Home/Models/Google/gemini-3.1-pro
G

gemini-3.1-pro

Đầu vào:$1.6/M
Đầu ra:$9.6/M
Gemini 3.1 Pro là thế hệ tiếp theo trong dòng mô hình Gemini, một bộ mô hình suy luận có năng lực cao, hỗ trợ đa phương thức nguyên bản. Gemini 3 Pro hiện là mô hình tiên tiến nhất của Google dành cho các tác vụ phức tạp, và có thể hiểu các bộ dữ liệu khổng lồ cùng những bài toán khó từ nhiều nguồn thông tin khác nhau, bao gồm văn bản, âm thanh, hình ảnh, video và toàn bộ kho mã nguồn.
Mới
Sử dụng thương mại
Playground
Tổng quan
Tính năng
Giá cả
API
Phiên bản

Thông số kỹ thuật — Gemini 3.1 Pro

Hạng mụcgemini-3-pro (tóm tắt công khai)
Nhà cung cấpGoogle
ID mô hình chuẩngemini-3-pro (bản xem trước công khai)
Loại đầu vàoVăn bản, Hình ảnh, Video, Âm thanh, PDF
Loại đầu raVăn bản (ngôn ngữ tự nhiên, đầu ra có cấu trúc, payload cho lời gọi hàm)
Giới hạn token đầu vào (ngữ cảnh)1,048,576 token
Giới hạn token đầu ra65,536 token
Gọi hàm / sử dụng công cụĐược hỗ trợ (gọi hàm, đầu ra có cấu trúc, tích hợp công cụ)
Đa phương thứcHỗ trợ đa phương thức đầy đủ (hình ảnh, video, âm thanh, tài liệu)
Thực thi mã & luồng tác tửĐược hỗ trợ (chế độ tác tử, hỗ trợ mã, điều phối công cụ)
Mốc kiến thứcTháng 1 năm 2025

Gemini 3.1 Pro là gì?

Gemini 3.1 Pro là flagship công khai của Google trong dòng Gemini 3, được định vị là mô hình suy luận đa phương thức tối tân với công cụ tác tử và công cụ dành cho nhà phát triển nâng cao. Mô hình nhấn mạnh khả năng xử lý ngữ cảnh dung lượng lớn (đầu vào trên 1M token), hỗ trợ phương tiện rộng (hình ảnh, video, âm thanh, PDF), và tích hợp sâu cho việc sử dụng công cụ, gọi hàm, cùng các quy trình công việc hướng mã (ví dụ: Gemini Code Assist và các chế độ tác tử).

Gemini 3 Pro được Google giới thiệu là tối ưu cho cả trải nghiệm nhà phát triển tương tác (lập trình độ trễ thấp và quy trình tác tử) và khả năng hiểu đa phương thức độ trung thực cao (diễn giải và suy luận trên các đầu vào đa phương tiện hỗn hợp).

Tính năng chính của Gemini 3.1 Pro

Gemini-3.1 Pro (thông qua bản xem trước) giới thiệu các tính năng sau:

Tích hợp đa phương thức

Xử lý đầu vào từ:

  • Ngôn ngữ tự nhiên
  • Hình ảnh
  • Giọng nói/âm thanh
  • Video

với biểu diễn token thống nhất để suy luận xuyên phương thức.

Cửa sổ ngữ cảnh mở rộng

Dung lượng ngữ cảnh cực lớn lên tới ~1 triệu token cho phép xử lý:

  • Tài liệu dài
  • Tổng hợp đa tài liệu
  • Cơ sở mã và bản ghi.

Điều này vượt qua nhiều mô hình cạnh tranh vốn thường chỉ hỗ trợ ~32 K–262 K token.

Mở rộng Sparse Mixture-of-Experts (MoE)

Định tuyến MoE thưa (Sparse) cho phép mở rộng dung lượng nội tại của mô hình mà không tăng chi phí tính toán tương ứng, cải thiện khả năng suy luận ở quy mô lớn.

Suy luận / Lập kế hoạch nâng cao

Các đổi mới như huấn luyện chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought), học tăng cường từ phản hồi của con người và các bộ đo chuyên biệt giúp mô hình mạnh về các nhiệm vụ logic và toán học.

Các điểm chuẩn được cho là:

AIME 2025: 100% (kèm thực thi mã)
SWE-Bench Verified: 83.9%
ARC-AGI-2: 71.8%
LiveCodeBench Pro: 2844 Elo
Terminal-Bench 2.0: 63.5%
MMMLU: 93.6%

Trường hợp sử dụng tiêu biểu cho doanh nghiệp

  • Pipeline phương tiện đầu-cuối: Nạp video, bản chép lời và hình ảnh để tạo bản tóm tắt đồng bộ, siêu dữ liệu và insight có cấu trúc ở quy mô lớn.
  • Tạo và rà soát mã quy mô lớn: Sử dụng trong IDE và pipeline CI để tự động sinh mã, tái cấu trúc dự án nhiều tệp và đề xuất bài kiểm thử trên các cơ sở mã lớn.
  • Tự động hóa dựa trên tác tử: Điều phối các tác tử đa công cụ tương tác với dịch vụ đám mây, hệ thống điều phối và API nội bộ bằng lời gọi hàm có cấu trúc.
  • Nghiên cứu & sản xuất nội dung: Soạn thảo nội dung dài (báo cáo, sách) kết hợp văn bản và đa phương tiện nhúng, đồng thời giữ nguyên các tham chiếu chéo nội bộ.

Cách truy cập API Gemini 3.1 Pro

Bước 1: Đăng ký lấy API Key

Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào bảng điều khiển CometAPI. Lấy khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp “Add Token” tại mục API token trong trung tâm cá nhân, lấy khóa token: sk-xxxxx và gửi.

Bước 2: Gửi yêu cầu tới API Gemini 3.1 Pro

Chọn endpoint “gemini-3.1-pro” để gửi yêu cầu API và thiết lập nội dung yêu cầu. Phương thức yêu cầu và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên trang web của chúng tôi. Trang web cũng cung cấp bài kiểm thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng khóa CometAPI thực tế từ tài khoản của bạn. URL cơ sở là Gemini Generating Content và Chat.

Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content — đó là phần mà mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo.

Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả

Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo. Sau khi xử lý, API phản hồi trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.

Xem thêm Gemini 3 Pro API

Câu hỏi thường gặp

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

Có. Gemini 3.1 Pro hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên đến 1,048,576 token và có thể tạo đầu ra tối đa 65,536 token, cho phép suy luận trong một phiên đối với các tài liệu hoặc cơ sở mã rất lớn.

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

Gemini 3.1 Pro Preview chấp nhận đầu vào dạng văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF, và có thể suy luận xuyên suốt các phương thức này trong một phiên.

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

Có. API hỗ trợ gọi hàm, đầu ra có cấu trúc bị ràng buộc bởi JSON, đối chiếu với kết quả tìm kiếm, và các mẫu thực thi tác tử/công cụ (bao gồm các hook thực thi mã trong những môi trường được hỗ trợ).

Is Gemini 3.1 Pro production‑ready?

Cần thận trọng: đây là bản xem trước công khai (ra mắt ngày 18 tháng 11, 2025). Hãy xác thực các thỏa thuận API, hạn ngạch và hành vi cho khối lượng công việc của bạn, và thử nghiệm trong sandbox các tính năng tác tử hoặc thực thi mã trước khi triển khai sản xuất trên diện rộng.

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

Thời điểm ngắt kiến thức được ghi nhận của Gemini 3 Pro Preview là tháng 1 năm 2025.

Tính năng cho gemini-3.1-pro

Khám phá các tính năng chính của gemini-3.1-pro, được thiết kế để nâng cao hiệu suất và khả năng sử dụng. Tìm hiểu cách các khả năng này có thể mang lại lợi ích cho dự án của bạn và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Giá cả cho gemini-3.1-pro

Khám phá mức giá cạnh tranh cho gemini-3.1-pro, được thiết kế để phù hợp với nhiều ngân sách và nhu cầu sử dụng khác nhau. Các gói linh hoạt của chúng tôi đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng, giúp dễ dàng mở rộng quy mô khi yêu cầu của bạn tăng lên. Khám phá cách gemini-3.1-pro có thể nâng cao các dự án của bạn trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.
Giá Comet (USD / M Tokens)Giá Chính Thức (USD / M Tokens)Giảm giá
Đầu vào:$1.6/M
Đầu ra:$9.6/M
Đầu vào:$2/M
Đầu ra:$12/M
-20%

Mã mẫu và API cho gemini-3.1-pro

Truy cập mã mẫu toàn diện và tài nguyên API cho gemini-3.1-pro để tối ưu hóa quy trình tích hợp của bạn. Tài liệu chi tiết của chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước, giúp bạn khai thác toàn bộ tiềm năng của gemini-3.1-pro trong các dự án của mình.
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)

Các phiên bản của gemini-3.1-pro

Lý do gemini-3.1-pro có nhiều snapshot có thể bao gồm các yếu tố tiềm năng như: sự thay đổi đầu ra sau các bản cập nhật cần các snapshot cũ để đảm bảo tính nhất quán, cung cấp cho nhà phát triển thời gian chuyển tiếp để thích ứng và di chuyển, cũng như các snapshot khác nhau tương ứng với các endpoint toàn cầu hoặc khu vực nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Để biết chi tiết về sự khác biệt giữa các phiên bản, vui lòng tham khảo tài liệu chính thức.
version
gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-preview-thinking

Thêm mô hình