Gemini 3.1 Pro Preview

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Gemini 3.1 Pro Preview は、参照元で強調されている特徴として reliability-focused Gemini 3 Pro refinement, better thinking/token efficiency/grounding を持ちます。主な価値は ソフトウェアエンジニアリング, factual work, agentic ツール利用 and プレビュー検証 にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。

最大コンテキスト

1Mトークン

最大出力

65.5Kトークン

リリース日

2026年2月19日

モダリティ

Gemini 3.1 Pro Preview の料金

トークン階層入力価格出力価格キャッシュ読み取りキャッシュ作成 5m
<=200K$2/M$12/M$0.2/M$0.375/M
>200K$4/M$18/M$0.4/M$0.375/M

Gemini 3.1 Pro Preview API

POST /v1/chat/completions

Gemini 3.1 Pro Preview のベンチマーク

Gemini 3.1 Pro Preview

46.5

/100

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis broad capability aggregate

指数スコア

55.5

/100

Artificial Analysis Coding Index

Artificial Analysis software task aggregate

指数スコア

Knowledge & Reasoning

GPQA

Advanced science problem solving

94.1%

HLE

Broad expert-level exam set

44.7%

Coding & Engineering

SciCode

Scientific coding challenges

58.9%

Terminal-Bench Hard

Hard terminal task execution

53.8%

Instruction Following & Agent Tasks

IFBench

Prompt constraint adherence

77.1%

AA-LCR

Long-context reasoning

72.7%

τ²-Bench

Agent workflow tasks

95.6%

指標の出典 Artificial Analysis

モデル比較

メディアと議論

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Gemini 3.1 Pro Preview に関するよくある質問

Gemini 3.1 Pro Preview の位置づけ、適した用途、主な強み、注意点、TokenHub で安全に利用するための確認事項を紹介します。

Gemini 3.1 Pro Preview はどの種類のモデルですか?+

Gemini 3.1 Pro Preview は、高度な推論、ソフトウェア開発、信頼性の高い多段階ツール利用向けの Google Pro プレビューモデルです。プレビューモデルのため、安定版になるまで挙動、識別子、提供状況が変わる可能性があります。

チームは Gemini 3.1 Pro Preview を何に使うとよいですか?+

複雑な多段階推論、ソフトウェア開発とコード保守、およびテキストと画像入力の分析に適しています。本番導入前に代表的な入力でテストし、測定可能な合格基準を定めてください。

Gemini 3.1 Pro Preview が明確な技術的優位性を持つのはどこですか?+

実用上の主な強みは難問に対する高い推論力、ツールと関数呼び出しの有効活用、および事実整合性と根拠付けの改善です。この組み合わせは、ソフトウェア開発とコード保守で特に価値があります。

Gemini 3.1 Pro Preview ではなく別のモデルを選ぶべきなのはどのような場合ですか?+

安定したインターフェースと予測可能な挙動が必須の場合、最優先事項が極めて低い遅延である場合、または重要な判断に人手レビューを入れられない場合は、別のモデルも検討してください。事実、法務、財務、医療、運用に関わる重要な出力は、適切な専門知識を持つ人が確認してください。

Gemini 3.1 Pro Preview を TokenHub と連携する前に何を確認すべきですか?+

TokenHub では、Gemini 3.1 Pro Preview に表示される正確なモデル識別子を選び、アカウント資料に記載されたエンドポイントと TokenHub 認証情報を使用してください。プレビューの別名は更新・終了される可能性があるため、TokenHub 表示の正確な識別子を固定し、挙動変化をテストして移行経路を準備してください。