Especificações técnicas — Gemini 3.1 Pro
| Item | gemini-3-pro (resumo público) |
|---|---|
| Provider | |
| Canonical model id | gemini-3-pro (prévia pública) |
| Input types | Text, Image, Video, Audio, PDF |
| Output types | Text (linguagem natural, saídas estruturadas, payloads de chamadas de função) |
| Input token limit (context) | 1,048,576 tokens |
| Output token limit | 65,536 tokens |
| Function-calling / tool use | Suportado (chamada de função, saídas estruturadas, integrações de ferramentas) |
| Multimodality | Suporte multimodal completo (imagens, vídeo, áudio, documentos) |
| Code execution & agentic flows | Suportado (modo agente, assistência de código, orquestração de ferramentas) |
| Knowledge cutoff | January 2025 |
O que é o Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro é o carro-chefe público da Google na família Gemini 3, posicionado como um modelo de raciocínio multimodal de última geração com ferramentas avançadas para agentes e desenvolvedores. O modelo enfatiza alta capacidade de contexto (entradas de mais de 1M de tokens), amplo suporte a mídia (imagens, vídeo, áudio, PDF) e integrações profundas para uso de ferramentas, chamadas de função e fluxos centrados em código (por exemplo, Gemini Code Assist e modos de agente).
Gemini 3 Pro é apresentado pela Google como otimizado tanto para experiências interativas de desenvolvedores (codificação de baixa latência e fluxos de trabalho de agentes) quanto para compreensão multimodal de alta fidelidade (interpretando e raciocinando sobre entradas de mídia mistas).
Principais recursos do Gemini 3.1 Pro
Gemini-3.1 Pro (via sua prévia) introduz os seguintes recursos:
Integração multimodal
Processa entradas em:
- Linguagem natural
- Imagens
- Fala/áudio
- Vídeo
com uma representação unificada de tokens para raciocínio multimodal.
Janela de contexto estendida
Uma capacidade de contexto excepcionalmente grande, de até ~1 milhão de tokens, permite lidar com:
- Documentos longos
- Síntese de múltiplos documentos
- Bases de código e transcrições.
Isso supera muitos modelos concorrentes que normalmente suportam ~32 K–262 K tokens.
Escalonamento Mistura Esparsa de Especialistas (MoE)
O roteamento MoE esparso permite escalar a capacidade interna do modelo sem custos computacionais proporcionais, melhorando o raciocínio em escala.
Raciocínio / planejamento avançado
Inovações como treinamento de cadeia de raciocínio, aprendizado por reforço com feedback humano e benchmarks especializados o tornam forte em tarefas lógicas e matemáticas.
Benchmarks supostos:
AIME 2025: 100% (com execução de código)
SWE-Bench Verified: 83.9%
ARC-AGI-2: 71.8%
LiveCodeBench Pro: 2844 Elo
Terminal-Bench 2.0: 63.5%
MMMLU: 93.6%
Casos de uso empresariais representativos
- Pipelines de mídia de ponta a ponta: Ingerir vídeo, transcrição e imagens para produzir resumos sincronizados, metadados e insights estruturados em escala.
- Geração e revisão de código em larga escala: Usar em IDEs e pipelines de CI para gerar código automaticamente, refatorar projetos com múltiplos arquivos e produzir sugestões de teste em grandes bases de código.
- Automação com agentes: Coordenar agentes multi-ferramenta que interagem com serviços em nuvem, sistemas de orquestração e APIs internas usando chamadas de função estruturadas.
- Pesquisa e produção de conteúdo: Redigir conteúdo de longa forma (relatórios, livros) que combine texto e multimídia incorporada com referências cruzadas internas preservadas.
Como acessar a API do Gemini 3.1 Pro
Etapa 1: cadastre-se para obter a chave de API
Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu CometAPI console. Obtenha a credencial de acesso (chave de API) da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.
Etapa 2: enviar solicitações para a API do Gemini 3.1 Pro
Selecione o endpoint “gemini-3.1-pro” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da requisição. O método e o corpo da requisição são obtidos na nossa documentação de API no site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. A URL base é Gemini Generating Content e Chat.
Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
Etapa 3: recuperar e verificar resultados
Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.
Veja também Gemini 3 Pro API