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Gemini 3.1 Pro PreviewAPI
Gemini 3.1 Pro Preview é o modelo de raciocínio de ponta do Google, oferecendo desempenho aprimorado em engenharia de software, maior confiabilidade agentic e uso de tokens mais eficiente em fluxos de trabalho complexos.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados diariamente em relação aos preços de lista dos provedores.
- $4.5 por 1M de tokens, assumindo 3 entradas para 1 saída a convenção usada pela Artificial Analysis
- mais barato que 27% dos 192 modelos comerciais rastreados aqui
- 32 de 34 modelos Google rastreados aqui, do mais barato
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para Gemini 3.1 Pro Preview, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor.
Modelos neste nível custam $2.22 por 1M de tokens (mediana de 6) — este custa $4.5.
Mais barato e melhor neste índice: GPT-5.6 Sol · Grok 4.6 · GPT-5.6 Sol (batch) e 25 a mais
Sobre este modelo
Gemini 3.1 Pro Preview é um modelo de IA comercial do Google. As especificações abaixo são rastreadas automaticamente: os preços são atualizados diariamente a partir dos preços de lista públicos, portanto os números nesta página refletem o custo atual de uso do modelo por meio de sua API.
Perguntas frequentes
O que é o Gemini 3.1 Pro Preview?
Gemini 3.1 Pro Preview é um modelo de linguagem de IA da Google. É um modelo proprietário, disponível através de uma API. Ele pontua 47.7 no índice de inteligência Artificial Analysis.
O Gemini 3.1 Pro Preview é gratuito?
Gemini 3.1 Pro Preview não é gratuito: custa $2 por milhão de tokens de entrada e $12 milhões de tokens de saída. Alternativas open-weight podem ser self-hosted sem custo por token.
Para que serve o Gemini 3.1 Pro Preview?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele GPQA 94.1%, Humanity's Last Exam 47%, Long Context Reasoning 79%, SciCode 58.9%, IFBench 77.1%, τ²-Bench 95.6%, τ-Bench Banking 21.4%, Terminal-Bench 73.8%, Terminal-Bench Hard 53.8%. É particularmente usado para geração de código.
Quão rápido é o Gemini 3.1 Pro Preview?
Ele gera cerca de 122.8 tokens por segundo, com uma mediana 33.2s de atraso antes do primeiro token. Medido independentemente pela Artificial Analysis.