Gemini 3.1 Pro(プレビュー)は Gemini 3 Pro ラインを洗練させた反復で、モデルページはより優れた思考、改善されたトークン効率、より地に足のついた事実的に一貫した体験を強調しています。
- 入力
- テキスト 画像 動画 音声 $2/M
- 出力
- テキスト $12/M
- 音声入力
- $2/M
- キャッシュ読み取り
- $0.2/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 60% 割安
- 知識カットオフ
- 2025-01
入力が 200K トークンを超える場合、リクエスト全体が入力 $4/M・出力 $18/M で課金されます
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種の 68 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 1,048,576 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 65,536 |
| 知識カットオフ | 2025-01 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 + 明示 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 4,096 |
思考
| ベンダー側パラメータ | thinkingLevel |
|---|---|
| 指定可能な値 | low · medium · high (minimal is not supported) |
| デフォルト | high リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 非対応 |
| 思考の挙動 | minimal レベルを持たない唯一の Gemini 3 ティアで、Google は 3.1 Pro では思考を無効化できないと明言しています。思考トークンは出力トークンとして課金され、関数呼び出しでは thought signature を返す必要があります。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 + 動画 + 音声 → テキスト |
|---|
- 入力 1,048,576 トークン。
- 検索 / マップのグラウンディングとコード実行に対応。
- ゲートウェイの機能タグにかかわらず、画像生成は非対応です。
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
Gemini 3.1 Pro 合格 · 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.
出力 1412 tok (+1318 思考) レイテンシ 12.7 s
指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
Gemini 3.1 Pro 合格 · 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 […]
出力 4092 tok (+3933 思考) レイテンシ 31.1 s
修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Gemini 3.1 Pro 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "11 and change", "guidance": "withheld" } ```
出力 1806 tok (+1743 思考) レイテンシ 14.1 s
スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。
Gemini 3.1 Pro 合格 · 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.
出力 4060 tok (+3929 思考) レイテンシ 28.6 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。
30 秒で Gemini 3.1 Pro を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));Gemini 3.1 Pro について
- DeepMind のモデルカードは、複雑なタスク向けの Google の最も高度なモデルと呼んでいます。
- Google は最適な用途として、エージェント性能、高度なコーディング、ロングコンテキストとマルチモーダルの理解、アルゴリズム開発、ツールベースのエージェント、そして正確なツール使用を要するマルチステップの実行を挙げています。
- テキスト・画像・動画・音声・PDF の入力を 1,048,576 トークンのコンテキストウィンドウと 65,536 出力トークンで受け付け、関数呼び出し、構造化出力、コード実行、検索と Maps のグラウンディング、URL コンテキスト、コンテキストキャッシュ、Batch API に対応します。
- コンピュータ使用と Live API には非対応です。
- 思考は thinking_level で制御し、Pro ラインは low、medium、high のみを受け付けて Flash モデルが備える minimal はなく、既定は high です。
- 推論を無効化できないため、すべてのリクエストで出力の料金で課金される思考トークンを見込んでおく必要があり、マルチターンの継続性が必要なら Gemini 3 が発行する thought signatures を返送してください。
- gemini-3.1-pro-preview-customtools という派生版は開発者が定義したツールを優先し、以前の gemini-3-pro-preview の識別子はこちらに置き換えられて廃止されました。
- Synthorai は OpenAI 互換の chat completions API を前面に配置します。
よくある質問
Gemini 3.1 Pro API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $2/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを Gemini 3.1 Pro に約 62 回送れます。
Gemini 3.1 Pro は何が得意ですか？
より優れた思考と改善されたトークン効率、ソフトウェアエンジニアリングとエージェントに最適化、カスタムツール版は開発者定義のツールを優先。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
Gemini 3.1 Pro の料金はいくらですか？
Synthorai での Gemini 3.1 Pro の料金は、入力 100 万トークンあたり $2、出力 100 万トークンあたり $12 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.2/M で課金されます。
Gemini 3.1 Pro のコンテキスト長はどれくらいですか？
Gemini 3.1 Pro のコンテキストウィンドウは 1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 65,536 トークンです。
Gemini 3.1 Pro はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい。自動キャッシュがデフォルトで有効なうえ、確実な割引を得られる明示モードもあります。キャッシュ済み入力トークンは $0.2/M（未キャッシュは $2/M）で課金されます。なお、キャッシュには 4,096 トークン以上の、内容が変わらないプレフィックスが必要です。 プロンプトキャッシュガイド →
Gemini 3.1 Pro を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gemini-3.1-pro-preview" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
Gemini 3.1 Pro の知識カットオフはいつですか？
ベンダー公式ドキュメントによると、Gemini 3.1 Pro の知識カットオフは 2025-01 です（2026-07-09 時点）。
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。