & penghasilan kandungan: Merangka kandungan bentuk panjang (laporan, buku) yang menggabungkan teks dan multimedia terbenam dengan rujukan silang dalaman dikekalkan.
Cara mengakses API Gemini 3.1 Pro
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk ke konsol CometAPI. Dapatkan kunci API kelayakan akses untuk antara muka. Klik “Add Token” pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan hantar.
Step 2: Send Requests to Gemini 3.1 Pro API
Pilih titik akhir “gemini-3.1-pro” untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API laman web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar anda daripada akaun anda. URL asas ialah Gemini Generating Content dan Chat.
Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan content—ini yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.
Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Keputusan
Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas diproses, API akan membalas dengan status tugas dan data output.
Lihat juga Gemini 3 Pro API