Gemini 3.1 Pro

מולטימודאלחדשזמין
מאת Google DeepMindמזהה מודל: 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.

מחיר · 1M בכניסה/יציאה
‏2.40 ‏$ / ‏14.40 ‏$
הקשר
1,048,576 טוקנים
פלט מקסימלי
65,536 טוקנים
קלט → פלט
טקסט + תמונה + אודיו + סרטון → טקסט
מפתח
Google DeepMind
עודכן
24 בספטמבר 2026
01

Playground

נסה את Gemini 3.1 Pro

צ'אט

‏2.40 ‏$/1M קלט
נסה את Gemini 3.1 Pro

שלחו הודעה. התשובה תגיע במלואה כשהמודל יסיים (ללא סטרימינג).

אורך תשובה מקסימלי (טוקנים)

הריצה הזו

לכל היותר ‏0.0148 ‏$ · 1.48 קרדיטים מסוכנים

יחויבו הטוקנים בפועל שנעשה בהם שימוש; החלק שלא נעשה בו שימוש מהסכום המסוכן יוחזר.

חדש כאן?

10 קרדיטים חינם (‏0.10 ‏$) כשאתה נרשם עם Google

ניתן להשתמש 24 שעות לאחר ההרשמה, עד 5 ריצות ביום ולכל היותר 2 קרדיטים לריצה. שיטות כניסה אחרות מתחילות ללא קרדיטים. מספיק ל-6 הרצות של מודל זה.

02

אודות Gemini 3.1 Pro

בקצרהנכון ל-24 בספטמבר 2026

Gemini 3.1 Pro הוא מודל של Google DeepMind בקטגוריית מולטימודאל. ב-Railwail, Gemini 3.1 Pro עולה ‏2.40 ‏$ ל-1M טוקנים קלט ו-‏14.40 ‏$ ל-1M טוקנים פלט. חלון ההקשר מכיל 1,048,576 טוקנים, והתשובה יכולה להיות עד 65,536 טוקנים.

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.

רקע

אודות Google DeepMind

הוקם בשנת 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.

בקרו ב-Google DeepMind

ארכיטקטורה

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.

פרמטרים
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
הקשר
2,000,000 טוקנים

יכולות

  • 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.

הדרכה ורישיון

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.

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

בדיקות בטיחות: 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.

מגבלות ידועות

  • 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

תמחור

מחירים בדולר אמריקאי. השימוש מחויב מאשראי מראש.
קלט‏2.40 ‏$ / 1M אסימונים
פלט‏14.40 ‏$ / 1M אסימונים
קלט (הנחיות מעל 200,000 אסימונים)‏4.80 ‏$ / 1M אסימונים
פלט (הנחיות מעל 200,000 אסימונים)‏21.60 ‏$ / 1M אסימונים
  • חיוב לפי האסימונים שכל בקשה בעצם משתמשת בהם.
  • 1 קרדיט = ‏0.01 ‏$

מחשבון עלויות

מחשבון מחירים

/ בקשה
/ בקשה

סה״כ

‏0.96 ‏$

96 קרדיטים

לכל בקשה

‏0.0096 ‏$ · 0.96 קרדיטים

כל בקשה מעוגלת עד 0.01 קרדיטים.

04

API

קראו ל-Gemini 3.1 Pro עם מפתח ה-API של Railwail שלכם. השתמשו ב-ID מודל זה בבקשה:
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
  }'
הגדר את המפתח שלך כ-RAILWAIL_API_KEYצור מפתח API
05

מפרטים

ID מודל
gemini-3-1-pro
קטגוריה
מולטימודאל
קלט
טקסט, תמונה, אודיו, סרטון
פלט
טקסט
חלון הקשר
1,048,576 טוקנים
פלט מקסימלי
65,536 טוקנים
חיוב
לפי שימוש (טוקנים או זמן GPU)
גודל המודל
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
רישיון
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
רשומת הקטלוג עודכנה
24 בספטמבר 2026

פרמטרים קלט

קלטים והגדרות מסכימת הקלט של המודל. הדוגמה בסעיף API מציגה אילו מהם ה-API מקבל.

  • promptחובה

    User message

    סוג: טקסט
    ברירת מחדל: –
    ערכים מותרים: עד 32,000 תווים
  • top_p
    סוג: מספר
    ברירת מחדל: 0.95
    ערכים מותרים: 0 עד 1
  • stream
    סוג: כן/לא
    ברירת מחדל: false
    ערכים מותרים: –
  • image_url

    Optional image URL to analyze

    סוג: טקסט
    ברירת מחדל: –
    ערכים מותרים: –
  • max_tokens
    סוג: מספר שלם
    ברירת מחדל: 4096
    ערכים מותרים: 1 עד 32,000
  • temperature
    סוג: מספר
    ברירת מחדל: 1
    ערכים מותרים: 0 עד 2
  • system_prompt

    Optional system instruction

    סוג: טקסט
    ברירת מחדל: –
    ערכים מותרים: עד 8,000 תווים

תגיות

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

מקרי שימוש

בשביל מה זה משמש

  • 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

שאלות נפוצות

מה זה Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro הוא מודל של Google DeepMind בקטגוריית מולטימודאל. ב-Railwail אתה יכול להשתמש בו עם מפתח API דרך ה-Railwail API.

כמה עולה Gemini 3.1 Pro ב-Railwail?

ב-Railwail, Gemini 3.1 Pro עולה ‏2.40 ‏$ ל-1M טוקנים קלט ו-‏14.40 ‏$ ל-1M טוקנים פלט. אתה משלם על מה שכל בקשה בעצם משתמשת. השימוש משולם מקרדיטים שנרכשו מראש; 1 קרדיט שווה ‏0.01 ‏$.

מה גודל חלון ההקשר של Gemini 3.1 Pro?

חלון ההקשר של Gemini 3.1 Pro מכיל 1,048,576 טוקנים. התשובה יכולה להיות עד 65,536 טוקנים.

כמה מהיר Gemini 3.1 Pro?

עדיין אין מספיק הרצות שנמדדו של Gemini 3.1 Pro ב-Railwail כדי לציין זמן הרצה. זה תלוי בקלט, בהגדרות ובעומס אצל הספק.

האם Gemini 3.1 Pro טוב יותר מ-BLIP?

זה תלוי במשימה. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) ו-BLIP (Salesforce) הם שניהם מודלים בקטגוריית מולטימודאל. דף ההשוואה מציג את המחירים והמפרטים שלהם זה לצד זה.

השווה בין Gemini 3.1 Pro ל-BLIP

האם Gemini 3.1 Pro יכול לעבד תמונות?

כן. Gemini 3.1 Pro מקבל תמונות כקלט בנוסף לטקסט.

איך אני משתמש ב-Gemini 3.1 Pro דרך ה-API?

צור מפתח Railwail API ושלח את הבקשה שלך עם מזהה המודל gemini-3-1-pro. דוגמאות קוד עבור curl, Python ו-JavaScript נמצאות בסעיף API של דף זה.

08

דגמים דומים

הכל בקטגוריה זו

השתמשו ב-Gemini 3.1 Pro דרך ה-API

מפתח API אחד לכל מודל ב-Railwail. השימוש מחויב מאשראי מראש, 1 אשראי = ‏0.01 ‏$.