МоделиПоддержкаПредприятиеБлог
500+ API моделей ИИ, всё в одном API. Только в CometAPI
API моделей
Разработчик
Быстрый стартДокументацияПанель управления API
Ресурсы
AI МоделиБлогПредприятиеЖурнал измененийО нас
2025 CometAPI. Все права защищены.Политика конфиденциальностиУсловия обслуживания
Home/Models/Google/Gemini 3.1 Pro
G

Gemini 3.1 Pro

Ввод:$1.6/M
Вывод:$9.6/M
Gemini 3.1 Pro — следующее поколение в линейке моделей Gemini, набор мощных, нативно мультимодальных моделей рассуждения. Gemini 3 Pro — теперь самая передовая модель Google для сложных задач и способна работать с обширными наборами данных и сложными задачами из различных источников информации, включая текст, аудио, изображения, видео и целые репозитории кода.
Новый
Коммерческое использование
Playground
Обзор
Функции
Цены
API
Версии

Технические характеристики — Gemini 3.1 Pro

Параметрgemini-3-pro (публичное описание)
ПровайдерGoogle
Канонический идентификатор моделиgemini-3-pro (публичная предварительная версия)
Типы вводаТекст, Изображение, Видео, Аудио, PDF
Типы выводаТекст (естественный язык, структурированные выходные данные, полезные нагрузки для вызовов функций)
Лимит токенов на вход (контекст)1,048,576 токенов
Лимит токенов на вывод65,536 токенов
Вызов функций / использование инструментовПоддерживается (вызов функций, структурированные выходные данные, интеграции с инструментами)
МультимодальностьПолная поддержка мультимодальности (изображения, видео, аудио, документы)
Выполнение кода и агентные потокиПоддерживается (режим агента, помощь при кодировании, оркестрация инструментов)
Дата отсечения знанийянварь 2025 года

Что такое Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro — флагманская публичная модель Google в семействе Gemini 3, позиционируемая как передовая мультимодальная модель рассуждений с развитым агентным режимом и инструментами для разработчиков. Модель делает акцент на обработке контекста высокой емкости (вводы свыше 1M токенов), широкой поддержке медиатипов (изображения, видео, аудио, PDF) и глубокой интеграции с инструментами, вызовами функций и рабочими процессами, ориентированными на код (например, Gemini Code Assist и агентные режимы).

Gemini 3 Pro, по заявлению Google, оптимизирована как для интерактивных сценариев разработчиков (низкая задержка при написании кода и агентные рабочие процессы), так и для высокоточной мультимодальной интерпретации (понимание и рассуждение по смешанным мультимедийным входам).

Основные возможности Gemini 3.1 Pro

Gemini‑3.1 Pro (в Preview) предлагает следующие возможности:

Мультимодальная интеграция

Обрабатывает входные данные из:

  • Естественного языка
  • Изображений
  • Речи/аудио
  • Видео

с единой токенной репрезентацией для межмодального рассуждения.

Увеличенное окно контекста

Исключительно большая емкость контекста — до ~1 миллиона токенов — позволяет обрабатывать:

  • Длинные документы
  • Мультидокументный синтез
  • Кодовые базы и расшифровки.

Это превосходит многие конкурирующие модели, которые обычно поддерживают ~32 K–262 K токенов.

Разреженная Mixture‑of‑Experts (MoE) и масштабирование

Разреженная маршрутизация MoE позволяет масштабировать внутреннюю емкость модели без пропорционального роста вычислительных затрат, улучшая качество рассуждений на больших масштабах.

Продвинутое рассуждение / планирование

Инновации, такие как обучение на цепочках рассуждений, обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи и специализированные бенчмарки, делают модель сильной в логических и математических задачах.

Предполагаемые результаты бенчмарков:

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

Типовые корпоративные варианты использования

  • Сквозные медиапайплайны: Принимать видео, расшифровки и изображения для массового формирования синхронизированных кратких описаний, метаданных и структурированной аналитики.
  • Крупномасштабная генерация и ревью кода: Использовать в IDE и CI‑пайплайнах для автоматической генерации кода, рефакторинга многофайловых проектов и предложений по тестам на больших кодовых базах.
  • Агентная автоматизация: Координировать многоинструментальные агенты, взаимодействующие с облачными сервисами, системами оркестрации и внутренними API с помощью структурированных вызовов функций.
  • Исследования и производство контента: Подготовка длинных материалов (отчёты, книги), объединяющих текст и встроенные мультимедиа, с сохранением внутренних перекрёстных ссылок.

Как получить доступ к Gemini 3.1 Pro API

Шаг 1: Получите ключ API

Войдите на cometapi.com. Если у вас ещё нет учётной записи, сначала зарегистрируйтесь. Авторизуйтесь в своей CometAPI console. Получите ключ API (доступ к интерфейсу). Нажмите “Add Token” в разделе токенов API в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Отправляйте запросы к Gemini 3.1 Pro API

Выберите эндпоинт “gemini-3.1-pro” для отправки запроса к API и задайте тело запроса. Метод и тело запроса приведены в документации API на нашем сайте. Для удобства на сайте также доступен тест в Apifox. Замените <YOUR_API_KEY> на фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. Базовый URL — Gemini Generating Content и Chat.

Вставьте свой вопрос или запрос в поле content — именно на это ответит модель. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.

Шаг 3: Получайте и проверяйте результаты

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.

См. также Gemini 3 Pro API

ЧАВО

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

Да. Gemini 3.1 Pro поддерживает окно контекста до 1,048,576 токенов и может генерировать ответы объемом до 65,536 токенов, что позволяет выполнять рассуждение в рамках одной сессии по очень большим документам или кодовым базам.

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

Gemini 3.1 Pro Preview принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF и может рассуждать по всем этим модальностям в рамках одной сессии.

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

Да. API поддерживает вызов функций, структурированные выходные данные с ограничениями JSON, привязку к поиску и агентные/инструментальные паттерны выполнения (включая хуки выполнения кода в поддерживаемых средах).

Is Gemini 3.1 Pro production‑ready?

Проявляйте осторожность: это публичный предварительный релиз (выпущен 18 ноября 2025 г.). Проверьте контракты API, квоты и поведение для ваших рабочих нагрузок и протестируйте в песочнице агентные функции или возможности выполнения кода перед широким вводом в промышленную эксплуатацию.

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

Задокументированная дата ограничения знаний для Gemini 3 Pro Preview — январь 2025 г.

Функции для Gemini 3.1 Pro

Изучите ключевые функции Gemini 3.1 Pro, разработанные для повышения производительности и удобства использования. Узнайте, как эти возможности могут принести пользу вашим проектам и улучшить пользовательский опыт.

Цены для Gemini 3.1 Pro

Изучите конкурентоспособные цены на Gemini 3.1 Pro, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как Gemini 3.1 Pro может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.
Цена Comet (USD / M Tokens)Официальная цена (USD / M Tokens)Скидка
Ввод:$1.6/M
Вывод:$9.6/M
Ввод:$2/M
Вывод:$12/M
-20%

Пример кода и API для Gemini 3.1 Pro

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для Gemini 3.1 Pro, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал Gemini 3.1 Pro в ваших проектах.
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"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Версии Gemini 3.1 Pro

Причина наличия нескольких снимков Gemini 3.1 Pro может включать такие потенциальные факторы, как: изменения в выходных данных после обновлений, требующие сохранения старых снимков для обеспечения согласованности; предоставление разработчикам переходного периода для адаптации и миграции; а также наличие разных снимков, соответствующих глобальным или региональным конечным точкам для оптимизации пользовательского опыта. Для получения подробной информации о различиях между версиями обратитесь к официальной документации.
version
gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-preview-thinking

Больше моделей