Gemini 3.1 Pro preview
- 输入 输入模态: 文本图像视频音频PDF 输出 输出模态: 文本
- 推理· low、medium、high
- 工具调用
- 结构化输出
价格
2 个渠道报价 · 按标价显示| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 缓存读取 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 标准 | $2.00 | $0.20 | $12.00 |
| 提示超过 200K tokens | $4.00 | $0.40 | $18.00 |
| Flex 层级 | $1.00 | $0.20 | $6.00 |
| Priority 层级 | $3.60 | $0.36 | $21.60 |
| 批量 | $1.00 | $0.20 | $6.00 |
| 提示超过 200K tokensFlex 层级 | $2.00 | $0.40 | $9.00 |
| 提示超过 200K tokensPriority 层级 | $7.20 | $0.72 | $32.40 |
| 提示超过 200K tokens批量 | $2.00 | $0.40 | $9.00 |
价格来源 Gemini API pricing（在新标签页打开） (核对于 2026年11月8日)
标准：不带任何条件的请求所付价格（即本站其他页面显示的标价）。
详细规格
- 知识截止
- 2025年1月
- 开放权重
- —
- 模型家族
- gemini-pro
- 模型 ID
Google 的页面未说明：可关闭推理, 最大思考预算, 别名。
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- Epoch Capabilities Index 156.2
第 35 名，共 118 个上榜模型 · 置信区间 154.6–158.1
- LMArena Text 1,487
第 16 名，共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,484–1,490 · 132,347 票
- Epoch AI · Chess Puzzles 51%
第 16 名，共 85 个上榜模型 · high effort · ±5.02
- Epoch AI · EBR-bench 14.3%
第 20 名，共 28 个上榜模型
- Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日至2026年11月5日
- LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年11月8日
- EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月24日至28日
- LiveBench (White et al.), release 2026-06-25, livebench.ai, licensed CC BY-SA 4.0. This board, adapted from it, is shared under CC BY-SA 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年6月25日
- 我们做的改动
厂商自报评分
由 Google 发布，测试条件以其说明为准| 基准 | 测试设置 | 分数 |
|---|---|---|
| Humanity's Last Exam | full set, text + MM, no tools, thinking high | 44.4% |
| full set, text + MM, search (blocklist) + code, thinking high | 51.4% | |
| GPQA Diamond | no tools, pass@1, thinking high | 94.3% |
| Terminal-Bench 2.0 | Terminus-2 harness, thinking high | 68.5% |
| SWE-bench Verified | single attempt, averaged over 10 runs, thinking high | 80.6% |
| SWE-bench Pro | public set, single attempt, averaged over 5 runs, thinking high | 54.2% |
| τ²-bench | retail, thinking high | 90.8% |
| telecom, thinking high | 99.3% | |
| BrowseComp | search + Python + browse (Deep Research), thinking high | 85.9% |
| MMMU-Pro | no tools, average of Standard (10 options) and Vision, thinking high | 80.5% |
| MMMLU | thinking high | 92.6% |
变更
全部变更 →- Gemini API 新增 4 项报价 输入（提示超过 200K tokens、批量） $2.00 · 输出（提示超过 200K tokens、批量） $9.00 · 输入（提示超过 200K tokens、Priority 层级） $7.20 · 输出（提示超过 200K tokens、Priority 层级） $32.40
来源
- Gemini 3.1 Pro model evaluation (approach, methodology & results)（在新标签页打开） deepmind.google · 核对于 2026年9月26日
- Gemini API pricing（在新标签页打开） ai.google.dev · 核对于 2026年11月8日
- Gemini 3.1 Pro Preview model（在新标签页打开） ai.google.dev · 核对于 2026年11月8日
- Gemini 3 developer guide（在新标签页打开） ai.google.dev · 核对于 2026年11月1日
- Gemini API deprecations（在新标签页打开） ai.google.dev · 核对于 2026年11月3日
- Gemini thinking - Interactions API | Google AI for Developers（在新标签页打开） ai.google.dev · 核对于 2026年11月8日
- Vertex AI generative AI pricing（在新标签页打开） cloud.google.com · 核对于 2026年11月5日
Google · 美国 · ai.google.dev
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