Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Auf Reasoning ausgerichtete Gemini-Vorschau für agentische Programmierung und komplexe Problemlösung

gemini-3.1-pro-preview

VerfügbarGoogleUnterhaltung90% Rabatt bei Cache-Nutzung

Eingabe / Ausgabe-50%: $2.00 / $12.00$1.00 / $6.00
Kontext: 1M
Maximale Ausgabe: 64K
Modalitäten: VisionUnterhaltung
Funktionen: Tool-NutzungPrompt-CacheReasoning

Über Gemini 3.1 Pro Preview

Gemini 3.1 Pro ist Googles auf Schlussfolgerungen ausgerichtetes Pro-Modell der Gemini 3.1-Reihe, das als Vorschau verfügbar ist. Google beschreibt es als Modell mit fortschrittlicher Intelligenz, komplexer Problemlösung und starken agentischen Fähigkeiten. Es liest Text und Bilder, denkt vor der Antwort nach, ruft Tools auf, gibt schema-gebundenes JSON zurück und unterstützt Caching. Es ist die richtige Wahl, wenn die Antworten eines Flash-Modells bei einer schwierigen Aufgabe nicht ausreichen.

Stärken

Das integrierte Denken eignet sich für mehrstufige Probleme, Debugging und Planung, bei denen eine falsche erste Antwort kostspielig ist.
Agentisches Programmieren ist ein erklärter Schwerpunkt, mit Tool-Aufrufen für Edit-and-Test-Schleifen.
Bilder und Text können in einem Prompt für die Analyse von Diagrammen, Tabellen und Benutzeroberflächen kombiniert werden.
Schema-gebundene JSON-Ausgabe und Caching-Unterstützung sind für Produktions-Pipelines ausgelegt.

Alternativen

Da es sich um eine Vorschau handelt, kann Google das Verhalten ändern oder es zugunsten einer stabilen Pro-Version einstellen.
Für einfache, hochvolumige Aufrufe antworten die Flash- und Flash-Lite-Modelle schneller und sind die bessere Wahl.

Erste Schritte

API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.
02
Senden Sie Ihre erste Anfrage
Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.
Text-zu-TextGemini API
POST/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent
API-Format:
```
curl "https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: sk-xxx" \
  -d '{
    "contents": [
      {"role": "user", "parts": [{"text": "Hello!"}]}
    ]
  }'
```

Preise

Der Verified-Preis gilt für Verified und ist bei den meisten Modellen günstiger. Der Official-Preis ist der veröffentlichte Preis des Modellherstellers und gilt für die zuverlässigere Official-Route. Auto rechnet die Route ab, die die Anfrage abschließt.

Eingabe Token <= 200K · Eingabe-Token-Bereich · <=200k

Pro 1M Token

Official-Preis: Eingabe $2.00 / Ausgabe $12.00 / Cache-Lesevorgang $0.20
Verified-Preis: Eingabe $1.00 / Ausgabe $6.00 / Cache-Lesevorgang $0.10
Rabatt: -50%

Eingabe Token > 200K · Eingabe-Token-Bereich · >200k

Pro 1M Token

Official-Preis: Eingabe $4.00 / Ausgabe $18.00 / Cache-Lesevorgang $0.40
Verified-Preis: Eingabe $2.00 / Ausgabe $9.00 / Cache-Lesevorgang $0.20
Rabatt: -50%

Prompt-Cache-Preise

Cache-Lesevorgang

Official-Preis: $0.20
Verified-Preis: $0.10
Rabatt: -50%

Tool-Gebühren

Die Abrechnung erfolgt pro Aufruf, nur wenn das Modell das Tool verwendet.

Websuche

Official-Preis: $0.014/Suche
Verified-Preis: $0.007/Suche
Rabatt: -50%

	Official-PreisPro 1M Token	Verified-PreisPro 1M Token	Rabatt
Eingabe Token <= 200K · Eingabe-Token-Bereich · <=200k	Eingabe $2.00 / Ausgabe $12.00 / Cache-Lesevorgang $0.20	Eingabe $1.00 / Ausgabe $6.00 / Cache-Lesevorgang $0.10	-50%
Eingabe Token > 200K · Eingabe-Token-Bereich · >200k	Eingabe $4.00 / Ausgabe $18.00 / Cache-Lesevorgang $0.40	Eingabe $2.00 / Ausgabe $9.00 / Cache-Lesevorgang $0.20	-50%
Prompt-Cache-Preise
Cache-Lesevorgang	$0.20	$0.10	-50%
Tool-GebührenDie Abrechnung erfolgt pro Aufruf, nur wenn das Modell das Tool verwendet.
Websuche	$0.014/Suche	$0.007/Suche	-50%

Nutzung & Aktivität

Die Erfolgsquote ist der Anteil abgeschlossener Anfragen. Die Latenz ist die Dauer einer vollständigen Antwort; P95 bedeutet, dass 95 % der Anfragen innerhalb dieser Zeit abgeschlossen wurden.

Nutzung & Verfügbarkeit

Letzte 24 Stunden

Anfragen
Erfolgsrate
P95-Latenz
Token gesamt

Modellleistung

Zuletzt aktualisiert 12. Okt. 2026, 14:10 UTC

Erfolgsquote (30 Tage): 99,6%
Mediane Latenz (7 Tage): 4,9 sn=323
P95-Latenz (7 Tage): 32,4 sn=323
Anfragen (30 Tage): 100+
Zuletzt aktiv: vor 4 Stunden

Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.

In Console öffnen

Öffne Gemini 3.1 Pro Preview in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.

Teste gemini-3.1-pro-preview mit einer kurzen Nachricht an /v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent. Zeige Antwort, Latenz und Kosten.

Anwendungsfälle

Geeignet für

Reasoning
Vision

Komplexes Debugging
Geben Sie ihm ein fehlerhaftes Build-Protokoll und die relevanten Dateien und fragen Sie nach der Ursache und einer minimalen Korrektur.
Synthese von Forschungsergebnissen
Kombinieren Sie mehrere lange Dokumente zu einem begründeten Vergleich mit einer Liste offener Fragen.
Agenten-Planung
Verwenden Sie es als Planer, der eine Aufgabe aufteilt und die Schritte an günstigere Modelle weitergibt.
Visuelle Analyse
Lesen Sie einen Dashboard-Screenshot oder ein Architekturdiagramm und erklären Sie, was daraus hervorgeht.

Prompt-Beispiele

Dieser Stack-Trace tritt nur unter Last auf. Die beiden beteiligten Module sind angehängt; finden Sie die wahrscheinlichste Race-Condition und schlagen Sie eine Korrektur vor.

Vergleichen Sie diese drei Anbieterangebote hinsichtlich Risiko, Kostenstruktur und Lock-in-Effekten und empfehlen Sie eines mit Begründung.

Betrachten Sie dieses Architekturdiagramm und listen Sie die Single Points of Failure auf.

Dieses Modell hat konditionale Preise. Monatliche Token-Summen allein liefern keine verlässliche Schätzung; nutzen Sie die detaillierten Preise für Anfragespezifikation, Cache und Zeitfenster.

FAQ

Wofür ist Gemini 3.1 Pro gut geeignet?

Komplexe Schlussfolgerungen, agentisches Programmieren und Analysen über Text und Bilder hinweg. Google beschreibt es als das Modell für fortgeschrittene Problemlösungen. Verwenden Sie Einstellungen mit hoher Denkleistung für schwierige Aufgaben und günstigere Modelle für Routineaufgaben.

Ist Gemini 3.1 Pro stabil?

Nein. Google führt es als Vorschau, was bedeutet, dass sich das Verhalten ändern kann und das Modell ersetzt werden könnte. Pflegen Sie ein Evaluierungsset, um Verschiebungen zu erkennen, wenn dies geschieht.

Ruft es Tools auf und gibt JSON zurück?

Ja. Funktionsaufrufe und schema-beschränkte Ausgaben werden unterstützt, was es als Planer oder Prüfer in einer automatisierten Agenten-Pipeline einsetzbar macht.

Wann sollte ich stattdessen 3.8 Flash wählen?

Wenn Latenz wichtiger ist als das letzte Quäntchen an Tiefe bei der Schlussfolgerung. 3.8 Flash ist ein Modell der Flash-Klasse, das Google ebenfalls auf langlebige Softwareaufgaben ausrichtet; vergleichen Sie beide mit Ihren schwierigsten realen Prompts.

Was kostet Gemini 3.1 Pro Preview?

Auf TokenLab kostet Gemini 3.1 Pro Preview Eingabe $1.00 / Ausgabe $6.00 Pro 1M Token. Die vollständige Aufschlüsselung steht in der Preistabelle oben. Die Preise hängen von Abrechnungseinheit, Spezifikation und Nutzung ab. Vergleichen Sie gleiche Bedingungen in der detaillierten Preisliste des Modells; eine einzelne Rate bestimmt nicht die Gesamtkosten.

Welche Kontext- und Ausgabelimits hat Gemini 3.1 Pro Preview?

Gemini 3.1 Pro Preview verarbeitet bis zu 1.048.576 Token Kontext und gibt pro Antwort bis zu 65.536 Token aus.

Welchen Endpunkt soll Gemini 3.1 Pro Preview verwenden?

Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent für Gemini 3.1 Pro Preview. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.

Welche Operationen unterstützt Gemini 3.1 Pro Preview?

Gemini 3.1 Pro Preview unterstützt Text-zu-Text. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.