Gemini 3.1 Pro 現已在 CometAPI 上線，您可以透過 CometAPI 的服務開始使用——且首發價格比官方價格更實惠。CometAPI 已經提供 Gemini 3 系列，並提供與 OpenAI 相容的調用路徑，可從單一統一閘道調用這些模型；這讓您能用既有的 OpenAI SDK 快速試驗 Gemini 模型。
什麼是 Gemini 3.1 Pro？（為什麼重要？）
Gemini 3.1 Pro 指的是 Gemini-3 家族的一個小版本/預覽迭代——與驅動 Gemini 3 Pro 及相關「Flash」變體的 Google 同屬一個旗艦模型家族。Gemini 3.x 的版本著重於更深入的多模態推理（文本 + 圖像 + 視訊）、更高的 token/上下文視窗上限、改進的程式碼生成（「vibe coding」與代理工作流程），以及相較於初版 Gemini 3 Pro 的漸進式效能/效率提升。Gemini 3 系列目前已廣泛覆蓋 Google 的 API 與雲端產品。
主要技術亮點（模型帶來的能力）
- 多模態輸入：文本 + 圖像 +（在某些變體中）視訊/音訊。
- 超長上下文視窗（在支援的變體中，文件級與程式碼級互動可達 ~1M tokens）。
- 面向代理的工具與程式開發能力提升——為自主代理、IDE 整合與複雜程式任務而設計。
Gemini 3.1 Pro 的基準測試
Gemini 3.1 Pro 的基準測試結果如下：AIME 2025：100%（包含程式碼執行）；SWE-Bench Verified：83.9%；ARC-AGI-2：71.8%；LiveCodeBench Pro：2844；Elo Terminal-Bench 2.0：63.5%；MMMLU：93.6%。作為參考，Gemini 3 Pro 在 SWE-Bench 上的得分為 76.2%。這將是一次巨大的躍升。SWE 達到 84% 是個相當高的成績。
對比 Gemini 3.0 pro：
在提供的 23 項基準中，Gemini 3.1 Pro 的平均提升約為 17.5%。
然而，如截圖所示，真正的「差異」體現在以下幾個方面：
最大的提升並不在「事實記憶」，而是在複雜推理與長上下文的可靠性：ARC-AGI-2（+130.9%）：這是最顯著的提升。ARC 衡量模型即時學習新技能（流體智力）的能力，而非依賴訓練資料。從 31.1% 提升到 71.8% 意味著模型「思考」方式在架構層面發生了重大轉變。
Vending-Bench 2（+52.3%）：此基準追蹤代理在其環境中的「淨值」。此處的飛躍表明，3.1 版在規劃、執行多步任務以及有效管理「工具」方面，顯著優於其他版本。
長上下文（MRCR v2 1 million points）：在標準上下文（128,000 tokens）下提供了 10% 的效能提升，而在 1 million tokens 下最高達到 51.3% 的飛躍，顯示 3.1 版在處理海量資料時更加穩定且精確。
CometAPI 是否提供 Gemini 3 / 3 Pro / 3.1？
是的——CometAPI 在其模型目錄與行銷文案中公開列出了 Gemini 3 系列（包含 Gemini 3.1 Pro 條目與相關模型字串），並展示了與 OpenAI 相容的整合路徑（單一 API key + base_url）來調用模型。CometAPI 提供的範例使用指向 https://api.cometapi.com/v1 的 OpenAI 客戶端，並在 model 欄位中填入模型名稱。這意味著您通常可以透過 CometAPI，以熟悉的 OpenAI 風格用戶端程式碼調用 Google Gemini 系列模型。Gemini 3.1 pro 現已透過 CometAPI 的統一模型市集與 playground 提供。
按步驟操作：快速起步清單
- 建立 CometAPI 帳號並取得 API key（CometAPI 在多數情況下提供免費金鑰/試用）。
- 在 CometAPI 的主控台或模型目錄中確認精確的模型名稱（gemini-3.1-pro-preview）。
- 使用 CometAPI 與 OpenAI 相容的端點（
base_url），並將model參數設為目錄中的模型別名。 - 先從測試提示開始，檢查延遲/成本，然後配合速率限制與工程控制（逾時、重試邏輯、串流等）進行擴展。
在存取之前，請確保您已登入 CometAPI 並取得 API key。CometAPI 提供遠低於官方的價格，協助您完成整合。
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