Gemini 3.1 Pro Preview
- 上下文
- 1.05M
- 最大输出 65.54K
- 输入价格
- $2.00
- 每百万 tokens · Gemini API
- 输出价格
- $12.00
- 每百万 tokens
- Epoch Capabilities Index
- 154.9
- 第 28 名，共 71 个
- LMArena Text
- 1,487
- 第 13 名，共 79 个
在哪里调用
1 个渠道报价 · 按标价显示| 计费项 | 档位 | 价格 |
|---|---|---|
| 输入 | 标准 | $2.00 / 百万 tokens |
| 批量 | $1.00 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $1.00 / 百万 tokens | |
| Priority 层级 | $3.60 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens | $4.00 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens · 批量 | $2.00 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens · Flex 层级 | $2.00 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens · Priority 层级 | $7.20 / 百万 tokens | |
| 输出 | 标准 | $12.00 / 百万 tokens |
| 批量 | $6.00 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $6.00 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens | $18.00 / 百万 tokens | |
| Priority 层级 | $21.60 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens · 批量 | $9.00 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens · Flex 层级 | $9.00 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens · Priority 层级 | $32.40 / 百万 tokens | |
| 缓存读取 | 标准 | $0.20 / 百万 tokens |
| 批量 | $0.20 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $0.20 / 百万 tokens | |
| Priority 层级 | $0.36 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens | $0.40 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens · 批量 | $0.40 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens · Flex 层级 | $0.40 / 百万 tokens | |
| 提示超过 200K tokens · Priority 层级 | $0.72 / 百万 tokens | |
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
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% |
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- Epoch Capabilities Index 154.9
第 28 名，共 71 个上榜模型 · 置信区间 152.8–157.6
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9月26日 · 我们做的改动
- LMArena Text 1,487
第 13 名，共 79 个上榜模型 · 置信区间 1,484–1,490 · 119,196 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- Epoch AI · FrontierMath Tiers 1–3 59.6%
第 28 名，共 56 个上榜模型 · ±2.91
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9月26日 · 我们做的改动
- Epoch AI · GPQA Diamond 94.4%
第 5 名，共 64 个上榜模型 · high effort · ±1.63
其他版本：gemini-3.1-pro-preview 94.1%
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9月26日 · 我们做的改动
- LMArena Text · Chinese 1,528
第 16 名，共 79 个上榜模型 · 置信区间 1,521–1,536 · 8,183 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- LMArena Text · Coding 1,521
第 21 名，共 79 个上榜模型 · 置信区间 1,516–1,525 · 33,049 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- LMArena Vision 1,296
第 14 名，共 49 个上榜模型 · 置信区间 1,290–1,301 · 40,691 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月13日 · 我们做的改动