Gemini 3.1 Pro

MultimodalusNaujasPrieinamas
iš Google DeepMindModelio ID: 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.

Kaina · 1M į / iš
2,40 USD / 14,40 USD
Kontekstas
1 048 576 žetonų
Maks. išvestis
65 536 žetonų
Įvestis → išvestis
Tekstas + Vaizdas + Garsas + Vaizdo įrašas → Tekstas
Kūrėjas
Google DeepMind
Atnaujinta
2026 m. rugsėjo 24 d.
01

Žaidimų aikštelė

Išbandyti Gemini 3.1 Pro

Pokalbis

2,40 USD/1M įv
Išbandyti Gemini 3.1 Pro

Parašykite žinutę. Atsakymas pasirodo visas, kai modelis baigtas (be transliavimo).

Maks. atsakymo ilgis (žetonai)

Šis paleidimas

daugiausia 0,0148 USD · 1,48 kreditų rezervuota

Sąskaita sudaroma pagal faktiškai panaudotus žetonus; neišleista rezervo dalis grąžinama.

Naujas čia?

10 nemokami kreditai (0,10 USD), kai užsiregistruojate naudodami Google

Galima naudoti 24 valandų po registracijos, iki 5 paleidimų per dieną ir daugiausia 2 kreditų per paleidimą. Kiti prisijungimo būdai pradedami be kreditų. Pakanka 6 šio modelio paleidimams.

02

Apie Gemini 3.1 Pro

TrumpaiNuo 2026 m. rugsėjo 24 d.

Gemini 3.1 Pro yra Google DeepMind modelis iš Multimodalus kategorijos. Per Railwail Gemini 3.1 Pro kainuoja 2,40 USD už 1M įvesties žetonų ir 14,40 USD už 1M išvesties žetonų. Konteksto langas saugo 1 048 576 žetonų, o vienas atsakymas gali būti iki 65 536 žetonų ilgio.

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.

Fonas

Apie Google DeepMind

Įkurta 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.

Apsilankyti Google DeepMind

Architektūra

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.

Parametrai
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Kontekstas
2 000 000 žetonų

Galimybės

  • 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.

Mokymas ir licencija

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.

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

Saugumo testai: 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.

Žinomos ribotybės

  • 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

Kainos

Kainos nurodyta JAV doleriais. Naudojimas apmokestinamas iš iš anksto nupirktų kreditų.
Įvestis2,40 USD / 1M žetonų
Išvestis14,40 USD / 1M žetonų
Įvestis (užklausos, viršijančios 200 000 žetonų)4,80 USD / 1M žetonų
Išvestis (užklausos, viršijančios 200 000 žetonų)21,60 USD / 1M žetonų
  • Apmokestinama pagal žetonus, kuriuos iš tikrųjų naudoja kiekvienas užklausa.
  • 1 kreditas = 0,01 USD

Kainos skaičiuoklė

Kainos skaičiuoklė

/ užkl.
/ užkl.

Iš viso

0,96 USD

96 kreditai

Per užklausą

0,0096 USD · 0,96 kreditai

Kiekviena užklausa suapvalinama iki 0,01 kredito.

04

API

Iškvieskite Gemini 3.1 Pro naudodami savo Railwail API raktą. Šioje užklausoje naudokite šią modelio ID:
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
  }'
Nustatykite raktą kaip RAILWAIL_API_KEYSukurti API raktą
05

Specifikacijos

Modelio ID
gemini-3-1-pro
Kategorija
Multimodalus
Įvestis
Tekstas, Vaizdas, Garsas, Vaizdo įrašas
Išvestis
Tekstas
Konteksto langas
1 048 576 žetonų
Maks. išvestis
65 536 žetonų
Sąskaita
Pagal naudojimą (žetonai arba GPU laikas)
Modelio dydis
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Licencija
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
Katalogo įrašas atnaujintas
2026 m. rugsėjo 24 d.

Įvesties parametrai

Įvestys ir nustatymai iš modelio įvesties schemos. API sekcijoje pateiktas pavyzdys rodo, kuriuos iš jų priima API.

  • promptprivalomas

    User message

    Tipas: Tekstas
    Numatytasis: –
    Leidžiamos reikšmės: iki 32 000 simbolių
  • top_p
    Tipas: Skaičius
    Numatytasis: 0.95
    Leidžiamos reikšmės: 0 iki 1
  • stream
    Tipas: Taip/Ne
    Numatytasis: false
    Leidžiamos reikšmės: –
  • image_url

    Optional image URL to analyze

    Tipas: Tekstas
    Numatytasis: –
    Leidžiamos reikšmės: –
  • max_tokens
    Tipas: Sveikasis skaičius
    Numatytasis: 4096
    Leidžiamos reikšmės: 1 iki 32 000
  • temperature
    Tipas: Skaičius
    Numatytasis: 1
    Leidžiamos reikšmės: 0 iki 2
  • system_prompt

    Optional system instruction

    Tipas: Tekstas
    Numatytasis: –
    Leidžiamos reikšmės: iki 8 000 simbolių

Žymos

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

Panaudojimo atvejai

Kam tai naudojama

  • 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

Dažnai užduodami klausimai

Kas yra Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro yra Google DeepMind modelis iš Multimodalus kategorijos. Railwail platformoje galite jį iškviesti naudodami API raktą per Railwail API.

Kiek kainuoja Gemini 3.1 Pro Railwail?

Per Railwail Gemini 3.1 Pro kainuoja 2,40 USD už 1M įvesties žetonų ir 14,40 USD už 1M išvesties žetonų. Jums sąskaitoje pateikiama suma, kurią iš tikrųjų sunaudoja kiekvienas užklausa. Naudojimas apmokamas iš išanksto nupirktų kreditų; 1 kreditas = 0,01 USD.

Koks yra Gemini 3.1 Pro konteksto langas?

Gemini 3.1 Pro konteksto langas saugo 1 048 576 žetonų. Vienas atsakymas gali būti iki 65 536 žetonų ilgio.

Koks yra Gemini 3.1 Pro greitis?

Gemini 3.1 Pro Railwail platformoje dar nėra pakankamai išmatuotų vykdymų, kad būtų galima nurodyti vykdymo laiką. Jis priklauso nuo įvesties, nustatymų ir teikėjo apkrovos.

Ar Gemini 3.1 Pro geriau nei BLIP?

Tai priklauso nuo užduoties. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) ir BLIP (Salesforce) yra abu modeliai iš Multimodalus kategorijos. Palyginimo puslapyje jų kainos ir specifikacijos rodomos viena šalia kitos.

Palyginti Gemini 3.1 Pro ir BLIP

Ar Gemini 3.1 Pro gali apdoroti vaizdus?

Taip. Gemini 3.1 Pro priima vaizdus kaip įvestį, be teksto.

Kaip naudoti Gemini 3.1 Pro per API?

Sukurkite Railwail API raktą ir siųskite savo užklausą su modelio ID gemini-3-1-pro. Kodo pavyzdžiai curl, Python ir JavaScript yra šio puslapio API skyriuje.

08

Panašūs modeliai

Visi šioje kategorijoje

Naudoti Gemini 3.1 Pro per API

Vienas API raktas visiems Railwail modeliams. Naudojimas apmokestinamas iš iš anksto nupirktų kreditų, 1 kreditas = 0,01 USD.