Gemini 3.1 Pro

MultimodalNuevoDisponible
de Google DeepMindID del modelo: 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.

Precio · 1M entrada/salida
USD 2.40 / USD 14.40
Contexto
1,048,576 tokens
Salida máxima
65,536 tokens
Entrada → Salida
Texto + Imagen + Audio + Video → Texto
Desarrollador
Google DeepMind
Actualizado
24 de septiembre de 2026
01

Playground

Probar Gemini 3.1 Pro

Chat

USD 2.40/1M entrada
Probar Gemini 3.1 Pro

Envía un mensaje. La respuesta llega completa cuando el modelo termina (sin transmisión en tiempo real).

Longitud máxima de respuesta (tokens)

Esta ejecución

como máximo USD 0.0148 · 1.48 créditos reservados

Se facturan los tokens realmente utilizados; la parte no utilizada de la reserva se reembolsa.

¿Nuevo aquí?

10 créditos gratis (USD 0.10) cuando te registras con Google

Utilizable 24 horas después del registro, hasta 5 ejecuciones por día y como máximo 2 créditos por ejecución. Otros métodos de inicio de sesión comienzan sin créditos. Suficiente para 6 ejecuciones de este modelo.

02

Acerca de Gemini 3.1 Pro

ResumenA partir de 24 de septiembre de 2026

Gemini 3.1 Pro es un modelo de Google DeepMind en la categoría Multimodal. En Railwail, Gemini 3.1 Pro cuesta USD 2.40 por 1M tokens de entrada y USD 14.40 por 1M tokens de salida. La ventana de contexto contiene 1,048,576 tokens, y una respuesta puede tener hasta 65,536 tokens.

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.

Fondo

Acerca de Google DeepMind

Fundado en 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.

Visitar Google DeepMind

Arquitectura

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.

Parámetros
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Contexto
2,000,000 tokens

Capacidades

  • 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.

Entrenamiento y licencia

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.

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

Pruebas de seguridad: 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.

Limitaciones conocidas

  • 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

Precios

Precios en dólares estadounidenses. El uso se cobra con créditos prepagados.
EntradaUSD 2.40 / 1M tokens
SalidaUSD 14.40 / 1M tokens
Entrada (prompts mayores a 200,000 tokens)USD 4.80 / 1M tokens
Salida (prompts mayores a 200,000 tokens)USD 21.60 / 1M tokens
  • Se facturan los tokens que cada solicitud realmente utiliza.
  • 1 crédito = USD 0.01

Calculadora de costos

Calculadora de precios

/ solicitud
/ solicitud

Total

USD 0.96

96 créditos

Por solicitud

USD 0.0096 · 0.96 créditos

Cada solicitud se redondea a 0.01 créditos.

04

API

Llama a Gemini 3.1 Pro con tu clave de API de Railwail. Usa este ID de modelo en la solicitud:
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
  }'
Establece tu clave como RAILWAIL_API_KEYCrear clave API
05

Especificaciones

ID del modelo
gemini-3-1-pro
Desarrollador
Google DeepMind
Categoría
Multimodal
Entrada
Texto, Imagen, Audio, Video
Salida
Texto
Ventana de contexto
1,048,576 tokens
Salida máxima
65,536 tokens
Facturación
Por uso (tokens o tiempo de GPU)
Tamaño del modelo
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Licencia
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
Entrada del catálogo actualizada
24 de septiembre de 2026

Parámetros de entrada

Entradas y configuraciones del esquema de entrada del modelo. El ejemplo en la sección API muestra cuáles de ellas acepta la API.

  • promptrequerido

    User message

    Tipo: Texto
    Predeterminado: –
    Valores permitidos: hasta 32,000 caracteres
  • top_p
    Tipo: Número
    Predeterminado: 0.95
    Valores permitidos: 0 a 1
  • stream
    Tipo: Sí/No
    Predeterminado: false
    Valores permitidos: –
  • image_url

    Optional image URL to analyze

    Tipo: Texto
    Predeterminado: –
    Valores permitidos: –
  • max_tokens
    Tipo: Número entero
    Predeterminado: 4096
    Valores permitidos: 1 a 32,000
  • temperature
    Tipo: Número
    Predeterminado: 1
    Valores permitidos: 0 a 2
  • system_prompt

    Optional system instruction

    Tipo: Texto
    Predeterminado: –
    Valores permitidos: hasta 8,000 caracteres

Etiquetas

  • google
  • deepmind
  • flagship
  • multimodal
  • deep-think
  • long-context
  • 1m-context
  • video-understanding
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Casos de uso

Para qué se utiliza

  • 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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Preguntas frecuentes

¿Qué es Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro es un modelo de Google DeepMind en la categoría Multimodal. En Railwail puedes llamarlo con una clave API a través de la API de Railwail.

¿Cuánto cuesta Gemini 3.1 Pro en Railwail?

En Railwail, Gemini 3.1 Pro cuesta USD 2.40 por 1M tokens de entrada y USD 14.40 por 1M tokens de salida. Se te cobra por lo que cada solicitud realmente usa. El uso se paga con créditos prepagados; 1 crédito equivale a USD 0.01.

¿Cuál es la ventana de contexto de Gemini 3.1 Pro?

La ventana de contexto de Gemini 3.1 Pro contiene 1,048,576 tokens. Una respuesta puede tener hasta 65,536 tokens.

¿Qué tan rápido es Gemini 3.1 Pro?

Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de Gemini 3.1 Pro en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.

¿Es Gemini 3.1 Pro mejor que BLIP?

Eso depende de la tarea. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) y BLIP (Salesforce) son ambos modelos en la categoría Multimodal. La página de comparación muestra sus precios y especificaciones lado a lado.

Comparar Gemini 3.1 Pro y BLIP

¿Puede Gemini 3.1 Pro procesar imágenes?

Sí. Gemini 3.1 Pro acepta imágenes como entrada además de texto.

¿Cómo uso Gemini 3.1 Pro a través de la API?

Crea una clave API de Railwail y envía tu solicitud con el ID de modelo gemini-3-1-pro. Los ejemplos de código para curl, Python y JavaScript están en la sección API de esta página.

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Modelos comparables

Todos en esta categoría

Usar Gemini 3.1 Pro a través de la API

Una clave API para todos los modelos en Railwail. El uso se cobra con créditos prepagados, 1 crédito = USD 0.01.