ModeleWsparciePrzedsiębiorstwoBlog
Ponad 500 API modeli AI, wszystko w jednym API. Tylko w CometAPI
API modeli
Deweloper
Szybki startDokumentacjaPanel API
Zasoby
Modele Sztucznej InteligencjiBlogPrzedsiębiorstwoDziennik zmianO nas
2025 CometAPI. Wszelkie prawa zastrzeżone.Polityka PrywatnościWarunki korzystania z usługi
Home/Models/Google/Gemini 3.1 Pro
G

Gemini 3.1 Pro

Wejście:$1.6/M
Wyjście:$9.6/M
Gemini 3.1 Pro는 기본적으로 멀티모달인 고성능 추론 모델로 구성된 Gemini 모델 시리즈의 차세대 모델입니다. Gemini 3 Pro는 이제 복잡한 작업을 위한 Google의 가장 진보된 모델이며, 텍스트, 오디오、이미지、비디오、전체 코드 저장소를 포함해 다양한 정보 출처로부터 방대한 데이터셋과 난도 높은 문제를 이해할 수 있습니다.
Nowy
Użycie komercyjne
Playground
Przegląd
Funkcje
Cennik
API
Wersje

Specyfikacje techniczne — Gemini 3.1 Pro

Pozycjagemini-3-pro (publiczne podsumowanie)
DostawcaGoogle
Kanoniczny identyfikator modelugemini-3-pro (public preview)
Typy wejściaTekst, obraz, wideo, audio, PDF
Typy wyjściaTekst (język naturalny, wyjścia ustrukturyzowane, ładunki function-call)
Limit tokenów wejściowych (kontekst)1,048,576 tokenów
Limit tokenów wyjściowych65,536 tokenów
Wywoływanie funkcji / użycie narzędziObsługiwane (function calling, wyjścia ustrukturyzowane, integracje narzędzi)
MultimodalnośćPełna obsługa multimodalna (obrazy, wideo, audio, dokumenty)
Wykonywanie kodu i przepływy agentoweObsługiwane (tryb agenta, code assist, orkiestracja narzędzi)
Granica wiedzyStyczeń 2025

Czym jest Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro to publicznie dostępowy flagowy model Google z rodziny Gemini 3, pozycjonowany jako nowoczesny multimodalny model rozumowania z zaawansowanymi narzędziami agentowymi i deweloperskimi. Model kładzie nacisk na obsługę kontekstu o bardzo dużej pojemności (ponad 1 mln tokenów wejściowych), szerokie wsparcie dla mediów (obrazy, wideo, audio, PDF) oraz głębokie integracje do użycia narzędzi, wywoływania funkcji i przepływów pracy skoncentrowanych na kodzie (np. Gemini Code Assist i tryby agenta).

Google przedstawia Gemini 3 Pro jako model zoptymalizowany zarówno pod kątem interaktywnych doświadczeń deweloperskich (kodowanie o niskich opóźnieniach i przepływy agentowe), jak i wysokiej jakości rozumienia multimodalnego (interpretowanie i wnioskowanie na podstawie mieszanych danych wejściowych).

Główne funkcje Gemini 3.1 Pro

Gemini-3.1 Pro (w wersji Preview) wprowadza następujące funkcje:

Integracja multimodalna

Przetwarza dane wejściowe obejmujące:

  • Język naturalny
  • Obrazy
  • Mowę/audio
  • Wideo

z użyciem ujednoliconej reprezentacji tokenów do wnioskowania między modalnościami.

Rozszerzone okno kontekstowe

Wyjątkowo duża pojemność kontekstu do ~1 miliona tokenów umożliwia obsługę:

  • Długich dokumentów
  • Syntezy wielu dokumentów
  • Baz kodu i transkrypcji.

Przewyższa to wiele konkurencyjnych modeli, które zwykle obsługują ~32 K–262 K tokenów.

Skalowanie Sparse Mixture-of-Experts (MoE)

Rzadkie trasowanie MoE umożliwia skalowanie wewnętrznej pojemności modelu bez proporcjonalnego wzrostu kosztów obliczeniowych, poprawiając rozumowanie w dużej skali.

Zaawansowane rozumowanie / planowanie

Innowacje takie jak trening chain-of-thought, uczenie przez wzmacnianie z informacją zwrotną od ludzi oraz wyspecjalizowane benchmarki sprawiają, że model jest mocny w zadaniach logicznych i matematycznych.

Deklarowane benchmarki:

AIME 2025: 100% (z wykonywaniem kodu)
SWE-Bench Verified: 83.9%
ARC-AGI-2: 71.8%
LiveCodeBench Pro: 2844 Elo
Terminal-Bench 2.0: 63.5%
MMMLU: 93.6%

Reprezentatywne zastosowania biznesowe

  • Kompleksowe pipeline’y medialne: Pobieranie wideo, transkrypcji i obrazów w celu tworzenia zsynchronizowanych podsumowań, metadanych i ustrukturyzowanych wniosków na dużą skalę.
  • Generowanie i przegląd kodu na dużą skalę: Użycie w IDE i pipeline’ach CI do automatycznego generowania kodu, refaktoryzacji projektów wieloplikowych i tworzenia sugestii testów w dużych bazach kodu.
  • Automatyzacja agentowa: Koordynowanie agentów wielonarzędziowych, które wchodzą w interakcje z usługami chmurowymi, systemami orkiestracji i wewnętrznymi API przy użyciu ustrukturyzowanych wywołań funkcji.
  • Badania i tworzenie treści: Opracowywanie długich treści (raportów, książek), które łączą tekst i osadzone multimedia z zachowaniem wewnętrznych odwołań krzyżowych.

Jak uzyskać dostęp do API Gemini 3.1 Pro

Krok 1: Zarejestruj się, aby uzyskać klucz API

Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj poświadczenie dostępu, czyli klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wysyłaj żądania do API Gemini 3.1 Pro

Wybierz endpoint „gemini-3.1-pro”, aby wysłać żądanie API, i ustaw treść żądania. Metoda żądania i treść żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona internetowa udostępnia również testy Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. Base URL to Gemini Generating Content oraz Chat.

Wstaw swoje pytanie lub żądanie do pola content — na to model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.

Zobacz także Gemini 3 Pro API

Najczęściej zadawane pytania

Can the Gemini 3.1 Pro API handle 1,048,576‑token documents?

Tak. Gemini 3.1 Pro obsługuje okno kontekstu do 1,048,576 tokenów i może generować wyjścia do 65,536 tokenów, co umożliwia rozumowanie w pojedynczej sesji na bardzo dużych dokumentach lub bazach kodu.

What input modalities does Gemini 3.1 Pro accept through the API?

Gemini 3.1 Pro Preview akceptuje tekst, obrazy, wideo, audio i pliki PDF oraz potrafi rozumować łącząc te modalności w jednej sesji.

Does Gemini 3.1 Pro support function calling, structured outputs, and agentic tool use?

Tak. Interfejs API obsługuje wywoływanie funkcji, strukturalne wyjścia ograniczone do JSON, uzasadnianie w oparciu o wyszukiwanie oraz wzorce agentowe/wykonywania narzędzi (w tym hooki wykonywania kodu w obsługiwanych środowiskach).

Is Gemini 3.1 Pro production‑ready?

Zachowaj ostrożność: to publiczna wersja zapoznawcza (uruchomiona 18 listopada 2025 r.). Zweryfikuj kontrakty API, limity i zachowanie dla swoich obciążeń oraz przetestuj w piaskownicy funkcje agentowe lub wykonywania kodu przed szerokim wdrożeniem produkcyjnym.

What is Gemini 3.1 Pro Preview's knowledge cutoff date?

Udokumentowana data graniczna wiedzy dla Gemini 3 Pro Preview to styczeń 2025 r.

Funkcje dla Gemini 3.1 Pro

Poznaj kluczowe funkcje Gemini 3.1 Pro, zaprojektowane w celu zwiększenia wydajności i użyteczności. Odkryj, jak te możliwości mogą przynieść korzyści Twoim projektom i poprawić doświadczenie użytkownika.

Cennik dla Gemini 3.1 Pro

Poznaj konkurencyjne ceny dla Gemini 3.1 Pro, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak Gemini 3.1 Pro może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.
Cena Comet (USD / M Tokens)Oficjalna cena (USD / M Tokens)Zniżka
Wejście:$1.6/M
Wyjście:$9.6/M
Wejście:$2/M
Wyjście:$12/M
-20%

Przykładowy kod i API dla Gemini 3.1 Pro

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Gemini 3.1 Pro, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Gemini 3.1 Pro w Twoich projektach.
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="Explain how AI works in a few words",
)

print(response.text)

Python Code Example

from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="Explain how AI works in a few words",
)

print(response.text)

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.1-pro-preview";
const operator = "generateContent";

async function main() {
  const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:${operator}`, {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      Authorization: api_key,
    },
    body: JSON.stringify({
      contents: [
        {
          parts: [{ text: "Explain how AI works in a few words" }],
        },
      ],
    }),
  });

  const data = await response.json();
  console.log(data.candidates[0].content.parts[0].text);
}

await main();

Curl Code Example

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works in a few words"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Wersje modelu Gemini 3.1 Pro

Powody, dla których Gemini 3.1 Pro posiada wiele migawek, mogą obejmować takie czynniki jak: różnice w wynikach po aktualizacjach wymagające starszych migawek dla zachowania spójności, zapewnienie programistom okresu przejściowego na adaptację i migrację, oraz różne migawki odpowiadające globalnym lub regionalnym punktom końcowym w celu optymalizacji doświadczenia użytkownika. Aby poznać szczegółowe różnice między wersjami, zapoznaj się z oficjalną dokumentacją.
version
gemini-3.1-pro-preview-thinking
gemini-3.1-pro-preview

Więcej modeli