Home/Models/Google/Gemini 3 Pro
G

Gemini 3 Pro

ان پٹ:$1.6/M
آؤٹ پٹ:$9.6/M
سیاق و سباق:200.0k
زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ:200.0k
Gemini 3 Pro، Gemini فیملی میں ایک عمومی مقصد کا ماڈل ہے، جو ارزیابی اور پروٹو ٹائپنگ کے لیے پیش نظارہ میں دستیاب ہے۔ یہ ہدایات کی پیروی، کثیر مرحلہ استدلال، اور کوڈ و ڈیٹا کے کاموں کی حمایت کرتا ہے، ساختہ آؤٹ پٹ اور ورک فلو کی خودکاری کے لیے ٹول/فنکشن کالنگ کے ساتھ۔ عام استعمالات میں چیٹ اسسٹنٹس، خلاصہ سازی اور ازسرِنو تحریر، ریٹریول سے تقویت یافتہ سوال و جواب (QA)، ڈیٹا استخراج، اور ایپس و سروسز میں ہلکی نوعیت کی کوڈنگ مدد شامل ہیں۔ تکنیکی نمایاں خصوصیات میں API پر مبنی تعیناتی، اسٹریمنگ جوابات، حفاظتی کنٹرولز، اور انضمامی آمادگی شامل ہیں، جب کہ ملٹی موڈل صلاحیتیں پیش نظارہ کنفیگریشن پر منحصر ہوتی ہیں۔
نیا
تجارتی استعمال
Playground
خلاصہ
خصوصیات
قیمت
API
ورژن

Gemini 3 Pro (Preview) Google/DeepMind کے Gemini 3 خاندان کا جدید ترین فلیگ شپ ملٹی موڈل ریزننگ ماڈل ہے۔ اسے ان کے "اب تک کے سب سے ذہین ماڈل" کے طور پر پوزیشن کیا گیا ہے، جسے گہری استدلال، ایجنٹک ورک فلو، ایڈوانسڈ کوڈنگ، اور طویل سیاق کے ساتھ ملٹی موڈل سمجھ (متن، تصاویر، آڈیو، ویڈیو، کوڈ اور ٹول انٹیگریشنز) کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

کلیدی خصوصیات

  • موڈیلٹیز: متن، تصویر، ویڈیو، آڈیو، PDFs (اور ساختہ ٹول آؤٹ پٹس)۔
  • ایجنٹک/ٹو لنگ: بلٹ اِن فنکشن کالنگ، سرچ-ایز-ٹول، کوڈ ایکزیکیوشن، URL کانٹیکسٹ، اور ملٹی اسٹیپ ایجنٹس کی آرکسٹریشن کے لیے سپورٹ۔ تھاٹ-سگنیچر میکانزم کالز کے درمیان ملٹی اسٹیپ استدلال کو برقرار رکھتا ہے۔
  • Coding اور "vibe coding": فرنٹ اینڈ جنریشن، انٹرایکٹو UI جنریشن، اور ایجنٹک کوڈنگ کے لیے بہتر بنایا گیا (Google کی رپورٹ کردہ متعلقہ لیڈربورڈز میں سرفہرست)۔ اسے اب تک کا ان کا سب سے طاقتور "وائب-کوڈنگ" ماڈل کے طور پر پیش کیا جاتا ہے۔
  • نئے ڈویلپر کنٹرولز: thinking_level (low|high) اخراجات/لیٹنسی بمقابلہ استدلال کی گہرائی کے درمیان ٹریڈ آف کے لیے، اور media_resolution ہر تصویر یا ویڈیو فریم کی ملٹی موڈل فیڈیلٹی کو کنٹرول کرتا ہے۔ یہ کنٹرولز کارکردگی، لیٹنسی اور لاگت میں توازن بنانے میں مدد دیتے ہیں۔

بینچ مارک کارکردگی

  • Gemini3Pro نے LMARE میں 1501 کے اسکور کے ساتھ پہلی پوزیشن حاصل کی، Grok-4.1-thinking کے 1484 پوائنٹس کو پیچھے چھوڑتے ہوئے، اور Claude Sonnet 4.5 اور Opus 4.1 پر بھی برتری حاصل کی۔
  • اس نے WebDevArena پروگرامنگ ارینا میں بھی 1487 اسکور کے ساتھ پہلی پوزیشن حاصل کی۔
  • Humanity’s Last Exam میں علمی استدلال پر 37.5% (بغیر ٹولز)؛ GPQA Diamond سائنس میں 91.9%؛ اور MathArena Apex ریاضی مقابلے میں 23.4% حاصل کیے، جو نیا ریکارڈ ہے۔
  • ملٹی موڈل صلاحیتوں میں، MMMU-Pro پر 81%؛ اور Video-MMMU ویڈیو سمجھ میں 87.6% حاصل کیے۔

تکنیکی تفصیلات اور معماری

  • "Thinking level" پیرامیٹر: Gemini 3 thinking_level کنٹرول ایکسپوز کرتا ہے جو ڈویلپرز کو داخلی استدلال کی گہرائی اور لیٹنسی/لاگت کے درمیان ٹریڈ آف کی سہولت دیتا ہے۔ ماڈل thinking_level کو سخت ٹوکن گارنٹی کے بجائے داخلی ملٹی اسٹیپ استدلال کے لیے ایک نسبتاً الاونس کے طور پر برتتا ہے۔ Pro کے لیے ڈیفالٹ عموماً high ہوتا ہے۔ یہ ڈویلپرز کے لیے ملٹی اسٹیپ پلاننگ اور چین-آف-تھوٹ کی گہرائی ٹیون کرنے کا واضح نیا کنٹرول ہے۔
  • Structured آؤٹ پٹس اور ٹولز: ماڈل structured JSON outputs کو سپورٹ کرتا ہے اور بلٹ اِن ٹولز (Google Search گراؤنڈنگ، URL کانٹیکسٹ، کوڈ ایکزیکیوشن وغیرہ) کے ساتھ ملایا جا سکتا ہے۔ کچھ structured-output+tools فیچرز صرف gemini-3-pro-preview کے لیے پری ویو میں دستیاب ہیں۔
  • ملٹی موڈل اور ایجنٹک انٹیگریشنز: Gemini 3 Pro واضح طور پر ایجنٹک ورک فلو کے لیے بنایا گیا ہے (ٹو لنگ + کوڈ/ٹرمنلز/براؤزر پر متعدد ایجنٹس)۔

حدود اور معلوم احتیاطیں

  1. مکمل حقائقیت نہیں — ہیلوسی نیشنز اب بھی ممکن ہیں۔ Google کے مطابق حقائق کی درستی میں بہتری کے باوجود، بلند حساسیت والے شعبوں (قانونی، طبی، مالی) میں گراؤنڈڈ ویری فکیشن اور انسانی جائزہ ضروری رہتے ہیں۔
  2. طویل سیاق و سباق میں کارکردگی کام کے لحاظ سے مختلف ہو سکتی ہے۔ 1M ان پٹ ونڈو کی سپورٹ ایک مضبوط صلاحیت ہے، لیکن انتہائی لمبائی پر کچھ بینچ مارکس میں عملی مؤثریت کم ہو سکتی ہے (کچھ لانگ-کانٹیکسٹ ٹیسٹس میں 1M پر پوائنٹ وائز کمی دیکھی گئی)۔
  3. لاگت اور لیٹنسی کے ٹریڈ آف: بڑے کانٹیکسٹس اور زیادہ thinking_level سیٹنگز کمپیوٹ، لیٹنسی اور لاگت بڑھاتی ہیں؛ قیمتیں ٹوکن والیوم کے مطابق لاگو ہوتی ہیں۔ لاگت کے نظم کے لیے thinking_level اور چنکنگ حکمتِ عملیاں استعمال کریں۔
  4. سیفٹی اور مواد کے فلٹرز: Google سیفٹی پالیسیز اور ماڈریشن لیئرز نافذ کرتا ہے؛ بعض مواد اور اقدامات محدود ہیں یا ریفیوزل موڈز کو ٹرگر کریں گے۔

Gemini 3 Pro Preview دیگر اعلیٰ ماڈلز کے مقابلے میں کیسا ہے

اعلیٰ سطحی موازنہ (پری ویو → کیفیاتی):

Gemini 2.5 Pro کے مقابلے: استدلال، ایجنٹک ٹول کے استعمال، اور ملٹی موڈل انٹیگریشن میں نمایاں بہتری؛ کہیں بڑے کانٹیکسٹ کی ہینڈلنگ اور طویل فارم سمجھ میں بہتری۔ DeepMind نے علمی استدلال، کوڈنگ، اور ملٹی موڈل ٹاسکس میں مسلسل بہتری دکھائی ہے۔

GPT-5.1 اور Claude Sonnet 4.5 کے مقابلے (جیسا کہ رپورٹ کیا گیا): Google/DeepMind کے بینچ مارک سیٹ پر Gemini 3 Pro کو متعدد ایجنٹک، ملٹی موڈل، اور لانگ-کانٹیکسٹ میٹرکس پر قائد کے طور پر پیش کیا گیا ہے (دیکھیں Terminal-Bench، MMMU-Pro، AIME)۔ تقابلی نتائج کام کے لحاظ سے مختلف ہوتے ہیں۔

عام اور اعلیٰ قدر کے استعمالات

  • بڑے دستاویزی/کتابی خلاصے اور سوال و جواب: طویل کانٹیکسٹ سپورٹ اسے قانونی، تحقیقاتی، اور کمپلائنس ٹیموں کے لیے پُرکشش بناتی ہے۔
  • ریپو اسکیل پر کوڈ کی سمجھ اور جنریشن: کوڈنگ ٹول چینز کے انٹیگریشن اور بہتر استدلال بڑے کوڈ بیس کی ریفیکٹرنگ اور خودکار کوڈ ریویو ورک فلو میں مدد کرتا ہے۔
  • ملٹی موڈل پروڈکٹ اسسٹنٹس: تصویر + متن + آڈیو ورک فلو (کازٹمر سپورٹ جو اسکرین شاٹس، کال کلپس، اور دستاویزات کو انجیست کرتا ہے)۔
  • میڈیا جنریشن اور ایڈیٹنگ (فوٹو → ویڈیو): Gemini فیملی کی پہلے کی خصوصیات میں اب Veo / Flow-اسٹائل فوٹو→ویڈیو صلاحیتیں شامل ہیں؛ پری ویو پروٹوٹائپس اور میڈیا ورک فلو کے لیے زیادہ عمیق ملٹی میڈیا جنریشن کا اشارہ دیتا ہے۔

Gemini 3 Pro API تک رسائی کیسے حاصل کریں

مرحلہ 1: API کلید کے لیے سائن اپ کریں

cometapi.com میں لاگ اِن کریں۔ اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں تو پہلے رجسٹر کریں۔ اپنے CometAPI کنسول میں سائن اِن کریں۔ انٹرفیس کے لیے ایکسیس کریڈینشل API کلید حاصل کریں۔ پرسنل سینٹر میں API ٹوکن پر "Add Token" پر کلک کریں، ٹوکن کلید حاصل کریں: sk-xxxxx اور جمع کریں۔

CometAPI کلید

مرحلہ 2: Gemini 3 Pro API کو درخواستیں بھیجیں

API ریکویسٹ بھیجنے کے لیے “gemini-3-pro” اینڈ پوائنٹ منتخب کریں اور ریکویسٹ باڈی سیٹ کریں۔ ریکویسٹ میتھڈ اور ریکویسٹ باڈی ہماری ویب سائٹ کے API ڈاک سے حاصل کیے جا سکتے ہیں۔ آپ کی سہولت کے لیے ہماری ویب سائٹ Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔ <YOUR_API_KEY> کو اپنے اکاؤنٹ کی اصل CometAPI کلید سے تبدیل کریں۔ بیس URL یہ ہیں: Gemini Generating Content اور Chat

اپنا سوال یا درخواست content فیلڈ میں درج کریں — ماڈل اسی کا جواب دے گا۔ جنریٹڈ جواب حاصل کرنے کے لیے API ریسپانس پروسیس کریں۔

مرحلہ 3: نتائج حاصل کریں اور تصدیق کریں

جنریٹڈ جواب حاصل کرنے کے لیے API ریسپانس پروسیس کریں۔ پروسیسنگ کے بعد، API ٹاسک اسٹیٹس اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے ساتھ جواب دیتی ہے۔

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

Gemini 3 Pro کے لیے context window اور output limit کیا ہے؟

Gemini 3 Pro 1 million token input context window اور زیادہ سے زیادہ 64,000 tokens output کو سپورٹ کرتا ہے، جو اسے پورے codebases یا طویل دستاویزات کے تجزیے کے لیے مثالی بناتا ہے۔

Gemini 3 Pro میں thinking_level parameter کیسے کام کرتا ہے؟

Gemini 3 Pro بطورِ ڈیفالٹ dynamic thinking استعمال کرتا ہے۔ جب پیچیدہ reasoning درکار نہ ہو تو تیز تر responses کے لیے thinking_level کو 'low' پر سیٹ کریں، یا پیچیدہ کاموں میں reasoning کی گہرائی زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے 'high' (ڈیفالٹ) استعمال کریں۔

کیا Gemini 3 Pro Google Search grounding کو سپورٹ کرتا ہے؟

جی ہاں، Gemini 3 Pro Google Search grounding، File Search، Code Execution، اور URL Context tools کو سپورٹ کرتا ہے۔ نوٹ کریں کہ Google Maps grounding اور Computer Use ابھی تک Gemini 3 میں سپورٹ نہیں ہوتے۔

Gemini 3 Pro کو Gemini 2.5 Pro سے مختلف کیا بناتا ہے؟

Gemini 3 Pro agentic workflows اور autonomous coding میں مرحلہ وار بہتریاں پیش کرتا ہے۔ یہ API calls کے درمیان reasoning context کے لیے thought signatures استعمال کرتا ہے، اور اس کا knowledge cutoff January 2025 ہے۔

کیا Gemini 3 Pro built-in tools کے ساتھ structured outputs کو یکجا کر سکتا ہے؟

جی ہاں، Gemini 3 models ایک ہی request میں structured outputs (JSON schema) کو Google Search، URL Context، اور Code Execution جیسے built-in tools کے ساتھ یکجا کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔

مجھے Gemini 3 Pro کے لیے temperature کو 1.0 پر کیوں رکھنا چاہیے؟

Google مضبوطی سے سفارش کرتا ہے کہ temperature کو ڈیفالٹ 1.0 پر ہی رکھا جائے۔ کم values ریاضیاتی اور پیچیدہ reasoning tasks میں غیر متوقع looping یا کارکردگی میں کمی کا سبب بن سکتی ہیں۔

thought signatures کیا ہیں اور یہ کیوں اہم ہیں؟

Thought signatures ماڈل کی internal reasoning کی encrypted representations ہوتی ہیں۔ function calling کے لیے ان پر سختی سے عمل کیا جاتا ہے—missing signatures کی صورت میں 400 errors واپس آتی ہیں۔ Official SDKs انہیں خودکار طور پر سنبھالتی ہیں۔

Gemini 3 Pro کے لیے خصوصیات

ماڈل آئی ڈی (پیش نظارہ): `gemini-3-pro-preview`۔ ان پٹ کی اقسام: متن، تصویر، ویڈیو، آڈیو، PDF۔ آؤٹ پٹ: متن سیاق / ٹوکن کی حدود: ان پٹ ≈ 1,048,576 ٹوکنز؛ آؤٹ پٹ ≤ 65,536 ٹوکنز۔ علمی حد: جنوری 2025 (نئی معلومات کے لیے Search Grounding استعمال کرتا ہے)۔ صلاحیتیں (منتخب): فنکشن کالنگ، کوڈ اجرا، فائل تلاش، اسٹرکچرڈ آؤٹ پٹس، سرچ گراؤنڈنگ۔ معاونت یافتہ نہیں: آڈیو جنریشن، امیج جنریشن، لائیو API، امیج سیگمنٹیشن، Google Maps گراؤنڈنگ (کچھ خصوصیات Gemini 2.5 سے مختلف ہیں)۔

Gemini 3 Pro کی قیمتیں

[ماڈل کا نام] کے لیے مسابقتی قیمتوں کو دریافت کریں، جو مختلف بجٹ اور استعمال کی ضروریات کے مطابق ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ہمارے لچکدار منصوبے اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ آپ صرف اسی کے لیے ادائیگی کریں جو آپ استعمال کرتے ہیں، جس سے آپ کی ضروریات بڑھنے کے ساتھ ساتھ اسکیل کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ دریافت کریں کہ [ماڈل کا نام] کیسے آپ کے پروجیکٹس کو بہتر بنا سکتا ہے جبکہ اخراجات کو قابو میں رکھتا ہے۔

gemini-3-pro (same price across variants shown)

Model familyVariant (model name)Input price (USD / 1M tokens)Output price (USD / 1M tokens)
gemini-3-progemini-3-pro-preview$1.60$9.60
gemini-3-progemini-3-pro-preview-thinking$1.60$9.60
gemini-3-progemini-3-pro-all$1.60$9.60

Gemini 3 Pro کے لیے نمونہ کوڈ اور API

Gemini 3 Pro، Gemini 3 فیملی میں Google/DeepMind کا جدید ترین فلیگ شپ ملٹی موڈل ریزننگ ماڈل ہے۔ اسے ان کا "اب تک کا سب سے ذہین ماڈل" قرار دیا گیا ہے، جو گہری استدلالی صلاحیت، ایجنٹک ورک فلو، ایڈوانسڈ کوڈنگ، اور طویل سیاق کے ساتھ کثیر-موڈل فہم کے لیے تیار کیا گیا ہے (متن، تصاویر، آڈیو، ویڈیو، کوڈ اور ٹول انضمام)۔
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://api.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-pro-preview",
    contents="Explain how AI works in a few words",
)

print(response.text)

Gemini 3 Pro کے ورژن

Gemini 3 Pro کے متعدد سنیپ شاٹس کی وجوہات میں ممکنہ عوامل شامل ہوسکتے ہیں جیسے اپ ڈیٹس کے بعد آؤٹ پٹ میں تبدیلیاں جس کی وجہ سے مستقل مزاجی کے لیے پرانے سنیپ شاٹس کی ضرورت ہوتی ہے، ڈویلپرز کو ایڈاپٹیشن اور مائیگریشن کے لیے منتقلی کا وقت فراہم کرنا، اور عالمی یا علاقائی اینڈ پوائنٹس کے مطابق مختلف سنیپ شاٹس کا ہونا تاکہ صارف کے تجربے کو بہتر بنایا جاسکے۔ ورژنز کے درمیان تفصیلی فرق کے لیے براہ کرم سرکاری دستاویزات کا حوالہ دیں۔
Model idتفصیلدستیابیدرخواست
gemini-3-pro-allاستعمال ہونے والی ٹیکنالوجی غیر سرکاری ہے اور جنریشن غیر مستحکم وغیرہ✅Chat format
gemini-3-proتجویز کردہ، تازہ ترین ماڈل کی طرف اشارہ کرتا ہے❌Gemini Generating Content
gemini-3-pro-previewسرکاری پیش نظارہ❌Gemini Generating Content

مزید ماڈلز