Gemini 3.1 Pro（preview）是 Google 對 Gemini 3 Pro 產品線的精進迭代，其模型頁強調更好的思考、更高的 token 效率和更紮實、事實更一致的體驗；DeepMind 的模型卡稱它是 Google 面向複雜任務最先進的模型。
- 輸入
- 文字 圖像 影片 音訊 $2/M
- 輸出
- 文字 $12/M
- 音訊輸入
- $2/M
- 快取讀取
- $0.2/M
- 上下文
- 1M
- 相較 GPT-4o
- 便宜約 60%
- 知識截止
- 2025-01
輸入超過 200K token 時，整筆請求按輸入 $4/M、輸出 $18/M 計費
Benchmark 成績
供應商公布： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
價格在同類中的位置
價格在 68 個同類模型中的位置
這條線標出這個模型的價格，在 Synthorai 的同類模型裡落在什麼位置；兩端分別是最便宜和最貴的模型。這裡列的是基礎價，批次、區域和快取寫入的折扣請見價格頁。
規格與限制
Token
| 上下文視窗（供應商規格） | 1,048,576 |
|---|---|
| 最大輸出（供應商規格） | 65,536 |
| 知識截止 | 2025-01 |
提示詞快取
| 快取方式 | 自動 + 顯式 |
|---|---|
| 最小前綴 | 4,096 |
思考
| 供應商參數 | thinkingLevel |
|---|---|
| 可接受的值 | low · medium · high (minimal is not supported) |
| 預設值 | high 請求未指定時生效 |
| 可關閉 | 不支援 |
| 思考行為 | 唯一沒有 minimal 等級的 Gemini 3 等級，Google 明確表示 3.1 Pro 無法關閉思考；思考 token 按輸出 token 計費，函式呼叫時必須回傳 thought signature。 |
| 參數 | reasoning_effort |
| 參數值 | minimal · low · medium · high 這是閘道的參數，實際以上方的供應商對應為準 |
模型
| 模態 | 文字 + 圖像 + 影片 + 音訊 → 文字 |
|---|
- 1,048,576 token 輸入
- 支援搜尋與 Maps 事實依據以及程式碼執行
- 儘管閘道器帶有能力標籤，但不支援影像生成
一段提示詞，經閘道實測
Gemini 3.1 Pro 通過 · 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.
輸出 1412 tok (+1318 思考) 延遲 12.7 s
是否照指令做（剛好三句，數得出來）、語氣是否貼合對象（寫給 CFO 看），以及下方 token 計量顯示出的隱藏思考計費落差。
Gemini 3.1 Pro 通過 · 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 […]
輸出 4092 tok (+3933 思考) 延遲 31.1 s
修正是否真的正確（跑得起來）、說明的資訊密度，以及在範圍明確的任務上的 token 效率。
Gemini 3.1 Pro 通過 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "11 and change", "guidance": "withheld" } ```
輸出 1806 tok (+1743 思考) 延遲 14.1 s
是否遵守 schema（不自創欄位）、面對幻覺誘因的表現（題目明確不給 guidance），以及結構化輸出路徑的差異。
Gemini 3.1 Pro 通過 · 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.
輸出 4060 tok (+3929 思考) 延遲 28.6 s
是否遵守限制（字數上限、禁用詞清單、只能有一句問句）、文字風格的特徵，以及長度控制。
30 秒上手 Gemini 3.1 Pro
相容 OpenAI：換掉 base_url，SDK 不用換。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(""));關於 Gemini 3.1 Pro
- Google 列出的最佳用途包括智慧體表現、進階編碼、長上下文與多模態理解、演算法開發、基於工具的智慧體，以及要求精確工具使用的多步執行。
- 它在 1,048,576 token 上下文視窗內接受文字、影像、影片、音訊和 PDF 輸入，輸出 65,536 token，支援函式呼叫、結構化輸出、程式碼執行、搜尋與 Maps 事實依據、URL 上下文、上下文快取和 Batch API；電腦使用和 Live API 則不支援。
- 思考由 thinking_level 控制，而 Pro 產品線只接受 low、medium 和 high，沒有 Flash 模型提供的 minimal，預設為 high；推理無法停用，因此要為每個請求按輸出價計費的思考 token 預留成本，並在需要多輪連續性時回傳 Gemini 3 簽發的思考簽名。
- 另有一個 gemini-3.1-pro-preview-customtools 變體會優先使用開發者自訂的工具，而較早的 gemini-3-pro-preview 識別碼已被它取代並下線。
- Synthorai 以 OpenAI 相容 chat completions API 作為它的前端。
常見問題
Gemini 3.1 Pro API 可以免費試用嗎？
可以，新帳號有 10 次試用呼叫和最高 $1 的免費額度，免綁卡。以輸入價 $2/M 計算，光是這筆額度就夠你對 Gemini 3.1 Pro 發出約 62 次請求，每次約 8K token。
Gemini 3.1 Pro 最擅長什麼？
更好的思考與更高 token 效率、針對軟體工程與智慧體最佳化、custom-tools 變體優先自訂工具。完整介紹請見「關於」一節，內容取自供應商官方的發布說明。
Gemini 3.1 Pro 的價格是多少？
在 Synthorai 上，Gemini 3.1 Pro 的輸入價是每百萬 token $2，輸出價是每百萬 token $12。這就是供應商官網價，平台不加價。快取命中的輸入 token 以 $0.2/M 計費。
Gemini 3.1 Pro 的上下文長度是多少？
Gemini 3.1 Pro 的上下文長度（上下文視窗）是 1M token。單次回覆最多輸出 65,536 個 token。
Gemini 3.1 Pro 支援提示詞快取（prompt caching）嗎？
支援：自動快取預設開啟，另有顯式模式，可確保拿到折扣。快取命中的輸入 token 以 $0.2/M 計費（未命中為 $2/M）；提示詞要有 4,096 個 token 以上的穩定前綴，才能命中快取。 提示詞快取指南 →
如何開通 Gemini 3.1 Pro？
把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1"，model 設為 "gemini-3.1-pro-preview" 就可以了。一把 API 金鑰就能呼叫閘道上的所有模型。
Gemini 3.1 Pro 的知識截止日期是什麼時候？
Gemini 3.1 Pro 的知識截止日期為 2025-01，依據供應商官方文件（查核日期：2026-07-09）。
相關模型
比較
本頁每一個數值都摘錄自供應商自己的文件（連結見上方），並附上查核日期。價格是放在整個目錄裡比較；各家供應商定義不一樣的規格，只說明差異，不畫成圖表比較。這裡沒有任何數據是我們自己量測的，也不做評分。