Gemini 3.1 Pro

MultimodaleNuovoDisponibile
di Google DeepMindID modello: 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.

Prezzo · 1M in/out
2,40 USD / 14,40 USD
Contesto
1.048.576 token
Max. output
65.536 token
Input → output
Testo + Immagine + Audio + Video → Testo
Sviluppatore
Google DeepMind
Aggiornato
24 settembre 2026
01

Playground

Prova Gemini 3.1 Pro

Chat

2,40 USD/1M in
Prova Gemini 3.1 Pro

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Lunghezza massima della risposta (token)

Questa esecuzione

al massimo 0,0148 USD · 1,48 crediti riservati

Fatturato in base ai token effettivamente utilizzati; la parte inutilizzata della prenotazione viene rimborsata.

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Utilizzabile 24 ore dopo l'iscrizione, fino a 5 esecuzioni al giorno e al massimo 2 crediti per esecuzione. Altri metodi di accesso iniziano senza crediti. Sufficiente per 6 esecuzioni di questo modello.

02

Informazioni su Gemini 3.1 Pro

RiassuntoA partire da 24 settembre 2026

Gemini 3.1 Pro è un modello di Google DeepMind nella categoria Multimodale. Su Railwail, Gemini 3.1 Pro costa 2,40 USD per 1M token di input e 14,40 USD per 1M token di output. La finestra di contesto contiene 1.048.576 token e una risposta può essere lunga fino a 65.536 token.

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.

Sfondo

Informazioni su Google DeepMind

Fondato 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.

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Architettura

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.

Parametri
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Contesto
2.000.000 token

Capacità

  • 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.

Addestramento e licenza

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.

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

Test di sicurezza: 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.

Limitazioni note

  • 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

Prezzi

Prezzi in dollari USA. L'utilizzo viene addebitato dai crediti prepagati.
Input2,40 USD / 1M token
Output14,40 USD / 1M token
Input (prompt oltre 200.000 token)4,80 USD / 1M token
Output (prompt oltre 200.000 token)21,60 USD / 1M token
  • Fatturato in base ai token che ogni richiesta utilizza effettivamente.
  • 1 credito = 0,01 USD

Calcolatore di costi

Calcolatore prezzi

/ richiesta
/ richiesta

Totale

0,96 USD

96 crediti

Per richiesta

0,0096 USD · 0,96 crediti

Ogni richiesta viene arrotondata a 0,01 crediti.

04

API

Chiama Gemini 3.1 Pro con la tua chiave API Railwail. Usa questo ID modello nella richiesta:
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
  }'
Imposta la tua chiave come RAILWAIL_API_KEYCrea chiave API
05

Specifiche

ID modello
gemini-3-1-pro
Sviluppatore
Google DeepMind
Categoria
Multimodale
Input
Testo, Immagine, Audio, Video
Output
Testo
Finestra di contesto
1.048.576 token
Output massimo
65.536 token
Fatturazione
In base all'utilizzo (token o tempo GPU)
Dimensione del modello
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Licenza
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
Voce di catalogo aggiornata
24 settembre 2026

Parametri di input

Input e impostazioni dallo schema di input del modello. L'esempio nella sezione API mostra quali di essi l'API accetta.

  • promptObbligatorio

    User message

    Tipo: Testo
    Predefinito: –
    Valori consentiti: fino a 32.000 caratteri
  • top_p
    Tipo: Numero
    Predefinito: 0.95
    Valori consentiti: 0 a 1
  • stream
    Tipo: Sì/No
    Predefinito: false
    Valori consentiti: –
  • image_url

    Optional image URL to analyze

    Tipo: Testo
    Predefinito: –
    Valori consentiti: –
  • max_tokens
    Tipo: Numero intero
    Predefinito: 4096
    Valori consentiti: 1 a 32.000
  • temperature
    Tipo: Numero
    Predefinito: 1
    Valori consentiti: 0 a 2
  • system_prompt

    Optional system instruction

    Tipo: Testo
    Predefinito: –
    Valori consentiti: fino a 8000 caratteri

Etichette

  • google
  • deepmind
  • flagship
  • multimodal
  • deep-think
  • long-context
  • 1m-context
  • video-understanding
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Casi d'uso

A cosa serve

  • 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
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Domande frequenti

Cos'è Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro è un modello di Google DeepMind nella categoria Multimodale. Su Railwail puoi richiamarlo con una chiave API tramite l'API Railwail.

Quanto costa Gemini 3.1 Pro su Railwail?

Su Railwail, Gemini 3.1 Pro costa 2,40 USD per 1M token di input e 14,40 USD per 1M token di output. Ti viene addebitato ciò che ogni richiesta utilizza effettivamente. L'utilizzo viene pagato con crediti prepagati; 1 credito equivale a 0,01 USD.

Qual è la finestra di contesto di Gemini 3.1 Pro?

La finestra di contesto di Gemini 3.1 Pro contiene 1.048.576 token. Una risposta può essere lunga fino a 65.536 token.

Quanto è veloce Gemini 3.1 Pro?

Non ci sono ancora abbastanza esecuzioni misurate di Gemini 3.1 Pro su Railwail per indicare un tempo di esecuzione. Dipende dall'input, dalle impostazioni e dal carico presso il provider.

Gemini 3.1 Pro è migliore di BLIP?

Dipende dall'attività. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) e BLIP (Salesforce) sono entrambi modelli nella categoria Multimodale. La pagina di confronto mostra i loro prezzi e le specifiche affiancati.

Confronta Gemini 3.1 Pro e BLIP

Gemini 3.1 Pro può elaborare immagini?

Sì. Gemini 3.1 Pro accetta immagini come input oltre al testo.

Come uso Gemini 3.1 Pro tramite l'API?

Crea una chiave API Railwail e invia la tua richiesta con l'ID modello gemini-3-1-pro. Gli esempi di codice per curl, Python e JavaScript sono nella sezione API di questa pagina.

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Modelli comparabili

Tutti in questa categoria

Usa Gemini 3.1 Pro tramite l'API

Una chiave API per tutti i modelli su Railwail. L'utilizzo viene addebitato da crediti prepagati, 1 credito = 0,01 USD.