Gemini 3.1 Pro

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

MultimodalNouDisponibil

de 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.

Încearcă Obține cheie API Compară

Preț · 1M intrare/ieșire: 2,40 USD / 14,40 USD
Context: 1.048.576 tokeni
Ieșire max.: 65.536 tokeni
Intrare → ieșire: Text + Imagine + Audio + Video → Text
Dezvoltator: Google DeepMind
Actualizat: 24 septembrie 2026

Playground

Încearcă Gemini 3.1 Pro

Chat

2,40 USD/1M in

Trimite un mesaj. Răspunsul sosește complet când modelul termină (fără streaming).

Lungimea max. a răspunsului (tokeni)

TemperaturăImplicit model

⌘/Ctrl + Enter

Această rulare

maximum 0,0148 USD · 1,48 credite rezervate

Se factureaza tokenurile efectiv utilizate; partea nefolosita a rezervării este rambursată.

Nou aici?

10 credite gratuite (0,10 USD) când te înregistrezi cu Google

Utilizabil 24 ore după înregistrare, până la 5 rulări pe zi și maximum 2 credite pe rulare. Alte metode de conectare încep fără credite. Suficient pentru 6 rulări ale acestui model.

Despre Gemini 3.1 Pro

Pe scurtDin 24 septembrie 2026

Gemini 3.1 Pro este un model de Google DeepMind din categoria Multimodal. Pe Railwail, Gemini 3.1 Pro costă 2,40 USD per 1M tokeni de intrare și 14,40 USD per 1M tokeni de ieșire. Fereastra de context conține 1.048.576 token-uri, iar un răspuns poate fi lung de până la 65.536 token-uri.

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.

Fundal

Despre Google DeepMind

Fondat 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.

Vizitează Google DeepMind

Arhitectură

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)
Context: 2.000.000 tokeni

Capabilități

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.

Antrenament & licență

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.

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

Teste de siguranță: 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.

Limitări cunoscute

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

Lucrări de cercetare

Prețuri

Prețuri în dolari americani. Utilizarea se percepe din credite prepay.

Intrare	2,40 USD / 1M token-uri
Ieșire	14,40 USD / 1M token-uri
Intrare (prompt-uri peste 200.000 token-uri)	4,80 USD / 1M token-uri
Ieșire (prompt-uri peste 200.000 token-uri)	21,60 USD / 1M token-uri

Se facturează token-urile pe care le folosește efectiv fiecare cerere.
1 credit = 0,01 USD

Calculator de costuri

Calculator de preț

Token-uri de intrare

/ cerere

Token-uri de ieșire

/ cerere

Cereri

Total

0,96 USD

96 credite

Pe cerere

0,0096 USD · 0,96 credite

Fiecare cerere este rotunjită la 0,01 credite.

API

Apelează Gemini 3.1 Pro cu cheia ta API Railwail. Folosește acest ID de model în cerere:

gemini-3-1-proDocumentația API Obține o cheie API

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);

Setează cheia ca RAILWAIL_API_KEYCreează cheie API

Specificații

ID model: gemini-3-1-pro
Dezvoltator: Google DeepMind
Categorie: Multimodal
Intrare: Text, Imagine, Audio, Video
Ieșire: Text
Fereastră de context: 1.048.576 tokeni
Ieșire max.: 65.536 tokeni
Facturare: După utilizare (tokeni sau timp GPU)
Dimensiune model: Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Licență: Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
Intrare catalog actualizată: 24 septembrie 2026

Parametri de intrare

Intrări și setări din schema de intrare a modelului. Exemplul din secțiunea API arată care dintre ele acceptă API-ul.

ParametruTipImplicitValori permise

promptobligatoriu
User message
Tip: Text
Implicit: –
Valori permise: până la 32.000 caractere
top_p
Tip: Număr
Implicit: 0.95
Valori permise: 0 până la 1
stream
Tip: Da/Nu
Implicit: false
Valori permise: –
image_url
Optional image URL to analyze
Tip: Text
Implicit: –
Valori permise: –
max_tokens
Tip: Număr întreg
Implicit: 4096
Valori permise: 1 până la 32.000
temperature
Tip: Număr
Implicit: 1
Valori permise: 0 până la 2
system_prompt
Optional system instruction
Tip: Text
Implicit: –
Valori permise: până la 8.000 caractere

Etichete

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

Cazuri de utilizare

Pentru ce se folosește

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

Toate modelele din Multimodal

Întrebări frecvente

Ce este Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro este un model de Google DeepMind din categoria Multimodal. Pe Railwail îl poți apela cu o cheie API prin Railwail API.

Cât costă Gemini 3.1 Pro pe Railwail?

Pe Railwail, Gemini 3.1 Pro costă 2,40 USD per 1M tokeni de intrare și 14,40 USD per 1M tokeni de ieșire. Ți se percepe taxa pentru ceea ce fiecare cerere folosește efectiv. Utilizarea se plătește din credite prepay; 1 credit egal cu 0,01 USD.

Care este fereastra de context a Gemini 3.1 Pro?

Fereastra de context a Gemini 3.1 Pro conține 1.048.576 token-uri. Un răspuns poate fi lung de până la 65.536 token-uri.

Cât de rapid este Gemini 3.1 Pro?

Nu sunt suficiente rulări măsurate ale Gemini 3.1 Pro pe Railwail încă pentru a indica un timp de rulare. Depinde de intrare, de setări și de sarcina la furnizor.

Este Gemini 3.1 Pro mai bun decât BLIP?

Depinde de sarcină. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) și BLIP (Salesforce) sunt ambele modele din categoria Multimodal. Pagina de comparație arată prețurile și specificațiile lor una lângă alta.

Compară Gemini 3.1 Pro și BLIP

Poate Gemini 3.1 Pro procesa imagini?

Da. Gemini 3.1 Pro acceptă imagini ca intrare, pe lângă text.

Cum folosesc Gemini 3.1 Pro prin API?

Creează o cheie Railwail API și trimite cererea cu ID-ul modelului gemini-3-1-pro. Exemple de cod pentru curl, Python și JavaScript sunt în secțiunea API a acestei pagini.

Modele comparabile

Toate din această 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.
6,00 USD/1M in
150 % mai scump pe unitate
Compară Gemini 3.1 Pro vs. Claude Opus 4.7
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.
3,60 USD/1M in
50 % mai scump pe unitate
Compară Gemini 3.1 Pro vs. Claude Sonnet 4.6
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.
0,60 USD/1M in
75 % mai ieftin pe unitate
Compară Gemini 3.1 Pro vs. Gemini 3 Flash

Folosește Gemini 3.1 Pro prin API

O cheie API pentru fiecare model pe Railwail. Utilizarea se percepe din credite prepay, 1 credit = 0,01 USD.

Obține cheie API Vizualizează toate modelele