Gemini 3.1 Pro

Name: Gemini 3.1 Pro
Brand: Google DeepMind
SKU: gemini-3-1-pro
Price: 2.4 USD
Availability: InStock

MultimodaalNieuwBeschikbaar

van Google DeepMindgemini-3-1-pro

Google DeepMind's February 2026 flagship. 1M-token (1,048,576) context, native multimodal (text/image/audio/video), Deep Think reasoning.

Probeer het API-sleutel ophalen Vergelijken

Prijs · 1M in/uit: US$ 2,40 / US$ 14,40
Context: 1.048.576 tokens
Max. uitvoer: 65.536 tokens
Invoer → Uitvoer: Tekst + Afbeelding + Audio + Video → Tekst
Ontwikkelaar: Google DeepMind
Bijgewerkt: 24 september 2026

Playground

Gemini 3.1 Pro proberen

Chat

US$ 2,40/1M in

Stuur een bericht. Het antwoord komt volledig binnen zodra het model klaar is (geen streaming).

Max. antwoordlengte (tokens)

TemperatuurModelstandaard

⌘/Ctrl + Enter

Deze uitvoering

maximaal US$ 0,0148 · 1,48 credits gereserveerd

Gefactureerd worden de werkelijk gebruikte tokens; het ongebruikte deel van de reservering wordt terugbetaald.

Nieuw hier?

10 gratis credits (US$ 0,10) wanneer je je aanmeldt met Google

Bruikbaar 24 uur na aanmelding, tot 5 uitvoeringen per dag en maximaal 2 credits per uitvoering. Andere aanmeldmethoden starten zonder credits. Voldoende voor 6 uitvoeringen van dit model.

Over Gemini 3.1 Pro

SamengevatPer 24 september 2026

Gemini 3.1 Pro is een model van Google DeepMind in de categorie Multimodaal. Op Railwail kost Gemini 3.1 Pro US$ 2,40 per 1M invoertokens en US$ 14,40 per 1M uitvoertokens. Het contextvenster bevat 1.048.576 tokens, en een antwoord kan tot 65.536 tokens lang zijn.

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.

Achtergrond

Over Google DeepMind

Opgericht 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.

Google DeepMind bezoeken

Architectuur

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.

Parameters: Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Context: 2.000.000 tokens

Mogelijkheden

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.

Training & licentie

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.

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

Veiligheidstests: 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.

Bekende beperkingen

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

Onderzoeksartikelen

Prijzen

Prijzen in US-dollars. Het gebruik wordt in rekening gebracht via vooraf gekochte credits.

Invoer	US$ 2,40 / 1M tokens
Uitvoer	US$ 14,40 / 1M tokens
Invoer (prompts boven 200.000 tokens)	US$ 4,80 / 1M tokens
Uitvoer (prompts boven 200.000 tokens)	US$ 21,60 / 1M tokens

Gefactureerd worden de tokens die elke aanvraag daadwerkelijk gebruikt.
1 credit = US$ 0,01

Kostencalculator

Prijscalculator

Input-tokens

/ aanvr.

Output-tokens

/ aanvr.

Aanvragen

Totaal

US$ 0,96

96 credits

Per aanvraag

US$ 0,0096 · 0,96 credits

Elke aanvraag wordt afgerond naar 0,01 credits.

API

Roep Gemini 3.1 Pro aan met je Railwail API-sleutel. Gebruik deze model-ID in het verzoek:

gemini-3-1-proAPI-documentatie API-sleutel ophalen

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
  }'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
    base_url="https://railwail.com/api/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-1-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
        },
    ],
    max_tokens=1024,
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
  baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-3-1-pro",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Explain what a vector database is in two sentences."
    }
  ],
  max_tokens: 1024
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

// npm install railwail
import railwail from "railwail";

const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);

const res = await rw.chat("gemini-3-1-pro", [
  { role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });

console.log(res.choices[0].message.content);

Stel uw sleutel in als RAILWAIL_API_KEYAPI-sleutel maken

Specificaties

Model-ID: gemini-3-1-pro
Ontwikkelaar: Google DeepMind
Categorie: Multimodaal
Invoer: Tekst, Afbeelding, Audio, Video
Uitvoer: Tekst
Contextvenster: 1.048.576 tokens
Max. uitvoer: 65.536 tokens
Facturering: Op basis van gebruik (tokens of GPU-tijd)
Modelgrootte: Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Licentie: Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
Catalogusitem bijgewerkt: 24 september 2026

Invoerparameters

Invoeren en instellingen uit het invoerschema van het model. Het voorbeeld in de API-sectie toont welke daarvan de API accepteert.

ParameterTypeStandaardToegestane waarden

promptVerplicht
User message
Type: Tekst
Standaard: –
Toegestane waarden: tot 32.000 tekens
top_p
Type: Getal
Standaard: 0.95
Toegestane waarden: 0 tot 1
stream
Type: Ja/Nee
Standaard: false
Toegestane waarden: –
image_url
Optional image URL to analyze
Type: Tekst
Standaard: –
Toegestane waarden: –
max_tokens
Type: Geheel getal
Standaard: 4096
Toegestane waarden: 1 tot 32.000
temperature
Type: Getal
Standaard: 1
Toegestane waarden: 0 tot 2
system_prompt
Optional system instruction
Type: Tekst
Standaard: –
Toegestane waarden: tot 8.000 tekens

Gebruiksscenario's

Waarvoor het wordt gebruikt

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

Alle modellen in Multimodaal

Veelgestelde vragen

Wat is Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro is een model van Google DeepMind in de categorie Multimodaal. Op Railwail kunt u het aanroepen met een API-sleutel via de Railwail-API.

Hoeveel kost Gemini 3.1 Pro op Railwail?

Op Railwail kost Gemini 3.1 Pro US$ 2,40 per 1M invoertokens en US$ 14,40 per 1M uitvoertokens. U betaalt voor wat elke aanvraag daadwerkelijk verbruikt. Gebruik wordt betaald met vooraf gekochte credits; 1 credit is gelijk aan US$ 0,01.

Wat is het contextvenster van Gemini 3.1 Pro?

Het contextvenster van Gemini 3.1 Pro bevat 1.048.576 tokens. Een antwoord kan tot 65.536 tokens lang zijn.

Hoe snel is Gemini 3.1 Pro?

Er zijn nog niet genoeg gemeten runs van Gemini 3.1 Pro op Railwail om een uitvoeringstijd op te geven. Dit hangt af van de invoer, de instellingen en de belasting bij de provider.

Is Gemini 3.1 Pro beter dan BLIP?

Dat hangt van de taak af. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) en BLIP (Salesforce) zijn beide modellen in de categorie Multimodaal. De vergelijkingspagina toont hun prijzen en specificaties naast elkaar.

Gemini 3.1 Pro en BLIP vergelijken

Kan Gemini 3.1 Pro afbeeldingen verwerken?

Ja. Gemini 3.1 Pro accepteert afbeeldingen als invoer naast tekst.

Hoe gebruik ik Gemini 3.1 Pro via de API?

Maak een Railwail-API-sleutel aan en stuur uw aanvraag met de model-ID gemini-3-1-pro. Codevoorbeelden voor curl, Python en JavaScript staan in het API-gedeelte van deze pagina.

Vergelijkbare modellen

Alle in deze categorie

Claude Opus 4.7Anthropic
Anthropic's April 2026 flagship. 87.6% on SWE-bench Verified, 3x higher image resolution, output self-verification, vision + reasoning.
US$ 6,00/1M in
150 % duurder per eenheid
Gemini 3.1 Pro en Claude Opus 4.7 vergelijken
Claude Sonnet 4.6Anthropic
Anthropic's balanced mid-tier model from February 2026. Best price/performance for production workloads: 5x cheaper than Opus, near-flagship quality.
US$ 3,60/1M in
50 % duurder per eenheid
Gemini 3.1 Pro en Claude Sonnet 4.6 vergelijken
Gemini 3 FlashGoogle DeepMind
Google's April 2026 fast multimodal model. Combines Gemini 3 Pro's reasoning with Flash-tier latency and price. Default model in the Gemini app.
US$ 0,60/1M in
75 % goedkoper per eenheid
Gemini 3.1 Pro en Gemini 3 Flash vergelijken

Gemini 3.1 Pro via de API gebruiken

Één API-sleutel voor elk model op Railwail. Gebruik wordt afgerekend via vooraf gekochte credits, 1 credit = US$ 0,01.

API-sleutel ophalen Alle modellen bekijken