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Gemini 3.1 Pro Preview (batch)API
Gemini 3.1 Pro Preview es el modelo de razonamiento de vanguardia de Google, que ofrece un rendimiento mejorado en ingeniería de software, mayor fiabilidad agentiva y un uso de tokens más eficiente en flujos de trabajo complejos.
Los precios se actualizan automáticamente — verificados cada hora contra los precios de la lista del proveedor.
- $2.25 por 1M de tokens, asumiendo 3 entradas por 1 salida la convención utilizada por Artificial Analysis
- más barato que el 51% de los 173 modelos comerciales rastreados aquí
- 26 de 35 modelos Google rastreados aquí, desde el más barato
Puntuaciones de referencia y rendimiento
Puntuaciones de referencia independientes para Gemini 3.1 Pro Preview (batch), medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor.
Acerca de este modelo
Gemini 3.1 Pro Preview (batch) es un modelo de IA comercial de Google. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan cada hora a partir de precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Gemini 3.1 Pro Preview (batch)?
Gemini 3.1 Pro Preview (batch) es un modelo de lenguaje de IA de Google. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 46.5 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.
¿Es Gemini 3.1 Pro Preview (batch) gratuito?
Gemini 3.1 Pro Preview (batch) no es gratuito: cuesta $1 por millón de tokens de entrada y $6 por millón de tokens de salida. Las alternativas de peso abierto se pueden alojar de forma local sin costo por token.
¿En qué es bueno Gemini 3.1 Pro Preview (batch)?
Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 94.1%, Humanity's Last Exam 44.7%, Long Context Reasoning 72.7%, SciCode 58.9%, IFBench 77.1%, τ²-Bench 95.6%, τ-Bench Banking 16.5%, Terminal-Bench 73.8%, Terminal-Bench Hard 53.8%. Se utiliza particularmente para generación de código.
¿Qué tan rápido es Gemini 3.1 Pro Preview (batch)?
Genera aproximadamente 144.6 tokens por segundo, con una mediana 23.2s de retraso antes del primer token. Medido de forma independiente por Artificial Analysis.