Gemini 3 Pro forhåndsvisnings-API

Gemini 3 Pro (forhåndsvisning) er Google/DeepMinds nyeste flaggskipmodell for multimodale resonnement i Gemini 3-familien. Den er posisjonert som deres «mest intelligente modell hittil», designet for dyp resonnement, agentiske arbeidsflyter, avansert koding og multimodal forståelse av lang kontekst (tekst, bilder, lyd, video, kode og verktøyintegrasjoner).

Nøkkelegenskaper

• Modaliteter: Tekst, bilde, video, lyd, PDF-er (og strukturerte verktøyutdata).
• Agentur/verktøy: Innebygd funksjonskall, søk som verktøy, kodeutførelse, URL-kontekst og støtte for orkestrering av flertrinnsagenter. Tankesignaturmekanismen bevarer flertrinnsresonnement på tvers av kall.
• **Koding og «vibekoding»**Optimalisert for frontend-generering, interaktiv UI-generering og agentisk koding (den topper relevante resultatlister rapportert av Google). Den markedsføres som deres sterkeste «vibe-koding»-modell hittil.
• Nye utviklerkontroller: thinking_level (lav|høy) for å avveie kostnad/forsinkelse kontra resonneringsdybde, og media_resolution kontrollerer multimodal gjengivelse per bilde- eller videoramme. Disse bidrar til å balansere ytelse, ventetid og kostnad.

Benchmark ytelse

• Gemini3Pro oppnådde førsteplassen i LMARE med en poengsum på 1501, og overgikk dermed Grok-4.1-thinkings 1484 poeng. Den ledet også Claude Sonnet 4.5 og Opus 4.1.
• Den oppnådde også førsteplassen i WebDevArena-programmeringsarenaen med en poengsum på 1487.
• I Humanity's Last Exam akademisk resonnement oppnådde den 37.5 % (uten verktøy); i GPQA Diamond-vitenskap, 91.9 %; og i MathArena Apex-matematikkonkurransen, 23.4 %, og satte dermed ny rekord.
• Innen multimodale funksjoner oppnådde MMMU-Pro 81 %, og innen videoforståelse med Video-MMMU 87.6 %.

Tekniske detaljer og arkitektur

• Parameteren «Tenkenivå»: Gemini 3 avslører en thinking_level Kontroll som lar utviklere avveie dybden av intern resonnering kontra latens/kostnad. Modellen behandler thinking_level som en relativ godtgjørelse for intern flertrinnsresonnement snarere enn en streng symbolsk garanti. Mislighold er vanligvis high for Pro. Dette er en eksplisitt ny kontroll for utviklere for å finjustere flertrinnsplanlegging og tankekjededybde.
• Strukturerte resultater og verktøy: Modellen støtter strukturerte JSON-utdata og kan kombineres med innebygde verktøy (Google Søk-grunnlegging, URL-kontekst, kodeutførelse osv.). Noen funksjoner for strukturert utdata + verktøy er kun forhåndsvisning for gemini-3-pro-preview.
• Multimodale og agentiske integrasjoner: Gemini 3 Pro er eksplisitt bygget for agentiske arbeidsflyter (verktøy + flere agenter over kode/terminaler/nettleser).
• Godtar tekst, bilde, video, lyd og PDF-inndata; tekstutdata.

Begrensninger og kjente forbehold

1. Ikke perfekt fakta – hallusinasjoner er fortsatt mulige. Til tross for sterke forbedringer i faktavurderingen som Google hevder, er grunnlagsbasert verifisering og menneskelig gjennomgang fortsatt nødvendig i sammenhenger med høy innsats (juridiske, medisinske, økonomiske).
2. Ytelse over lang kontekst varierer etter oppgave. Støtte for et 1M inputvindu er en vanskelig mulighet, men empirisk effektivitet kan falle på noen benchmarks ved ekstreme lengder (observerte punktvise avtak ved 1M på noen langkonteksttester).
3. Avveininger mellom kostnad og forsinkelse. Store kontekster og høyere thinking_level innstillinger øker beregningsevne, latens og kostnader; prisnivåer gjelder basert på tokenvolumer. thinking_level og chunking-strategier for å håndtere kostnader.
4. Sikkerhets- og innholdsfiltre. Google fortsetter å bruke sikkerhetsregler og modereringslag; visse typer innhold og handlinger forblir begrenset eller vil utløse avvisningsmoduser.

Hvordan Gemini 3 Pro Preview sammenlignes med andre toppmodeller

Høynivåsammenligning (forhåndsvisning → kvalitativ):

Mot Gemini 2.5 Pro: Storskalige forbedringer i resonnering, bruk av agentiske verktøy og multimodal integrering; mye større konteksthåndtering og bedre forståelse av lengre formater. DeepMind viser konsistente gevinster på tvers av akademisk resonnering, koding og multimodale oppgaver.

Mot GPT-5.1 og Claude Sonnet 4.5 (som rapportert): På Google/DeepMinds referanseliste presenteres Gemini 3 Pro som ledende på flere agentiske, multimodale og langkontekstmessige målinger (se Terminal-Bench, MMMU-Pro, AIME). Sammenlignende resultater varierer fra oppgave til oppgave.

---

Typiske og verdifulle brukstilfeller

• Stort dokument-/boksammendrag og spørsmål og svar: Lang kontekststøtte gjør det attraktivt for juridiske, forsknings- og compliance-team.
• Kodeforståelse og -generering på repo-skala: Integrasjon med kodeverktøykjeder og forbedret resonnement hjelper med refaktorering av store kodebaser og automatiserte arbeidsflyter for kodegjennomgang.
• Multimodale produktassistenter: bilde + tekst + lyd-arbeidsflyter (kundestøtte som innhenter skjermbilder, samtaleutdrag og dokumenter).
• Mediegenerering og redigering (foto → video): Tidligere funksjoner i Gemini-familien inkluderer nå Veo/Flow-stil foto→video-funksjoner; forhåndsvisning foreslår dypere multimediegenerering for prototyper og mediearbeidsflyter.

Slik kaller du gemini-3-pro-preview API fra CometAPI

Forhåndsvisningspriser for Gemini 3 Pro i CometAPI, 20 % rabatt på den offisielle prisen:

Nødvendige trinn

• Logg på cometapi.com. Hvis du ikke er vår bruker ennå, vennligst registrer deg først.
• Logg inn på din CometAPI-konsoll.
• Få tilgangslegitimasjons-API-nøkkelen til grensesnittet. Klikk "Legg til token" ved API-tokenet i det personlige senteret, hent tokennøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

Bruk metoden

1. Velg "gemini-3-pro-preview” endepunkt for å sende API-forespørselen og angi forespørselsteksten. Forespørselsmetoden og forespørselsteksten er hentet fra vårt API-dokument for nettstedet vårt. Vårt nettsted gir også Apifox-test for din bekvemmelighet.
2. Erstatt med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din.
3. Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i innholdsfeltet – det er dette modellen vil svare på.
4. . Behandle API-svaret for å få det genererte svaret.

CometAPI tilbyr et fullt kompatibelt REST API – for sømløs migrering. Viktige detaljer for Chat:

• Grunnadresse: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Modellnavn: gemini-3-pro-preview
• Autentisering: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY header
• Innholdstype: application/json .

Se også GPT-5.1 API