Gemini 3.1 Pro

МультимодальныеНовоеДоступно
от Google DeepMindID модели: 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.

Цена · 1M вход/выход
2,40 $ / 14,40 $
Контекст
1 048 576 токенов
Макс. выход
65 536 токенов
Вход → выход
Текст + Изображение + Аудио + Видео → Текст
Разработчик
Google DeepMind
Обновлено
24 сентября 2026 г.
01

Playground

Попробовать Gemini 3.1 Pro

Чат

2,40 $/1M вход
Попробовать Gemini 3.1 Pro

Отправьте сообщение. Ответ придёт полностью, когда модель закончит работу (без потоковой передачи).

Макс. длина ответа (токены)

Этот запуск

максимум 0,0148 $ · 1,48 кредитов зарезервировано

Оплачиваются только использованные токены; неиспользованная часть резервирования возвращается.

Впервые здесь?

10 бесплатных кредитов (0,10 $) при регистрации через Google

Доступно 24 часов после регистрации, до 5 запусков в день и максимум 2 кредитов за запуск. Другие способы входа начинают без кредитов. Достаточно для 6 запусков этой модели.

02

О Gemini 3.1 Pro

КороткоПо состоянию на 24 сентября 2026 г.

Gemini 3.1 Pro — это модель от Google DeepMind в категории Мультимодальные. На Railwail Gemini 3.1 Pro стоит 2,40 $ за 1M входных токенов и 14,40 $ за 1M выходных токенов. Контекстное окно содержит 1 048 576 токенов, ответ может быть до 65 536 токенов.

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.

Фон

О Google DeepMind

Основана в 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.

Посетить Google DeepMind

Архитектура

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.

Параметры
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Контекст
2 000 000 токенов

Возможности

  • 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.

Обучение и лицензия

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.

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

Тестирование безопасности: 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.

Известные ограничения

  • 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

Цены

Цены в долларах США. Использование оплачивается из предоплаченных кредитов.
Входные данные2,40 $ / 1M токенов
Выходные данные14,40 $ / 1M токенов
Входные данные (запросы свыше 200 000 токенов)4,80 $ / 1M токенов
Выходные данные (запросы свыше 200 000 токенов)21,60 $ / 1M токенов
  • Оплата рассчитывается по токенам, которые фактически использует каждый запрос.
  • 1 кредит = 0,01 $

Калькулятор стоимости

Калькулятор цен

/ запр.
/ запр.

Итого

0,96 $

96 кредитов

За запрос

0,0096 $ · 0,96 кредитов

Каждый запрос округляется до 0,01 кредита.

04

API

Вызовите Gemini 3.1 Pro с помощью вашего API-ключа Railwail. Используйте этот ID модели в запросе:
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
  }'
Установите ключ как RAILWAIL_API_KEYСоздать API-ключ
05

Спецификации

ID модели
gemini-3-1-pro
Разработчик
Google DeepMind
Входные данные
Текст, Изображение, Аудио, Видео
Выходные данные
Текст
Контекстное окно
1 048 576 токенов
Макс. выходные данные
65 536 токенов
Тарификация
По использованию (токены или время GPU)
Размер модели
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Лицензия
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
Запись в каталоге обновлена
24 сентября 2026 г.

Входные параметры

Входные данные и параметры из схемы входных данных модели. Пример в разделе API показывает, какие из них принимает API.

  • promptобязательно

    User message

    Тип: Текст
    По умолчанию: –
    Допустимые значения: до 32 000 символов
  • top_p
    Тип: Число
    По умолчанию: 0.95
    Допустимые значения: от 0 до 1
  • stream
    Тип: Да/Нет
    По умолчанию: false
    Допустимые значения: –
  • image_url

    Optional image URL to analyze

    Тип: Текст
    По умолчанию: –
    Допустимые значения: –
  • max_tokens
    Тип: Целое число
    По умолчанию: 4096
    Допустимые значения: от 1 до 32 000
  • temperature
    Тип: Число
    По умолчанию: 1
    Допустимые значения: от 0 до 2
  • system_prompt

    Optional system instruction

    Тип: Текст
    По умолчанию: –
    Допустимые значения: до 8 000 символов

Теги

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

Применение

Для чего это используется

  • 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

Часто задаваемые вопросы

Что такое Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro — модель от Google DeepMind в категории Мультимодальные. На Railwail вы можете вызвать её через API Railwail с помощью ключа API.

Сколько стоит Gemini 3.1 Pro на Railwail?

На Railwail Gemini 3.1 Pro стоит 2,40 $ за 1M входных токенов и 14,40 $ за 1M выходных токенов. Вы платите за то, что фактически использует каждый запрос. Использование оплачивается предоплаченными кредитами; 1 кредит = 0,01 $.

Какой размер контекстного окна у Gemini 3.1 Pro?

Контекстное окно Gemini 3.1 Pro содержит 1 048 576 токенов. Ответ может быть до 65 536 токенов.

Насколько быстра Gemini 3.1 Pro?

На Railwail пока недостаточно измеренных запусков Gemini 3.1 Pro, чтобы указать время выполнения. Оно зависит от входных данных, параметров и нагрузки на провайдера.

Gemini 3.1 Pro лучше, чем BLIP?

Это зависит от задачи. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) и BLIP (Salesforce) — обе модели в категории Мультимодальные. На странице сравнения показаны их цены и характеристики рядом.

Сравнить Gemini 3.1 Pro и BLIP

Может ли Gemini 3.1 Pro обрабатывать изображения?

Да. Gemini 3.1 Pro принимает изображения на входе в дополнение к тексту.

Как использовать Gemini 3.1 Pro через API?

Создайте ключ API Railwail и отправьте запрос с ID модели gemini-3-1-pro. Примеры кода для curl, Python и JavaScript находятся в разделе API на этой странице.

08

Сравнимые модели

Все в этой категории

Использовать Gemini 3.1 Pro через API

Один API-ключ для всех моделей на Railwail. Использование оплачивается из предоплаченных кредитов, 1 кредит = 0,01 $.