Gemini 3.1 Pro (Preview) ist Googles verfeinerte Iteration der Gemini-3-Pro-Reihe, und seine Modellseite hebt besseres Thinking, verbesserte Token-Effizienz und ein fundierteres, faktisch konsistenteres Erlebnis hervor; die DeepMind-Modellkarte nennt es Googles fortschrittlichstes Modell für komplexe Aufgaben.
- Eingabe
- Text Bild Video Audio $2/M
- Ausgabe
- Text $12/M
- Audio-Input
- $4/M
- Cache-Read
- $0.2/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~60% günstiger
- Knowledge Cutoff
- 2025-01
Benchmarks
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Preisposition unter 60 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 1.048.576 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 65.536 |
| Knowledge Cutoff | 2025-01 |
Prompt Caching
| Modus | automatisch + explizit |
|---|---|
| Min. Präfix | 4.096 |
Thinking
| Anbieter-Parameter | thinkingLevel |
|---|---|
| Zulässige Werte | low · medium · high (minimal is not supported) |
| Standardwert | high gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Nein |
| Thinking-Verhalten | Die einzige Gemini-3-Stufe ohne minimal-Stufe, und Google stellt ausdrücklich fest, dass Thinking für 3.1 Pro nicht abgeschaltet werden kann; Thinking-Token werden als Output-Token abgerechnet, und Thought Signatures müssen für Function Calling zurückgegeben werden. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild + Video + Audio → Text |
|---|
- 1.048.576 Token Input
- Grounding über Search und Maps sowie Codeausführung unterstützt
- Bildgenerierung wird trotz des Capability-Tags im Gateway NICHT unterstützt
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
Gemini 3.1 Pro bestanden · 3 sentences
Enabling the AI's reasoning capability forces the model to generate a massive amount of invisible "thought" tokens to logically work through complex problems before delivering its final answer. Because our vendor's pricing model charges us for total computational effort—including all of these hidden background tokens—our billable usage effectively doubled per request. While this directly increases our upfront software expenses, we are trading this higher compute cost for a drastic reduction in expensive downstream errors and manual human rework.
Ausgabe 1412 tok (+1318 Denken) Latenz 12.7 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.
Gemini 3.1 Pro bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The original function initializes `cur` and `best` to 0 and only increments `cur` when two adjacent elements are equal. This effectively counts the number of *matching consecutive pairs* (or transitions) rather than the actual number of *elements* in the run, causing all calculated lengths to be […]
Ausgabe 4092 tok (+3933 Denken) Latenz 31.1 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
Gemini 3.1 Pro bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "11 and change", "guidance": "withheld" } ```
Ausgabe 1806 tok (+1743 Denken) Latenz 14.1 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
Gemini 3.1 Pro bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
We are excited to announce universal prompt caching for our API gateway. Handling multiple AI models usually means paying for redundant prompts across various platforms. Why should you pay twice for identical queries? Now, our gateway automatically stores and retrieves exact prompt matches regardless of the backend provider you select. This reduces latency and significantly cuts your inference costs. Whether you route a request to one service today or a different vendor tomorrow, our intelligent caching layer intercepts the call and serves the saved response instantly. Developers can configure cache expiration times and specify matching criteria directly in the control panel. Experience faster response times and optimized resource usage starting today. Upgrade your software client to version two right now.
Ausgabe 4060 tok (+3929 Denken) Latenz 28.6 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
Gemini 3.1 Pro in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.1-pro-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3.1-pro-preview",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.1-pro-preview",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-3.1-pro-preview",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.1-pro-preview")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Gemini 3.1 Pro
- Google nennt als beste Einsatzzwecke agentische Leistung, fortgeschrittenes Coding, Long-Context- und multimodales Verständnis, algorithmische Entwicklung, werkzeuggestützte Agenten und mehrstufige Ausführung, die präzise Tool-Nutzung verlangt.
- Es akzeptiert Text-, Bild-, Video-, Audio- und PDF-Eingaben in einem Kontextfenster von 1.048.576 Token mit 65.536 Output-Token und unterstützt Function Calling, strukturierte Ausgaben, Code-Ausführung, Search- und Maps-Grounding, URL-Kontext, Context-Caching und die Batch API; Computer Use und die Live API werden nicht unterstützt.
- Thinking wird über thinking_level gesteuert, und die Pro-Reihe akzeptiert nur low, medium und high, ohne die Einstellung minimal, die die Flash-Modelle bieten, standardmäßig high; Reasoning lässt sich nicht deaktivieren, kalkulieren Sie also bei jeder Anfrage Thinking-Token zum Output-Tarif ein, und geben Sie die von Gemini 3 ausgestellten Thought Signatures zurück, wenn Sie Kontinuität über mehrere Turns wollen.
- Eine Variante gemini-3.1-pro-preview-customtools priorisiert entwicklerdefinierte Tools, und der frühere Bezeichner gemini-3-pro-preview wurde zugunsten dieses hier zurückgezogen.
- Synthorai stellt es über eine OpenAI-kompatible Chat-Completions-API bereit.
FAQ
Lässt sich die Gemini 3.1 Pro API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $2/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 62 Requests mit je ~8K Tokens gegen Gemini 3.1 Pro ab.
Worin ist Gemini 3.1 Pro am besten?
Besseres Thinking und verbesserte Token-Effizienz; optimiert für Software-Engineering und Agenten; Custom-Tools-Variante priorisiert entwicklerdefinierte Tools. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro kostet auf Synthorai $2 pro Million Input-Tokens und $12 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.2/M abgerechnet.
Unterstützt Gemini 3.1 Pro Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.2/M statt $2/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 4,096 Tokens, um gecacht zu werden. Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu Gemini 3.1 Pro?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gemini-3.1-pro-preview", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Wo liegt der Knowledge Cutoff von Gemini 3.1 Pro?
Der Knowledge Cutoff von Gemini 3.1 Pro liegt bei 2025-01, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-07-09).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.