Gemini 3.1 Pro

متعدد الأنماطجديدمتاح
من Google DeepMindمعرّف النموذج: 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.

السعر · 1 مليون إدخال/إخراج
‏2.40 US$ / ‏14.40 US$
السياق
1,048,576 رمز
الحد الأقصى للإخراج
65,536 رمز
Input → output
نص + صورة + صوت + فيديو → نص
مطور
Google DeepMind
تم التحديث
٢٤ سبتمبر ٢٠٢٦
01

Playground

جرّب Gemini 3.1 Pro

دردشة

‏2.40 US$/1M إدخال
جرّب Gemini 3.1 Pro

أرسل رسالة. تصل الإجابة كاملة عندما ينتهي النموذج (بدون بث مباشر).

الحد الأقصى لطول الإجابة (رموز)

هذا التشغيل

بحد أقصى ‏0.0148 US$ · 1.48 رصيد محجوز

يتم فواتير الرموز المستخدمة فعلياً؛ يتم استرجاع الجزء غير المستخدم من الحجز.

جديد هنا؟

10 رصيد مجاني (‏0.10 US$) عند التسجيل باستخدام Google

قابل للاستخدام 24 ساعة بعد التسجيل، حتى 5 تشغيل يومياً وبحد أقصى 2 رصيد لكل تشغيل. طرق تسجيل الدخول الأخرى تبدأ بدون رصيد. كافٍ لـ 6 تشغيلات لهذا النموذج.

02

حول Gemini 3.1 Pro

الملخصاعتباراً من ٢٤ سبتمبر ٢٠٢٦

Gemini 3.1 Pro هو نموذج من Google DeepMind في فئة متعدد الأنماط. على Railwail، يكلف Gemini 3.1 Pro ‏2.40 US$ لكل مليون رمز إدخال و ‏14.40 US$ لكل مليون رمز إخراج. نافذة السياق تحتوي على 1,048,576 رموز، والرد الواحد يمكن أن يصل إلى 65,536 رموز.

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.

الخلفية

حول Google DeepMind

تأسس في 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.

زيارة Google DeepMind

العمارة

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.

المعاملات
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
السياق
2,000,000 رمز

الإمكانيات

  • 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.

التدريب والترخيص

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.

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

اختبارات الأمان: 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.

القيود المعروفة

  • 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

التسعير

الأسعار بالدولار الأمريكي. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً.
إدخال‏2.40 US$ / 1M رمز
إخراج‏14.40 US$ / 1M رمز
إدخال (التعليمات التي تتجاوز 200,000 رمز)‏4.80 US$ / 1M رمز
إخراج (التعليمات التي تتجاوز 200,000 رمز)‏21.60 US$ / 1M رمز
  • يتم الفرز بناءً على الرموز التي تستخدمها كل طلب فعلياً.
  • 1 رصيد = ‏٠٫٠١ US$

حاسبة التكلفة

حاسبة الأسعار

/ طلب
/ طلب

الإجمالي

‏0.96 US$

96 رصيد

لكل طلب

‏0.0096 US$ · 0.96 رصيد

يتم تقريب كل طلب إلى 0.01 رصيد.

04

API

استدعِ Gemini 3.1 Pro باستخدام مفتاح Railwail API الخاص بك. استخدم معرّف النموذج هذا في الطلب:
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
  }'
اضبط مفتاحك كـ RAILWAIL_API_KEYإنشاء مفتاح API
05

المواصفات

معرّف النموذج
gemini-3-1-pro
الإدخال
نص, صورة, صوت, فيديو
الإخراج
نص
نافذة السياق
1,048,576 رمز
الحد الأقصى للإخراج
65,536 رمز
الفواتير
حسب الاستخدام (الرموز أو وقت GPU)
حجم النموذج
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
الترخيص
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
تم تحديث إدخال الكتالوج
٢٤ سبتمبر ٢٠٢٦

معاملات الإدخال

المدخلات والإعدادات من مخطط إدخال النموذج. يوضح المثال في قسم API أيها تقبل API.

  • promptمطلوب

    User message

    النوع: نص
    الافتراضي: –
    القيم المسموحة: حتى 32,000 حرف
  • top_p
    النوع: رقم
    الافتراضي: 0.95
    القيم المسموحة: 0 إلى 1
  • stream
    النوع: نعم/لا
    الافتراضي: false
    القيم المسموحة: –
  • image_url

    Optional image URL to analyze

    النوع: نص
    الافتراضي: –
    القيم المسموحة: –
  • max_tokens
    النوع: عدد صحيح
    الافتراضي: 4096
    القيم المسموحة: 1 إلى 32,000
  • temperature
    النوع: رقم
    الافتراضي: 1
    القيم المسموحة: 0 إلى 2
  • system_prompt

    Optional system instruction

    النوع: نص
    الافتراضي: –
    القيم المسموحة: حتى 8,000 حرف

الوسوم

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

حالات الاستخدام

ما يُستخدم من أجله

  • 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

الأسئلة الشائعة

ما هو Gemini 3.1 Pro؟

Gemini 3.1 Pro هو نموذج من Google DeepMind في فئة متعدد الأنماط. على Railwail يمكنك استدعاؤه باستخدام مفتاح API عبر Railwail API.

كم تكلفة Gemini 3.1 Pro على Railwail؟

على Railwail، يكلف Gemini 3.1 Pro ‏2.40 US$ لكل مليون رمز إدخال و ‏14.40 US$ لكل مليون رمز إخراج. يتم فرض رسوم عليك مقابل ما تستخدمه كل طلب فعلياً. الاستخدام يُدفع من أرصدة مدفوعة مقدماً؛ 1 رصيد يساوي ‏٠٫٠١ US$.

ما حجم نافذة السياق في Gemini 3.1 Pro؟

نافذة السياق في Gemini 3.1 Pro تحتوي على 1,048,576 رموز. الرد الواحد يمكن أن يصل إلى 65,536 رموز.

ما سرعة Gemini 3.1 Pro؟

لا توجد عمليات تشغيل مقاسة كافية لـ Gemini 3.1 Pro على Railwail حتى الآن لتحديد وقت التشغيل. يعتمد على الإدخال والإعدادات والحمل لدى المزود.

هل Gemini 3.1 Pro أفضل من BLIP؟

هذا يعتمد على المهمة. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) و BLIP (Salesforce) كلاهما نموذج في فئة متعدد الأنماط. تعرض صفحة المقارنة أسعارهما والمواصفات جنباً إلى جنب.

قارن Gemini 3.1 Pro و BLIP

هل يمكن لـ Gemini 3.1 Pro معالجة الصور؟

نعم. Gemini 3.1 Pro يقبل الصور كإدخال بالإضافة إلى النص.

كيف أستخدم Gemini 3.1 Pro عبر API؟

أنشئ مفتاح Railwail API وأرسل طلبك باستخدام معرّف النموذج gemini-3-1-pro. أمثلة الأكواد لـ curl و Python و JavaScript موجودة في قسم API في هذه الصفحة.

08

نماذج قابلة للمقارنة

الكل في هذه الفئة

استخدم Gemini 3.1 Pro عبر API

مفتاح API واحد لكل نموذج على Railwail. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً، 1 رصيد = ‏٠٫٠١ US$.