Gemini 3.1 Pro

МултимодаленНовоНалично
от Google DeepMindID на модела: gemini-3-1-pro

Google DeepMind's February 2026 flagship. 1M-token (1,048,576) context, native multimodal (text/image/audio/video), Deep Think reasoning.

Цена · 1M вход/изход
2,40 щ.д. / 14,40 щ.д.
Контекст
1 048 576 токена
Макс. изход
65 536 токена
Вход → Изход
Текст + Изображение + Аудио + Видео → Текст
Разработчик
Google DeepMind
Актуализирано
24 септември 2026 г.
01

Playground

Опитай Gemini 3.1 Pro

Чат

2,40 щ.д./1M вх
Опитай Gemini 3.1 Pro

Изпрати съобщение. Отговорът пристига пълен, когато моделът завърши (без потоково предаване).

Макс. дължина на отговора (токени)

Този запуск

максимум 0,0148 щ.д. · 1,48 кредита резервирани

Фактурира се броят на действително използваните токени; неизползваната част от резервацията се възстановява.

Нов си тук?

10 безплатни кредита (0,10 щ.д.) при регистрация с Google

Използваемо 24 часа след регистрация, до 5 запуска на ден и максимум 2 кредита на запуск. Други методи за вход стартират без кредита. Достатъчно за 6 пускания на този модел.

02

За Gemini 3.1 Pro

НакраткоКъм 24 септември 2026 г.

Gemini 3.1 Pro е модел на Google DeepMind от категория Мултимодален. На Railwail Gemini 3.1 Pro струва 2,40 щ.д. за 1M входни токени и 14,40 щ.д. за 1M изходни токени. Контекстното окно съдържа 1 048 576 токена, а един отговор може да бъде до 65 536 токена дълъг.

Released February 19, 2026, Gemini 3.1 Pro is Google DeepMind's flagship frontier model. Native 1,048,576-token context window, fully multimodal (text, image, audio, video tokens in a single pass), built-in Deep Think reasoning with adjustable thinking budgets. Top scores on GPQA Diamond, AIME, Humanity's Last Exam, and strong coding on SWE-bench. Function calling, JSON schema, Search grounding and Code Execution are first-class. Best for: long-document and long-video analysis, scientific reasoning, agentic workflows.

Фон

За Google DeepMind

Основана 2010 · Mountain View, USA / London, UK

Google DeepMind is the merged AI research organisation formed in April 2023 by combining Google Brain (founded inside Google in 2011) with DeepMind (founded in London in 2010 by Demis Hassabis, Shane Legg and Mustafa Suleyman, acquired by Google in 2014). Demis Hassabis leads the unit as CEO. DeepMind authored seminal papers including 'Attention Is All You Need' (Google Brain, 2017), AlphaGo (2016), AlphaFold (2018-2021, awarded the 2024 Nobel Prize in Chemistry), AlphaZero, Chinchilla scaling laws and the Gemini Technical Report. The Gemini family launched in December 2023 (Ultra, Pro, Nano), followed by Gemini 1.5 Pro with 1M+ context (early 2024), Gemini 2.0 Flash (December 2024), Gemini 2.5 Pro with Deep Think (March/May 2025), Gemini 3 Pro (late 2025), Gemini 3.1 Pro (February 2026) and Gemini 3 Flash (April 2026). Google DeepMind also ships Imagen, Veo, Lyria and NotebookLM and powers AI features across Google Search, Workspace and Android.

Посетете Google DeepMind

Архитектура

Sparse Mixture-of-Experts Transformer (natively multimodal, Deep Think reasoning)

Gemini 3.1 Pro was released February 19, 2026 as Google DeepMind's flagship frontier model. It is a natively multimodal Sparse Mixture-of-Experts Transformer that ingests text, image, audio and video tokens through a shared embedding space, building directly on the Gemini 3 Pro architecture (late 2025) and Gemini 2.5 Pro (early 2025). The input context window is 1,048,576 tokens, the same size as Gemini 2.5 Pro. Pretraining used Google's TPU v6e infrastructure on a multi-trillion-token corpus mixing web text, code, books, scientific papers, image-text pairs, audio waveforms and video frames, with a knowledge cutoff in late 2025. Post-training combined supervised fine-tuning, RLHF, reinforcement learning against verifiable rewards on math and code, and a refreshed 'Deep Think' reasoning stage that teaches the model to allocate test-time thinking budgets and emit long internal chains-of-thought before its final answer. Tool use, function calling, structured output, Search grounding and the Code Execution tool are first-class. Safety training followed Google's Frontier Safety Framework v2.

Параметри
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Контекст
2 000 000 токена

Възможности

  • 1,048,576-token input context window with native long-video and long-audio support
  • Built-in Deep Think reasoning mode with adjustable thinking budget
  • Natively multimodal: text, image, audio and video in a single pass
  • Top scores on GPQA Diamond, AIME 2026 and Humanity's Last Exam
  • Strong coding performance on SWE-bench Verified and LiveCodeBench
  • Function calling, JSON schema and parallel tool calls
  • Search grounding and Code Execution tools built into the API
  • Cross-lingual reasoning across 100+ languages
  • Available via Vertex AI, AI Studio and the Gemini app (paid-only since April 2026)
  • 2x batch pricing reduction for large jobs
  • Best for: long-document and long-video analysis, scientific reasoning, agentic workflows, complex multimodal extraction.

Обучение и лиценз

Pretrained on a multi-trillion-token mixture of web text, code, books, scientific papers, licensed third-party text, audio waveforms, image-text pairs and video frames. Knowledge cutoff in late 2025. Post-training uses supervised fine-tuning, RLHF, RL against verifiable rewards and Deep Think reasoning training.

Лиценз: Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.

Тестване на безопасност: Evaluated under Google DeepMind's Frontier Safety Framework v2 covering CBRN, cyber, persuasion and ML R&D risks, with internal red teams and external evaluators.

Известни ограничения

  • Deep Think adds significant latency and token cost
  • Prompts above 200K tokens are billed at 2x input / 1.5x output rates
  • Long-context recall quality can degrade beyond ~1M tokens for some tasks
  • Vision occasionally misreads dense tables and handwriting
  • Region availability varies; not yet generally available in all EU regions
03

Цени

Цените са в US долари. Използването се начислява от предплатени кредити.
Вход2,40 щ.д. / 1M токена
Изход14,40 щ.д. / 1M токена
Вход (промпти над 200 000 токена)4,80 щ.д. / 1M токена
Изход (промпти над 200 000 токена)21,60 щ.д. / 1M токена
  • Таксува се по токените, които всяка заявка действително използва.
  • 1 кредит = 0,01 щ.д.

Калкулатор на разходите

Калкулатор за цени

/ заявка
/ заявка

Общо

0,96 щ.д.

96 кредита

На заявка

0,0096 щ.д. · 0,96 кредита

Всяка заявка се закръглява нагоре до 0,01 кредита.

04

API

Извикайте Gemini 3.1 Pro с вашия Railwail API ключ. Използвайте този ID на модела в заявката:
curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-1-pro",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain what a vector database is in two sentences."
      }
    ],
    "max_tokens": 1024
  }'
Задайте ключа си като RAILWAIL_API_KEYСъздайте API ключ
05

Спецификации

ID на модела
gemini-3-1-pro
Разработчик
Google DeepMind
Категория
Мултимодален
Вход
Текст, Изображение, Аудио, Видео
Изход
Текст
Контекстен прозорец
1 048 576 токена
Макс. изход
65 536 токена
Таксуване
По потребление (токени или GPU време)
Размер на модела
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Лиценз
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
Каталогът е актуализиран
24 септември 2026 г.

Входни параметри

Входове и настройки от входната схема на модела. Примерът в раздела API показва кои от тях приема API.

  • promptзадължително

    User message

    Тип: Текст
    По подразбиране: –
    Разрешени стойности: до 32 000 символа
  • top_p
    Тип: Число
    По подразбиране: 0.95
    Разрешени стойности: 0 до 1
  • stream
    Тип: Да/Не
    По подразбиране: false
    Разрешени стойности: –
  • image_url

    Optional image URL to analyze

    Тип: Текст
    По подразбиране: –
    Разрешени стойности: –
  • max_tokens
    Тип: Цяло число
    По подразбиране: 4096
    Разрешени стойности: 1 до 32 000
  • temperature
    Тип: Число
    По подразбиране: 1
    Разрешени стойности: 0 до 2
  • system_prompt

    Optional system instruction

    Тип: Текст
    По подразбиране: –
    Разрешени стойности: до 8000 символа

Етикети

  • google
  • deepmind
  • flagship
  • multimodal
  • deep-think
  • long-context
  • 1m-context
  • video-understanding
06

Случаи на използване

За какво се използва

  • Long-video and long-PDF analysis
  • Scientific research and literature review
  • Coding agents with Deep Think reasoning
  • Search-grounded enterprise chatbots
  • Multimodal data extraction at scale
  • Audio transcription and analysis with reasoning
  • Whole-codebase refactoring and migration
07

Често задавани въпроси

Какво е Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro е модел от Google DeepMind в категория Мултимодален. На Railwail можеш да го извикаш с API ключ чрез Railwail API.

Колко струва Gemini 3.1 Pro на Railwail?

На Railwail Gemini 3.1 Pro струва 2,40 щ.д. за 1M входни токени и 14,40 щ.д. за 1M изходни токени. Таксуват се само ресурсите, които всяка заявка действително използва. Използването се плаща с предварително закупени кредити; 1 кредит е равен на 0,01 щ.д..

Какво е контекстното окно на Gemini 3.1 Pro?

Контекстното окно на Gemini 3.1 Pro съдържа 1 048 576 токена. Един отговор може да бъде до 65 536 токена дълъг.

Колко бърз е Gemini 3.1 Pro?

Все още няма достатъчно измерени задачи на Gemini 3.1 Pro на Railwail, за да се посочи време на изпълнение. Зависи от входа, настройките и натоварването на доставчика.

Е ли Gemini 3.1 Pro по-добър от BLIP?

Зависи от задачата. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) и BLIP (Salesforce) са и двата модела в категория Мултимодален. Страницата за сравнение показва техните цени и спецификации един до друг.

Сравни Gemini 3.1 Pro и BLIP

Може ли Gemini 3.1 Pro да обработва изображения?

Да. Gemini 3.1 Pro приема изображения като вход в допълнение към текста.

Как използвам Gemini 3.1 Pro чрез API?

Създай Railwail API ключ и изпрати твоята заявка с ID на модела gemini-3-1-pro. Примери на код за curl, Python и JavaScript са в раздела API на тази страница.

08

Сравними модели

Всички в тази категория

Използвайте Gemini 3.1 Pro чрез API

Един API ключ за всеки модел на Railwail. Използването се начислява от предплатени кредити, 1 кредит = 0,01 щ.д..