Gemini 3.1 Pro (preview) es la iteración refinada de Google de la línea Gemini 3 Pro, y su página de modelo destaca un mejor pensamiento, una eficiencia de tokens mejorada y una experiencia más anclada y coherente con los hechos; la tarjeta de modelo de DeepMind lo llama el modelo más avanzado de Google para tareas complejas.
- Entrada
- texto imagen vídeo audio $2/M
- Salida
- texto $12/M
- Entrada de audio
- $2/M
- Lectura de caché
- $0.2/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~60% más barato
- Corte de conocimiento
- 2025-01
Prompts de más de 200K tokens: toda la solicitud se factura a $4/M de entrada · $18/M de salida
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 68 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.048.576 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 65.536 |
| Corte de conocimiento | 2025-01 |
Caché de prompts
| Modo | automático + explícito |
|---|---|
| Prefijo mín. | 4096 |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | thinkingLevel |
|---|---|
| Valores admitidos | low · medium · high (minimal is not supported) |
| Valor por defecto | high se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | No |
| Comportamiento del razonamiento | El único nivel de Gemini 3 sin nivel minimal, y Google afirma sin rodeos que el pensamiento no se puede desactivar en 3.1 Pro; los tokens de pensamiento se facturan como tokens de salida y las firmas de pensamiento deben devolverse para la llamada a funciones. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen + vídeo + audio → texto |
|---|
- 1.048.576 tokens de entrada
- grounding de Search/Maps y ejecución de código admitidos
- la generación de imágenes NO está admitida pese a la etiqueta de capacidad del gateway
Un prompt, medido a través de la pasarela
Gemini 3.1 Pro superado · 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.
salida 1412 tok (+1318 razonamiento) latencia 12.7 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
Gemini 3.1 Pro superado · 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 […]
salida 4092 tok (+3933 razonamiento) latencia 31.1 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
Gemini 3.1 Pro superado · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "11 and change", "guidance": "withheld" } ```
salida 1806 tok (+1743 razonamiento) latencia 14.1 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
Gemini 3.1 Pro superado · 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.
salida 4060 tok (+3929 razonamiento) latencia 28.6 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa Gemini 3.1 Pro en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu 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(""));Acerca de Gemini 3.1 Pro
- Google señala como sus mejores usos el rendimiento agéntico, la codificación avanzada, la comprensión de contexto largo y multimodal, el desarrollo algorítmico, los agentes basados en herramientas y la ejecución de varios pasos que exige un uso preciso de herramientas.
- Acepta entrada de texto, imagen, vídeo, audio y PDF en una ventana de contexto de 1.048.576 tokens con 65.536 tokens de salida, y admite llamada a funciones, salidas estructuradas, ejecución de código, grounding de búsqueda y de Maps, contexto de URL, caché de contexto y la Batch API; no se admiten el uso del ordenador ni la Live API.
- El pensamiento se controla con thinking_level, y la línea Pro solo acepta low, medium y high, sin el ajuste minimal que ofrecen los modelos Flash, con high por defecto; el razonamiento no puede desactivarse, así que hay que presupuestar tokens de pensamiento facturados a la tarifa de salida en cada solicitud, y devolver las firmas de pensamiento que emite Gemini 3 si se quiere continuidad entre varios turnos.
- Una variante gemini-3.1-pro-preview-customtools prioriza las herramientas definidas por el desarrollador, y el identificador anterior gemini-3-pro-preview ha sido retirado en favor de este.
- Synthorai lo presenta con una API de chat completions compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Gemini 3.1 Pro?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $2/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 62 solicitudes de ~8K tokens a Gemini 3.1 Pro.
¿En qué destaca Gemini 3.1 Pro?
Mejor pensamiento y mayor eficiencia de tokens; optimizado para ingeniería de software y agentes; la variante custom-tools prioriza las herramientas del desarrollador. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro cuesta $2 por millón de tokens de entrada y $12 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.2/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 65,536 tokens.
¿Gemini 3.1 Pro admite caché de prompts?
Sí: la caché automática viene activada por defecto y hay un modo explícito para garantizar el ahorro. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.2/M frente a $2/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 4,096 tokens para entrar en caché. Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a Gemini 3.1 Pro?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="gemini-3.1-pro-preview" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de Gemini 3.1 Pro?
La fecha de corte de conocimiento de Gemini 3.1 Pro es 2025-01, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-09).
Modelos relacionados
Comparar
Todos los valores de esta página están transcritos de la documentación del propio proveedor, enlazada arriba, e indican la fecha en que se comprobaron. Los precios se comparan con los de todo el catálogo; cuando los proveedores definen una especificación de forma distinta, se muestra el valor indicando la diferencia en lugar de llevarlo a un gráfico. Aquí no hay mediciones nuestras ni puntuaciones.