POST /v1/chat/completionsGemini 3.1 Pro Preview
gemini-3.1-pro-previewGemini 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
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
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。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
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