Gemini 3.1 Pro (preview) est l'itération affinée par Google de la lignée Gemini 3 Pro, et sa page modèle met en avant une meilleure réflexion, une efficacité en tokens améliorée et une expérience plus ancrée et cohérente sur le plan factuel ; la fiche modèle de DeepMind le présente comme le modèle le plus avancé de Google pour les tâches complexes.
- Entrée
- texte image vidéo audio $2/M
- Sortie
- texte $12/M
- Entrée audio
- $2/M
- Lecture de cache
- $0.2/M
- Contexte
- 1M
- vs GPT-4o
- ~60% moins cher
- Coupure des connaissances
- 2025-01
Prompts de plus de 200K tokens : toute la requête est facturée $4/M en entrée · $18/M en sortie
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en perspective
Position du prix parmi 68 modèles comparables
La barre situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises liées au batch, à la région et aux écritures de cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 048 576 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 65 536 |
| Coupure des connaissances | 2025-01 |
Mise en cache
| Mode | automatique + explicite |
|---|---|
| Préfixe min. | 4 096 |
Réflexion
| Paramètre du fournisseur | thinkingLevel |
|---|---|
| Valeurs acceptées | low · medium · high (minimal is not supported) |
| Valeur par défaut | high appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Non |
| Comportement de la réflexion | Le seul palier Gemini 3 sans niveau minimal, et Google indique explicitement que la réflexion ne peut pas être désactivée pour 3.1 Pro ; les tokens de réflexion sont facturés comme des tokens de sortie et les signatures de pensée doivent être renvoyées pour l'appel de fonctions. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high paramètres exposés par la passerelle ; la correspondance avec ceux du fournisseur, ci-dessus, s'applique |
Modèle
| Modalités | texte + image + vidéo + audio → texte |
|---|
- Entrée de 1 048 576 tokens
- ancrage Search/Maps et exécution de code pris en charge
- la génération d'images n'est PAS prise en charge, malgré l'étiquette de capacité de la passerelle
Un prompt, mesuré via la passerelle
Gemini 3.1 Pro réussi · 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.
sortie 1412 tok (+1318 réflexion) latence 12.7 s
Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.
Gemini 3.1 Pro réussi · 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 […]
sortie 4092 tok (+3933 réflexion) latence 31.1 s
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
Gemini 3.1 Pro réussi · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "11 and change", "guidance": "withheld" } ```
sortie 1806 tok (+1743 réflexion) latence 14.1 s
Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.
Gemini 3.1 Pro réussi · 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.
sortie 4060 tok (+3929 réflexion) latence 28.6 s
Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.
Utilisez Gemini 3.1 Pro en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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(""));À propos de Gemini 3.1 Pro
- Google désigne comme meilleurs usages la performance agentique, le codage avancé, la compréhension du contexte long et multimodale, le développement algorithmique, les agents outillés et l'exécution multi-étapes qui exige un usage précis des outils.
- Il accepte du texte, des images, de la vidéo, de l'audio et des PDF en entrée dans une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens avec 65 536 tokens de sortie, et prend en charge l'appel de fonctions, les sorties structurées, l'exécution de code, l'ancrage Search et Maps, le contexte d'URL, la mise en cache du contexte et la Batch API ; l'usage de l'ordinateur et la Live API ne sont pas pris en charge.
- La réflexion est pilotée par thinking_level, et la lignée Pro n'accepte que low, medium et high, sans le réglage minimal qu'offrent les modèles Flash, avec high par défaut ; le raisonnement ne peut pas être désactivé, alors prévoyez des tokens de réflexion facturés au tarif de sortie à chaque requête, et renvoyez les signatures de pensée émises par Gemini 3 si vous voulez la continuité multi-tours.
- Une variante gemini-3.1-pro-preview-customtools priorise les outils définis par le développeur, et l'identifiant gemini-3-pro-preview antérieur a été retiré au profit de celui-ci.
- Synthorai le met en façade avec une API de chat completions compatible OpenAI.
FAQ
Peut-on essayer l'API Gemini 3.1 Pro gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $2/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 62 requêtes de ~8K tokens sur Gemini 3.1 Pro.
Quels sont les points forts de Gemini 3.1 Pro ?
Meilleure réflexion et efficacité en tokens améliorée ; optimisé pour l'ingénierie logicielle et les agents ; variante custom-tools priorisant les outils du développeur. La section À propos en donne un aperçu complet, tiré des notes de version du fournisseur.
Combien coûte Gemini 3.1 Pro ?
Sur Synthorai, Gemini 3.1 Pro coûte $2 par million de tokens en entrée et $12 par million de tokens en sortie, soit le tarif public du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.2/M.
Quelle est la fenêtre de contexte de Gemini 3.1 Pro ?
Gemini 3.1 Pro dispose d'une fenêtre de contexte de 1M tokens sur Synthorai. Une réponse peut compter jusqu'à 65,536 tokens.
Gemini 3.1 Pro prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui : la mise en cache automatique est activée par défaut, avec un mode explicite pour des économies garanties. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.2/M contre $2/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 4,096 tokens pour être mis en cache. Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à Gemini 3.1 Pro ?
Dans votre SDK OpenAI actuel, indiquez base_url="https://synthorai.io/v1" et model="gemini-3.1-pro-preview", et c'est tout. Une seule clé API donne accès à tous les modèles de la passerelle.
Quelle est la date de coupure des connaissances de Gemini 3.1 Pro ?
Date de coupure des connaissances de Gemini 3.1 Pro : 2025-01, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-07-09).
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est reprise de la documentation du fournisseur (lien ci-dessus) et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue. Quand les fournisseurs ne définissent pas une spécification de la même façon, la différence est signalée et la valeur n'est pas mise en graphique. Nous ne mesurons rien ici et nous n'attribuons aucune note.