Gemini 3.1 Pro 现已在 CometAPI 上提供，您可以通过 CometAPI 的服务开始使用—启动价比官方价更实惠。CometAPI 已经开放 Gemini 3 系列，并提供与 OpenAI 兼容的从单一统一网关调用这些模型的路径；这使得您可以使用现有的 OpenAI SDK 快速试验 Gemini 模型。
什么是 Gemini 3.1 Pro？（为什么这很重要？）
Gemini 3.1 Pro 指的是 Gemini-3 家族中的点版本/预览迭代—这是来自 Google 的同一旗舰模型家族，为 Gemini 3 Pro 及相关“Flash”变体提供支持。Gemini 3.x 的构建重点在于更深入的多模态推理（文本 + 图像 + 视频）、更高的 token/上下文窗口、改进的代码生成（“vibe coding”与代理工作流），以及相较初始 Gemini 3 Pro 发布的渐进式性能/效率提升。Gemini 3 家族现已在 Google 的各类 API 和云产品中广泛可用。
关键技术亮点（模型带来什么）
- 多模态输入：文本 + 图像 +（在部分变体中）视频/音频。
- 超长上下文窗口（在支持的变体中，文档级与代码级交互可达约 ~1M tokens）。
- 面向代理的工具与编码改进—为自治代理、IDE 集成和复杂代码任务而设计。
Gemini 3.1 Pro 的基准测试
Gemini 3.1 Pro 的基准结果如下：AIME 2025：100%（包含代码执行）；SWE-Bench Verified：83.9%；ARC-AGI-2：71.8%；LiveCodeBench Pro：2844；Elo Terminal-Bench 2.0：63.5%；MMMLU：93.6%。参考对比，Gemini 3 Pro 在 SWE-Bench 上的得分为 76.2%。这将是一次巨大的飞跃。SWE 上的 84% 非常惊人。
对比 Gemini 3.0 pro：
在提供的 23 项基准中，Gemini 3.1 Pro 显示出约 17.5% 的平均提升。
然而，正如截图所示，真正的“差异”体现在以下几个方面：
最显著的提升并不在“事实获取”，而是在复杂推理和长上下文可靠性方面：ARC-AGI-2（+130.9%）：这是最显著的改进。ARC 衡量的是模型在不依赖训练数据的情况下即时学习新技能（流体智力）的能力。从 31.1% 提升到 71.8%，表明该模型在“思考”方式上发生了重要的架构性变化。
Vending-Bench 2（+52.3%）：该基准跟踪代理在其环境中的“净资产”。此处的跃升表明 3.1 版本在规划、执行多步骤任务以及高效管理“工具”方面显著优于其他版本。
长上下文（MRCR v2 100 万点）：在标准上下文（128,000 tokens）下有 10% 的性能提升，而在 100 万 tokens 下高达 51.3% 的跃升则表明 3.1 版本在处理海量数据时更加稳定且准确。
CometAPI 是否提供 Gemini 3 / 3 Pro / 3.1？
是的—CometAPI 在其模型目录和营销文案中公开列出了 Gemini 3 家族（包括 Gemini 3.1 Pro 条目及相关模型字符串），并展示了用于调用模型的与 OpenAI 兼容的集成路径（单一 API 密钥 + base_url）。CometAPI 提供示例，使用指向 https://api.cometapi.com/v1 的 OpenAI 客户端，并在 model 字段中填写模型名称。这意味着您通常可以通过 CometAPI，使用熟悉的 OpenAI 风格客户端代码来调用 Google Gemini 家族模型。Gemini 3.1 pro 现已通过 CometAPI 的统一模型市场与 Playground 提供。
分步指南：快速上手清单
- 创建 CometAPI 账户并获取 API 密钥（CometAPI 在许多情况下提供免费密钥/试用）。
- 在 CometAPI 的控制台或模型目录中确认准确的模型名称（gemini-3.1-pro-preview）。
- 使用 CometAPI 的与 OpenAI 兼容的端点（
base_url），并将model参数设置为目录中的模型别名。 - 从测试提示开始，检查延迟/成本，然后在速率限制和工程控制（超时、重试逻辑、流式等）下进行扩展。
在访问之前，请确保您已登录 CometAPI 并获取 API 密钥。CometAPI 提供远低于官方价格的收费，帮助您完成集成。
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