Como usar a API do Gemini 3.1 Pro

CometAPI
AnnaFeb 21, 2026
Como usar a API do Gemini 3.1 Pro

Um guia prático, orientado a código, do Gemini 3.1 Pro — o que é, como chamá-lo (incluindo via CometAPI), seus controles multimodais e de “nível de pensamento”, chamadas de função/uso de ferramentas, dicas de “vibe-coding” e integrações com GitHub Copilot, VS Code, a CLI do Gemini e Google Antigravity. O Gemini 3.1 Pro está avançando a fronteira dos grandes modelos multimodais com uma história de desenvolvedor focada: janelas de contexto maiores, modos de “pensamento” configuráveis, chamadas de função/ferramenta aprimoradas e suporte explícito a fluxos de trabalho agentivos.

O que é o Gemini 3.1 Pro?

O Gemini 3.1 Pro é o novo nível “Pro” da família Gemini 3: um modelo nativamente multimodal, com prioridade em raciocínio, ajustado para tarefas complexas e multi-etapas e uso agentivo de ferramentas. É apresentado como um refinamento do Gemini 3 Pro com três focos práticos: raciocínio/lastreamento factual mais forte, melhor eficiência de tokens e modos de execução controláveis direcionados a fluxos de trabalho de desenvolvedores (código, planejamento, tarefas com recuperação aumentada). O cartão do modelo e as páginas do desenvolvedor o descrevem como otimizado para comportamento de engenharia de software, pipelines agentivos e entradas multimodais (texto, imagens, áudio, vídeo e repositórios).

Por que isso importa para você: a combinação de uma janela de contexto de um milhão de tokens (em muitas variantes de provedores), primitivas explícitas de chamada de funções e controles de “nível de pensamento” dá às equipes custos e saídas mais previsíveis para tudo, desde prototipagem rápida até orquestração de agentes em produção. A CometAPI já está disponibilizando o 3.1 Pro via marketplaces de API e pontes compatíveis com OpenAI, oferecendo padrões de acesso pay-as-you-go.

Como você pode usar a API do Gemini 3.1 Pro (CometAPI)?

O que preciso antes de começar?

Checklist (pré-requisitos)

  • Uma conta na CometAPI e uma chave de API da CometAPI (armazene-a em variáveis de ambiente).
  • Opcionalmente, um projeto no Google Cloud / Google AI Studio e uma chave da API do Gemini se você for chamar o Google diretamente (não é necessário ao usar a Comet).
  • python 3.9+ ou node 18+, curl disponível para testes rápidos.
  • Um mecanismo seguro para segredos: variáveis de ambiente, cofre (vault) ou armazenamento de segredos do CI.
  • Confirme o id do modelo Comet para o Gemini 3.1 Pro no seu console Comet (por exemplo, "google/gemini-3.1-pro" ou um alias específico da Comet).

A CometAPI suporta chamadas no formato nativo do Gemini, bem como no formato de chat do OpenAI. A CometAPI simplifica a troca de modelos, oferece uma única URL base e SDKs e pode reduzir o atrito de integração em pilhas multi-fornecedor.

Abaixo estão dois exemplos concretos e prontos para copiar e colar: primeiro chamando o Gemini via CometAPI (cliente compatível com OpenAI) e, em seguida, chamando o Gemini via endpoint HTTP oficial do Google. Substitua YOUR_API_KEY pela chave do seu provedor e defina os nomes de modelo para a variante disponível (por exemplo, gemini-3.1-pro-preview onde exposta).

Exemplo: chamando o Gemini 3.1 Pro usando a CometAPI (curl + Python)

Curl (empacotador compatível com OpenAI usando a base URL da CometAPI)

# curl example: CometAPI (OpenAI-compatible)curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "gemini-3.1-pro-preview",    "messages": [      {"role":"system","content":"You are a concise programming assistant."},      {"role":"user","content":"Write a Python function to fetch CSV from a URL and return pandas DataFrame."}    ],    "max_tokens": 800  }'

Python (cliente compatível com OpenAI configurado com base_url da CometAPI)

from openai import OpenAI  # or openai-python-compatible SDK offered by your platformclient = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.cometapi.com/v1")resp = client.chat.completions.create(    model="gemini-3.1-pro-preview",    messages=[        {"role": "system", "content": "You are a concise programming assistant."},        {"role": "user", "content": "Write a Python function to fetch CSV from a URL and return pandas DataFrame."}    ],    max_tokens=800,)print(resp.choices[0].message.content)

Rationale: a CometAPI expõe uma ponte compatível com OpenAI em grande parte da sua documentação, o que permite reutilizar o código do cliente OpenAI existente apenas alterando o base_url e o nome do modelo. Isso é conveniente para experimentos multi-fornecedor e prototipagem rápida.

Exemplo: chamando o Gemini via a API oficial do Gemini (Node.js / HTTP)

Os endpoints oficiais do Gemini do Google são os melhores para o conjunto completo de recursos (controles de nível de pensamento, chamada de função, uploads multimodais). Abaixo está um exemplo HTTP mínimo usando a superfície da API Gemini descrita na documentação de desenvolvedores do Google AI.

Basta substituir a Base URL e a API Key no SDK oficial ou nas requisições para usá-lo:

  • Base URL: https://api.cometapi.com (substitua generativelanguage.googleapis.com)
  • API Key: Substitua $GEMINI_API_KEY pelo seu $COMETAPI_KEY

Curl (API oficial do Gemini — ilustrativo)

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-1-pro-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "How does AI work?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Parâmetros comuns que você definirá

  • temperature (0.0–1.0) — aleatoriedade. Use 0.0 para saídas de código determinísticas.
  • max_output_tokens / max_tokens — orçamento de comprimento da saída.
  • top_p — amostragem por núcleo (nucleus).
  • presence_penalty / frequency_penalty — desestimula repetição.
  • thinking_level ou variante do modelo — determina a profundidade do raciocínio (por exemplo, -low, -medium, -high ou thinking_level explícito). Use o nível de pensamento mais baixo que atenda às necessidades de precisão para controlar custo/latência.

Quais são as capacidades multimodais do Gemini 3.1 Pro?

Quais modalidades o Gemini 3.1 Pro suporta?

O Gemini 3.1 Pro aceita texto, imagens, vídeo, áudio e PDFs em muitas builds de prévia — e pode sintetizar saídas em texto que referenciam ou resumem conteúdo multimodal. A Comet suporta o encaminhamento de entradas multimodais ao Gemini — seja por URL de imagem, upload de arquivo (API de arquivos da Comet) ou permitindo que o Gemini leia arquivos armazenados em cloud storage.

Como os desenvolvedores devem pensar sobre prompts multimodais?

  • Estruture prompts multimodais com blocos de contexto claros: por exemplo, inclua primeiro a instrução curta em texto e depois anexe metadados ou apontadores para imagens/vídeos/PDFs.
  • Use os campos de anexos de mídia e upload de arquivos do SDK em vez de embutir dados binários em campos de texto — os clientes oficiais e os exemplos da Vertex AI / API do Gemini demonstram como passar anexos de mídia de forma limpa.

Exemplo prático (pseudocódigo): mostrar uma imagem e fazer uma pergunta

# Pseudocode — attach an image with a caption and ask a questionfrom google.gemini import GemSDK  # conceptual import; use official client per docsresponse = client.generate(    model="gemini-3.1-pro-preview",    inputs = [        {"type": "text", "content": "Summarize the visual diagram and list actionable next steps."},        {"type": "image", "uri": "gs://my-bucket/diagram.png", "alt": "system architecture diagram"}    ])print(response.text)

Dicas práticas:

  • Use anexos de imagem para triagem de bugs de UI: anexe uma captura de tela e peça diffs ou causas prováveis.
  • Combine transcrições de áudio com amostras de código para sumarização de gravações de entrevistas.
  • Ao enviar artefatos grandes (vídeos, grandes bases de código), prefira uma abordagem em etapas: faça upload dos ativos (cloud storage), passe URLs + um manifesto curto e use o modelo para conduzir um pipeline com recuperação aumentada em vez de colocar tudo em um único prompt.

Quais são os Níveis de Pensamento (Baixo, Médio, Alto) e quando devo usá-los?

O que são “níveis de pensamento”?

A série Gemini 3 introduz um parâmetro thinking_level que orienta o orçamento interno de computação/cadeia de raciocínio do modelo. Pense nisso como um controle que troca latência + custo por maior profundidade de raciocínio:

  • Baixo: raciocínio mínimo, otimizado para throughput e tarefas curtas, determinísticas.
  • Médio: raciocínio equilibrado — novo no 3.1 e ideal para muitos fluxos de trabalho de engenharia e analíticos.
  • Alto: raciocínio mais profundo, estilo cadeia de pensamento dinâmica; melhor para problemas complexos de múltiplas etapas.
    (Também há uma nomenclatura minimal/max em outras variantes — consulte a documentação do modelo para as opções exatas disponíveis por variante.)

Como devo escolher um nível de pensamento?

  • Use Baixo para chat de alto throughput, instruções curtas ou quando custo/latência forem críticos.
  • Use Médio como padrão para a maioria das tarefas de desenvolvedor que precisam de um grau moderado de raciocínio (este é o novo “ponto ideal” no 3.1).
  • Use Alto ao resolver quebra-cabeças, realizar cadeias lógicas longas, planejamento ou quando você explicitamente deseja alta fidelidade e aceita maior latência e consumo de tokens.

Como definir o nível de pensamento em uma requisição

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-1-pro-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [{ "parts": [{ "text": "Explain quantum physics simply." }] }],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "LOW"
      }
    }
  }'

Como implemento chamadas de função e uso de ferramentas com o Gemini 3.1 Pro?

O que é chamada de função / uso de ferramenta?

Chamada de função (também chamada de uso de ferramenta) permite que o modelo emita objetos “call” estruturados que dizem ao seu aplicativo qual ferramenta ou função externa executar (por exemplo, get_current_weather(location)) e com quais argumentos. O modelo pode encadear múltiplas chamadas, receber saídas das ferramentas e continuar raciocinando — habilitando comportamentos agentivos. Os SDKs do Gemini oferecem suporte integrado para o loop de modelo-para-ferramenta (MCP/registro de ferramentas) para que você possa automatizar a execução com segurança.

Você pode declarar ferramentas na configuração para habilitar o comportamento de proxy. Ferramentas internas suportadas incluem as funções personalizadas google_search, code_execution e url_context.

Padrão seguro para uso de ferramentas

  1. Declare as interfaces das ferramentas: registre funções/ferramentas com esquemas claros e tipos de argumentos validados.
  2. Deixe o modelo propor chamadas: o modelo emite JSON estruturado descrevendo qual ferramenta chamar.
  3. O host executa apenas ferramentas permitidas: imponha uma lista de permissões e validação estrita.
  4. Retorne as saídas das ferramentas ao modelo: o loop do SDK alimenta a resposta da ferramenta de volta ao modelo para que ele possa continuar planejando/executar mais chamadas.

Guia de integração do Gemini 3.1 Pro

GitHub Copilot

O GitHub Copilot (Copilot) adicionou suporte à família de modelos Gemini em camadas premium, permitindo que equipes escolham variantes do Gemini como modelo subjacente para chat e sugestões do Copilot. Isso significa que usuários em planos elegíveis podem selecionar variantes do Gemini no seletor de modelos do Copilot, usufruindo de melhorias no nível do modelo sem mudar a extensão do IDE. Para equipes, o Copilot continua sendo um caminho gerenciado conveniente para o raciocínio do Gemini dentro do VS Code e outros editores compatíveis.

Gemini CLI e Code Assist

A CLI do Gemini de código aberto expõe os modelos Gemini no terminal; é leve e integra-se a fluxos existentes (diffs, commits, CI e execuções em servidores headless). Use a CLI para iteração rápida, roteiros de execução de agentes ou para embutir o modelo em fluxos de DevOps. O Gemini Code Assist é a extensão do VS Code e a integração mais ampla com IDEs que traz sugestões de código sensíveis ao contexto, revisões de PR e correções automatizadas diretamente no editor. Essas ferramentas permitem controlar a seleção do modelo, janelas de contexto e preferências de nível de pensamento.

Visual Studio Code

O Visual Studio Code e seu marketplace hospedam tanto o GitHub Copilot quanto o Gemini Code Assist. Você pode instalar o Code Assist para Gemini ou continuar usando o Copilot; cada um oferece diferentes trade-offs (velocidade, profundidade, privacidade). O VS Code continua sendo a superfície mais madura para geração interativa de código, chat no editor e integração direta com execuções locais ou harnesses de teste.

Google Antigravity

O Google Antigravity é um IDE e plataforma agent-first que trata agentes como cidadãos de primeira classe, oferecendo um “Mission Control” para orquestração de agentes, automação de navegador integrada e uma interface para projetos multiagente. Antigravity e a CLI do Gemini atendem a necessidades diferentes: Antigravity é uma superfície de IDE agentiva completa; a CLI do Gemini é nativa de terminal, mas integra-se ao Antigravity e ao VS Code via extensões e servidores MCP (Model Context Protocol). O ecossistema Antigravity é direcionado a equipes que desejam orquestração pesada de agentes e uma superfície visual mais opinativa.

Quem deve usar o quê?

  • Prototipagem rápida e edições de arquivo único: CLI do Gemini + testes locais ou Copilot para velocidade.
  • Raciocínio profundo, pesquisa de longa duração: API do Gemini (Vertex) com nível de pensamento alto e chamada de função.
  • Orquestração agentiva e automação multi-etapas: Antigravity para gerenciamento visual ou um pipeline de agente personalizado usando chamada de função + MCP.
  • Experimentos multi-fornecedor / controle de custos: use CometAPI ou agregadores similares para alternar modelos ou experimentar Flash vs Pro de forma econômica.

Considerações de design para integração:

  • Segurança: evite enviar segredos ou PII nos prompts. Use contas de serviço com escopo de token para chamadas no lado do servidor.
  • Local vs nuvem: execute recursos leves de assistente localmente (completions rápidas), mas envie análises multimodais pesadas para a nuvem.
  • Controle do usuário: exponha “explique esta sugestão” e controles de rollback fáceis para edições de código produzidas pelo modelo.

Padrões de integração e arquitetura recomendada

App leve (chat ou assistente)

  • Cliente (navegador/mobile) → microsserviço backend → API do Gemini (thinking_level=low)
  • Use streaming / saídas parciais para UX de chat. Valide entradas do usuário e nunca permita chamadas de ferramenta brutas de clientes não confiáveis.

Backend orientado a agentes (fluxos de trabalho automatizados)

  • Serviço orquestrador: registre um pequeno conjunto de ferramentas permitidas (leitura de BD, executor de jobs de CI, APIs internas).
  • Deixe o Gemini planejar e emitir chamadas de ferramenta; o orquestrador executa chamadas validadas e retorna resultados. Use nível de pensamento alto para fases de planejamento e médio para etapas de execução.

Pipeline de ingestão multimodal

Pré-processe e indexe documentos, imagens ou vídeos grandes.

Quando você deve escolher o Gemini 3.1 Pro?

Escolha o Gemini 3.1 Pro quando você precisar de:

  • raciocínio multi-etapas de alta fidelidade em entradas multimodais;
  • orquestração confiável de ferramentas e fluxos de trabalho agentivos;
  • melhores ciclos de síntese/edição de código no IDE (via Copilot/CLI/Antigravity); ou
  • prototipar comparações entre provedores com um gateway como a CometAPI.

Se você se preocupa com throughput e custo, adote uma estratégia mista: padronize o nível de pensamento em médio para a maioria dos fluxos, baixo para chat de alto throughput e alto apenas para tarefas que comprovadamente exijam raciocínio mais profundo (planejamento, provas, síntese multi-etapas).

Reflexões finais: onde o Gemini 3.1 Pro se encaixa na pilha

O Gemini 3.1 Pro reforça o que os LLMs modernos voltados para desenvolvedores precisam oferecer: entendimento multimodal, orquestração explícita de ferramentas e controles pragmáticos para o orçamento de raciocínio. Seja acessando diretamente pelas APIs do Google e Vertex, pelo Copilot em planos premium ou por plataformas multi-modelo como a CometAPI, as habilidades críticas para as equipes são as mesmas: orquestrar cuidadosamente o nível de pensamento, padrões seguros de chamada de função e integração em fluxos de trabalho sólidos de desenvolvedor (CLI, IDE, testes automatizados).

Os desenvolvedores podem acessar o Gemini 3.1 Pro via CometAPI agora. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o guia da API para instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login na CometAPI e obtido a chave da API. A CometAPI oferece um preço muito inferior ao oficial para ajudar na sua integração.

Pronto para começar? → Inscreva-se no Gemini 3.1 Pro hoje!

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