一份实用、以代码为先的 Gemini 3.1 Pro 指南——它是什么、如何调用（含 CometAPI）、其多模态与“思考等级”控制、函数调用/工具使用、提示工程要点，以及与 GitHub Copilot、VS Code、Gemini CLI 与 Google Antigravity 的集成。Gemini 3.1 Pro 正在推动大型多模态模型的前沿，面向开发者提供更聚焦的能力：更大的上下文窗口、可配置的“思考”模式、更强的工具/函数调用，以及对代理式工作流的明确支持。
What is Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro 是 Gemini 3 系列中的最新 “Pro” 等级：原生多模态、以推理为先，针对复杂的多步任务与代理式工具使用进行调优。相较于 Gemini 3 Pro，它在三个实用方向上做了优化：更强的推理/事实支撑、更好的 Token 效率，以及面向开发者工作流（编码、规划、检索增强任务）的可控执行模式。其模型卡与开发者页面描述它针对软件工程行为、代理式流水线以及多模态输入（文本、图像、音频、视频与代码仓库）进行了优化。
为何这对你重要：百万 Token 上下文窗口（在许多供应商版本上可用）、显式的函数调用原语与“思考等级”控制的组合，让团队从快速原型到生产级代理编排，都能在成本与输出上更可预测。CometAPI 已通过 API 市场与 OpenAI 兼容桥接面向 3.1 Pro 暴露访问，支持按需付费的接入模式。
How can you use Gemini 3.1 Pro API (CometAPI)?
What do I need before I start?
Checklist (prerequisites)
- 一个 CometAPI 账户与 CometAPI API Key（存放在环境变量）。
- 可选：Google Cloud / Google AI Studio 项目与 Gemini API Key（如果你需要直连 Google；经由 Comet 时不必）。
python 3.9+或node 18+，以及可用于快速测试的curl。- 一套安全的密钥机制：环境变量、密钥库或 CI 密钥存储。
- 在 Comet 控制台确认 Gemini 3.1 Pro 的 Comet 模型 ID（例如
"google/gemini-3.1-pro"或 Comet 特定别名）。
CometAPI 同时支持 Gemini 原生格式调用与 OpenAI chat 格式调用。CometAPI 通过统一的 base URL 与 SDK 简化模型切换，可降低多厂商集成的摩擦。
下面提供两个可直接复制粘贴的示例：其一通过 CometAPI（OpenAI 兼容客户端）调用 Gemini，其二通过 Google 官方 Gemini HTTP 端点调用。将 YOUR_API_KEY 替换为你的供应商密钥，并将模型名设置为可用变体（例如在可见处为 gemini-3.1-pro-preview）。
Example: calling Gemini 3.1 Pro using CometAPI (curl + Python)
Curl（OpenAI 兼容封装，使用 CometAPI 基础 URL）
# curl example: CometAPI (OpenAI-compatible)curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gemini-3.1-pro-preview", "messages": [ {"role":"system","content":"You are a concise programming assistant."}, {"role":"user","content":"Write a Python function to fetch CSV from a URL and return pandas DataFrame."} ], "max_tokens": 800 }'
Python（OpenAI 兼容客户端，配置为 CometAPI base_url）
from openai import OpenAI # or openai-python-compatible SDK offered by your platformclient = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.cometapi.com/v1")resp = client.chat.completions.create( model="gemini-3.1-pro-preview", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a concise programming assistant."}, {"role": "user", "content": "Write a Python function to fetch CSV from a URL and return pandas DataFrame."} ], max_tokens=800,)print(resp.choices[0].message.content)
说明：CometAPI 在其文档中提供了 OpenAI 兼容的桥接，这使你只需更改
base_url与模型名，即可复用现有的 OpenAI 客户端代码。对于多供应商实验与快速原型非常方便。
Example: calling Gemini via the official Gemini API (Node.js / HTTP)
Google 的官方 Gemini 端点更适合使用完整特性（思考等级控制、函数调用、多模态上传）。下面是使用 Google AI 开发者文档所述 Gemini API 的最小 HTTP 示例。
只需在官方 SDK 或请求中替换 Base URL 与 API Key 即可：
- Base URL: https://api.cometapi.com（替换
generativelanguage.googleapis.com） - API Key: 将
$GEMINI_API_KEY替换为你的$COMETAPI_KEY
Curl（官方 Gemini API — 举例）
curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-1-pro-preview:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "How does AI work?"
}
]
}
]
}'
Common parameters you’ll set
temperature（0.0–1.0）— 随机性。代码输出建议用0.0以获得确定性。max_output_tokens/max_tokens— 输出长度预算。top_p— 核采样。presence_penalty/frequency_penalty— 降低重复。thinking_level或模型变体 — 决定推理深度（例如-low、-medium、-high或显式thinking_level）。使用能满足准确性需求的最低思考等级以控制成本/延迟。
What are the multimodal capabilities of Gemini 3.1 Pro?
What modalities does Gemini 3.1 Pro support?
Gemini 3.1 Pro 在许多预览构建中支持文本、图像、视频、音频与 PDF，并可生成引用或总结多模态内容的文本输出。Comet 支持将多模态输入转发给 Gemini——可通过“图像 URL”“文件上传（Comet file API）”，或让 Gemini 读取存储在云存储中的文件。
How should developers think about multimodal prompts?
- 用清晰的上下文块组织多模态提示：例如先给出简短文本指令，再附上图像/视频/PDF 的元数据或指针。
- 使用 SDK 的媒体附件与文件上传字段，而非在文本字段内嵌二进制数据——官方客户端与 Vertex AI / Gemini API 示例展示了如何干净地传递媒体附件。
实用示例（伪代码）：展示一张图片并提出问题
# Pseudocode — attach an image with a caption and ask a questionfrom google.gemini import GemSDK # conceptual import; use official client per docsresponse = client.generate( model="gemini-3.1-pro-preview", inputs = [ {"type": "text", "content": "Summarize the visual diagram and list actionable next steps."}, {"type": "image", "uri": "gs://my-bucket/diagram.png", "alt": "system architecture diagram"} ])print(response.text)
实用建议：
- 用图像附件进行 UI Bug 分析：附上截图并请求差异或可能原因。
- 将音频转录与代码样例结合，用于面试录音总结。
- 当发送大型工件（视频、大型代码库）时，优先采用分阶段方式：先上传资产（云存储）、传递 URL + 简短清单，然后用模型驱动检索增强流水线，而不是把一切塞进单一提示中。
What are the Thinking Levels (Low, Medium, High) and when should I use them?
What are “thinking levels”?
Gemini 3 系列引入了 thinking_level 参数，引导模型的内部计算/链式思考预算。可以将其理解为在延迟与成本和推理深度之间的调节旋钮：
- Low：最小推理，面向吞吐与短小、确定性的任务。
- Medium：平衡推理——3.1 中新增，适合多数工程与分析工作流。
- High：更深的推理，动态链式思考；适合复杂多步问题。
（在其他变体中也有minimal/max的命名——请参考模型文档以了解各变体可用选项。）
How should I choose a thinking level?
- 高吞吐用户聊天、简短指令或对成本/延迟极其敏感时用 Low。
- 大多数需要适度推理的开发者任务默认用 Medium（这是 3.1 的新“甜蜜点”）。
- 解谜、长链逻辑、规划，或你明确需要高保真且能接受更高延迟与 Token 消耗时用 High。
How to set the thinking level in a request
curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-1-pro-preview:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [{ "parts": [{ "text": "Explain quantum physics simply." }] }],
"generationConfig": {
"thinkingConfig": {
"thinkingLevel": "LOW"
}
}
}'
How do I implement function calling and tool use with Gemini 3.1 Pro?
What is function calling / tool use?
函数调用（也称工具使用）允许模型发出结构化的“调用”对象，告知你的应用应调用哪个外部工具或函数（例如 get_current_weather(location)）以及使用哪些参数。模型可以串联多次调用、接收工具输出并继续推理——从而实现代理式行为。Gemini SDK 提供模型与工具循环（MCP/工具注册表）的内置支持，帮助你在自动化执行中保持安全。
你可以在配置中声明工具以启用代理行为。支持的内置工具包括 google_search、code_execution 与 url_context 自定义函数。
Safe pattern for tool use
- 声明工具接口：用清晰的模式与已验证的参数类型注册函数/工具。
- 让模型提出调用建议：模型发出结构化 JSON，描述要调用的工具。
- 宿主仅执行白名单工具：强制允许列表并进行严格校验。
- 将工具输出返回给模型：SDK 循环将工具响应回传给模型，以便其继续规划/执行更多调用。
Gemini 3.1 Pro integration Guide
GitHub Copilot
GitHub Copilot（Copilot）已在高级版本中增加对 Gemini 家族模型的支持，允许团队在 Copilot 的聊天与建议中选择 Gemini 作为底层模型。这意味着符合条件的用户可以在 Copilot 模型选择器中选用 Gemini 变体，在不更改 IDE 插件的前提下获得模型级改进。对于团队而言，Copilot 仍是将 Gemini 推理带入 VS Code 和其他支持编辑器的便捷托管途径。
Gemini CLI and Code Assist
开源的 Gemini CLI 将 Gemini 模型引入终端；它轻量并可融入现有工作流（diff、提交、CI 与无头服务器运行）。使用 CLI 可进行快速迭代、脚本化代理运行或将模型嵌入 DevOps 流程。Gemini Code Assist 是 VS Code 扩展与更广泛的 IDE 集成，在编辑器内直接带来上下文感知的代码建议、PR 审查与自动修复。这些工具允许你控制模型选择、上下文窗口与思考等级偏好。
Visual Studio Code
Visual Studio Code 及其市场同时承载 GitHub Copilot 与 Gemini Code Assist。你可以安装面向 Gemini 的 Code Assist，或继续使用 Copilot；两者在速度、深度与隐私方面各有取舍。VS Code 仍是最成熟的交互式代码生成、编辑器内聊天与与本地运行/测试框架直接集成的载体。
Google Antigravity
Google Antigravity 是一个以代理为核心的 IDE 与平台，将代理视为一等公民，提供用于代理编排的“任务控制台”、内置浏览器自动化，以及面向多代理项目的 UI。Antigravity 与 Gemini CLI 满足不同需求：Antigravity 是完整的代理式 IDE；Gemini CLI 则是终端原生，但可通过扩展与 MCP（Model Context Protocol）服务器集成到 Antigravity 与 VS Code 中。Antigravity 生态适合希望进行重度代理编排并偏好更具主见、可视化界面的团队。
Who should use what?
- 快速原型与单文件编辑：Gemini CLI + 本地测试，或使用 Copilot 以获得速度。
- 深度推理与长时间研究：使用 Gemini API（Vertex），选择高思考等级并启用函数调用。
- 代理式编排与多步自动化：使用 Antigravity 进行可视化管理，或用函数调用 + MCP 搭建自定义代理流水线。
- 多供应商实验/成本控制：使用 CometAPI 或类似聚合器在 Flash 与 Pro 等模型间切换，经济地试用。
集成设计考量：
- 安全：避免在提示中发送机密或 PII。对服务端调用使用 Token 作用域的服务账号。
- 本地 vs 云端：在本地运行轻量助手功能（快速补全），但将重度多模态分析路由到云端。
- 用户控制：为模型提出的代码编辑提供“解释此建议”与易回滚的控制。
Integration patterns & recommended architecture
Lightweight app (chat or assistant)
- 客户端（浏览器/移动端）→ 后端微服务 → Gemini API（thinking_level=low）
- 为聊天体验使用流式/部分输出。校验用户输入，绝不允许来自不受信任客户端的原始工具调用。
Agentic backend (automated workflows)
- 编排服务：注册一小组白名单工具（DB 读、CI 任务运行器、内部 API）。
- 让 Gemini 规划并发出工具调用；编排器执行已验证的调用并返回结果。规划阶段使用高思考等级，执行步骤使用中等。
Multimodal ingestion pipeline
预处理并索引大型文档、图像或视频。
When should you pick Gemini 3.1 Pro?
在你需要以下能力时选择 Gemini 3.1 Pro：
- 跨多模态输入的高保真多步推理；
- 可靠的工具编排与代理式工作流；
- 在 IDE 中更好的代码生成/编辑循环（通过 Copilot/CLI/Antigravity）；或
- 需要用 CometAPI 等网关做跨供应商对比原型。
如果你关注吞吐与成本，采用混合策略：大多数工作流默认用 Medium 思考；高吞吐用户聊天用 Low；只有在确实需要更深推理（规划、证明、多步综合）时才用 High。
Final thoughts: where Gemini 3.1 Pro fits in the stack
Gemini 3.1 Pro 强化了现代面向开发者的 LLM 所必须提供的能力：多模态理解、显式工具编排，以及对推理预算的务实控制。无论你通过 Google 的 API 与 Vertex 直接访问、在高级订阅的 Copilot 中使用，还是通过 CometAPI 等多模型平台接入，团队的关键能力都相同：谨慎的思考等级编排、安全的函数调用模式，以及将其融入扎实的开发者工作流（CLI、IDE、自动化测试）。
开发者现在即可通过 CometAPI 访问 Gemini 3.1 Pro。开始之前，可在 Playground 体验模型能力，并查阅 API guide 获取详细说明。访问前请确保已登录 CometAPI 并获取 API Key。CometAPI 提供远低于官方的价格，助你快速集成。
Ready to Go?→ Sign up fo Gemini 3.1 pro today ！