Gemini 3.1 Pro

MultimodalYeniMevcut
Google DeepMind tarafındanModel Kimliği: 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.

Fiyat · 1M giriş/çıkış
$2,40 / $14,40
Bağlam
1.048.576 token
Maks. Çıkış
65.536 token
Giriş → Çıkış
Metin + Görüntü + Ses + Video → Metin
Geliştirici
Google DeepMind
Güncellendi
24 Eylül 2026
01

Playground

Gemini 3.1 Pro'ı deneyin

Sohbet

$2,40/1M giriş
Gemini 3.1 Pro'ı deneyin

Bir mesaj gönderin. Yanıt model işini bitirdikten sonra tamamen gelir (akışsız).

Maks. yanıt uzunluğu (token)

Bu çalıştırma

en fazla $0,0148 · 1,48 kredi ayrılmıştır

Gerçekten kullanılan tokenlar faturalandırılır; ayırmanın kullanılmayan kısmı iade edilir.

Yeni misiniz?

Google ile kaydolduğunuzda 10 ücretsiz kredi ($0,10)

Kaydolduktan 24 saat sonra kullanılabilir, günde 5 çalıştırmaya kadar ve çalıştırma başına en fazla 2 kredi. Diğer oturum açma yöntemleri kredi olmadan başlar. Bu model için 6 çalıştırma yeterli.

02

Gemini 3.1 Pro Hakkında

Özet24 Eylül 2026 itibariyle

Gemini 3.1 Pro, Google DeepMind tarafından Multimodal kategorisinde geliştirilen bir modeldir. Railwail üzerinde Gemini 3.1 Pro, 1M giriş token başına $2,40 ve 1M çıkış token başına $14,40 maliyetlidir. Kontekst penceresi 1.048.576 token içerir ve bir yanıt en fazla 65.536 token uzunluğunda olabilir.

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.

Arka plan

Google DeepMind hakkında

Kuruluş yılı 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 ziyaret edin

Mimari

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.

Parametreler
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Bağlam
2.000.000 token

Yetenekler

  • 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.

Eğitim ve lisans

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.

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

Güvenlik testleri: 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.

Bilinen sınırlamalar

  • 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

Fiyatlandırma

Fiyatlar ABD doları cinsinden. Kullanım, ön ödemeli kredilerden tahsil edilir.
Giriş$2,40 / 1M token
Çıkış$14,40 / 1M token
Giriş (200.000 token'den fazla istemler)$4,80 / 1M token
Çıkış (200.000 token'den fazla istemler)$21,60 / 1M token
  • Her isteğin gerçekten kullandığı token'ler için faturalandırılır.
  • 1 kredi = $0,01

Maliyet Hesaplayıcı

Fiyat hesaplayıcı

/ istek
/ istek

Toplam

$0,96

96 kredi

İstek başına

$0,0096 · 0,96 kredi

Her istek 0,01 krediye yuvarlanır.

04

API

Gemini 3.1 Pro öğesini Railwail API anahtarınızla çağırın. İstekte bu model kimliğini kullanın:
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
  }'
Anahtarınızı RAILWAIL_API_KEY olarak ayarlayınAPI anahtarı oluştur
05

Özellikler

Model Kimliği
gemini-3-1-pro
Geliştirici
Google DeepMind
Kategori
Multimodal
Giriş
Metin, Görüntü, Ses, Video
Çıkış
Metin
Bağlam penceresi
1.048.576 token
Maks. çıkış
65.536 token
Faturalandırma
Kullanıma göre (token veya GPU süresi)
Model boyutu
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Lisans
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Paid-only since April 1, 2026.
Katalog girişi güncellendi
24 Eylül 2026

Giriş Parametreleri

Modelin giriş şemasından giriş ve ayarlar. API bölümündeki örnek, API'nin hangilerini kabul ettiğini gösterir.

  • promptgerekli

    User message

    Tür: Metin
    Varsayılan: –
    İzin verilen değerler: en fazla 32.000 karakter
  • top_p
    Tür: Sayı
    Varsayılan: 0.95
    İzin verilen değerler: 0 ile 1 arasında
  • stream
    Tür: Evet/Hayır
    Varsayılan: false
    İzin verilen değerler: –
  • image_url

    Optional image URL to analyze

    Tür: Metin
    Varsayılan: –
    İzin verilen değerler: –
  • max_tokens
    Tür: Tam sayı
    Varsayılan: 4096
    İzin verilen değerler: 1 ile 32.000 arasında
  • temperature
    Tür: Sayı
    Varsayılan: 1
    İzin verilen değerler: 0 ile 2 arasında
  • system_prompt

    Optional system instruction

    Tür: Metin
    Varsayılan: –
    İzin verilen değerler: en fazla 8.000 karakter

Etiketler

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

Kullanım Alanları

Nerelerde Kullanılır

  • 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

Sık Sorulan Sorular

Gemini 3.1 Pro nedir?

Gemini 3.1 Pro, Google DeepMind tarafından Multimodal kategorisinde oluşturulan bir modeldir. Railwail üzerinden Railwail API'si aracılığıyla bir API anahtarı ile çağırabilirsiniz.

Gemini 3.1 Pro Railwail'de ne kadar maliyetlidir?

Railwail üzerinde Gemini 3.1 Pro, 1M giriş token başına $2,40 ve 1M çıkış token başına $14,40 maliyetlidir. Her istek gerçekten ne kadar kullanırsa o kadar ücretlendirilirsiniz. Kullanım ön ödemeli kredilerden ödenir; 1 kredi $0,01 değerindedir.

Gemini 3.1 Pro'nin kontekst penceresi ne kadardır?

Gemini 3.1 Pro'nin kontekst penceresi 1.048.576 token içerir. Bir yanıt en fazla 65.536 token uzunluğunda olabilir.

Gemini 3.1 Pro ne kadar hızlıdır?

Railwail'de Gemini 3.1 Pro için henüz çalıştırma süresi belirtmek için yeterli ölçülen çalıştırma yoktur. Bu, giriş, ayarlar ve sağlayıcıdaki yüke bağlıdır.

Gemini 3.1 Pro, BLIP'dan daha iyi midir?

Bu göreve bağlıdır. Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) ve BLIP (Salesforce) her ikisi de Multimodal kategorisinde modellerdir. Karşılaştırma sayfası fiyatlarını ve özelliklerini yan yana gösterir.

Gemini 3.1 Pro ve BLIP'ı karşılaştır

Gemini 3.1 Pro görüntüleri işleyebilir mi?

Evet. Gemini 3.1 Pro metne ek olarak giriş olarak görüntüleri kabul eder.

Gemini 3.1 Pro'yi API aracılığıyla nasıl kullanırım?

Bir Railwail API anahtarı oluşturun ve isteğinizi gemini-3-1-pro model kimliğiyle gönderin. curl, Python ve JavaScript için kod örnekleri bu sayfanın API bölümündedir.

08

Karşılaştırılabilir modeller

Bu kategorideki tümü

Gemini 3.1 Pro öğesini API Aracılığıyla Kullanın

Railwail'deki her model için bir API anahtarı. Kullanım, ön ödemeli kredilerden tahsil edilir, 1 kredi = $0,01.