Gemini 3.1 Pro

MultimodalNyTilgjengelig
av Google DeepMindModell-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.

Pris · 1M inn/ut
2,40 USD / 14,40 USD
Kontekst
1 048 576 tokens
Maks. utdata
65 536 tokens
Input → output
Tekst + Bilde + Lyd + Video → Tekst
Utvikler
Google DeepMind
Oppdatert
24. september 2026
01

Playground

Prøv Gemini 3.1 Pro

Chat

2,40 USD/1M inn
Prøv Gemini 3.1 Pro

Send en melding. Svaret kommer fullstendig når modellen er ferdig (ingen streaming).

Maks. svarslengde (tokens)

Denne kjøringen

maksimalt 0,0148 USD · 1,48 credits reservert

Fakturert etter faktisk brukte tokens; ubrukt del av reservasjonen refunderes.

Ny her?

10 gratis credits (0,10 USD) når du registrerer deg med Google

Kan brukes 24 timer etter registrering, opptil 5 kjøringer per dag og maksimalt 2 credits per kjøring. Andre påloggingsmetoder starter uten credits. Nok for 6 kjøringer av denne modellen.

02

Om Gemini 3.1 Pro

Kort sagtPer 24. september 2026

Gemini 3.1 Pro er en modell fra Google DeepMind i kategorien Multimodal. På Railwail koster Gemini 3.1 Pro 2,40 USD per 1M inndatatokens og 14,40 USD per 1M utdatatokens. Kontekstvinduet inneholder 1 048 576 tokens, og ett svar kan være opptil 65 536 tokens langt.

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.

Bakgrunn

Om Google DeepMind

Grunnlagt 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.

Besøk Google DeepMind

Arkitektur

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.

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

Evner

  • 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.

Trening og lisens

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.

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

Sikkerhetstesting: 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.

Kjente begrensninger

  • 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

Priser

Priser i amerikanske dollar. Bruk belastes fra forhåndsbetalt kreditt.
Inndata2,40 USD / 1M tokener
Utdata14,40 USD / 1M tokener
Inndata (meldinger over 200 000 tokener)4,80 USD / 1M tokener
Utdata (meldinger over 200 000 tokener)21,60 USD / 1M tokener
  • Faktureres etter tokenene som hver forespørsel faktisk bruker.
  • 1 kreditt = 0,01 USD

Kostnadsberegner

Prisberegner

/ forespørsel
/ forespørsel

Totalt

0,96 USD

96 credits

Per forespørsel

0,0096 USD · 0,96 credits

Hver forespørsel rundes opp til 0,01 credits.

04

API

Ring Gemini 3.1 Pro med din Railwail API-nøkkel. Bruk denne modell-IDen i forespørselen:
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
  }'
Sett nøkkelen din som RAILWAIL_API_KEYOpprett API-nøkkel
05

Spesifikasjoner

Modell-ID
gemini-3-1-pro
Kategori
Multimodal
Inndata
Tekst, Bilde, Lyd, Video
Utdata
Tekst
Kontekstvindu
1 048 576 tokens
Maks. utdata
65 536 tokens
Fakturering
Etter bruk (tokens eller GPU-tid)
Modellstørrelse
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Lisens
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
Katalogoppføring oppdatert
24. september 2026

Inndataparametere

Inndataer og innstillinger fra modellens inndataskjema. Eksemplet i API-delen viser hvilke av dem APIen godtar.

  • promptobligatorisk

    User message

    Type: Tekst
    Standard: –
    Tillatte verdier: opptil 32 000 tegn
  • top_p
    Type: Tall
    Standard: 0.95
    Tillatte verdier: 0 til 1
  • stream
    Type: Ja/Nei
    Standard: false
    Tillatte verdier: –
  • image_url

    Optional image URL to analyze

    Type: Tekst
    Standard: –
    Tillatte verdier: –
  • max_tokens
    Type: Heltall
    Standard: 4096
    Tillatte verdier: 1 til 32 000
  • temperature
    Type: Tall
    Standard: 1
    Tillatte verdier: 0 til 2
  • system_prompt

    Optional system instruction

    Type: Tekst
    Standard: –
    Tillatte verdier: opptil 8 000 tegn

Merkelapper

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

Brukstilfeller

Hva det brukes til

  • 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

Ofte stilte spørsmål

Hva er Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro er en modell fra Google DeepMind i kategorien Multimodal. På Railwail kan du kalle den med en API-nøkkel gjennom Railwail API.

Hvor mye koster Gemini 3.1 Pro på Railwail?

På Railwail koster Gemini 3.1 Pro 2,40 USD per 1M inndatatokens og 14,40 USD per 1M utdatatokens. Du betaler for det hver forespørsel faktisk bruker. Bruk betales fra forhåndskjøpte kreditter; 1 kreditt tilsvarer 0,01 USD.

Hvor stort er kontekstvinduet til Gemini 3.1 Pro?

Kontekstvinduet til Gemini 3.1 Pro inneholder 1 048 576 tokens. Ett svar kan være opptil 65 536 tokens langt.

Hvor rask er Gemini 3.1 Pro?

Det finnes ennå ikke nok målte kjøringer av Gemini 3.1 Pro på Railwail til å angi en kjøretid. Det avhenger av inndataene, innstillingene og belastningen hos leverandøren.

Er Gemini 3.1 Pro bedre enn BLIP?

Det avhenger av oppgaven. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) og BLIP (Salesforce) er begge modeller i kategorien Multimodal. Sammenligningssiden viser prisene og spesifikasjonene deres side ved side.

Sammenlign Gemini 3.1 Pro og BLIP

Kan Gemini 3.1 Pro behandle bilder?

Ja. Gemini 3.1 Pro godtar bilder som inndata i tillegg til tekst.

Hvordan bruker jeg Gemini 3.1 Pro gjennom API-en?

Opprett en Railwail API-nøkkel og send forespørselen din med modell-ID-en gemini-3-1-pro. Kodeeksempler for curl, Python og JavaScript finnes i API-delen av denne siden.

08

Sammenlignbare modeller

Alle i denne kategorien

Bruk Gemini 3.1 Pro via APIen

Én API-nøkkel for alle modeller på Railwail. Bruk belastes fra forhåndsbetalt kreditt, 1 kreditt = 0,01 USD.