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Gemini 3.1 Pro

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gemini-3.1-pro

ESTADO 24 H Éxito: 71.9%

-24hahora

Gemini 3.1 Pro es el buque insignia multimodal de nueva generación de Google, con una ventana de contexto muy larga y razonamiento y programación de primer nivel. Totalmente compatible con la API de OpenAI: pon model en gemini-3.1-pro en tu SDK actual. Por defecto usa el nivel de razonamiento bajo (más rápido y barato); pasa reasoning_effort=high para el nivel alto (facturado a la tarifa Preview). Las respuestas incluyen un campo reasoning_content para ver el razonamiento (también fragmento a fragmento en streaming).

ChatContexto largoMultimodalRazonamiento visibleCompatible con OpenAI

Obtener clave API → Documentación de la API

Prueba en directo · Playground

Prueba Gemini 3.1 Pro aquí mismo (disponible tras iniciar sesión)。

Input

Model

Avanzado

temperature 1.0 max_tokens 2048 reasoning_effort

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Memoria · multiturno

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Acerca de Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro es el modelo insignia de razonamiento de nueva generación de Google, creado para razonamiento complejo en varios pasos, comprensión de contexto largo y entradas multimodales como texto e imágenes. En NezhaGate se sirve por una API compatible con OpenAI: pon el modelo en «gemini-3.1-pro» y apunta tu base_url a NezhaGate para reutilizar el SDK de OpenAI directamente. Por defecto usa el nivel rápido de esfuerzo bajo; pasa reasoning_effort="high" para cambiar al nivel de razonamiento profundo (facturado a la tarifa Preview). La facturación es por uso y las peticiones fallidas no se cobran.

Casos de uso

Análisis de documentos largos

Resume, extrae y responde preguntas sobre contratos, informes y artículos, aprovechando la ventana de contexto larga para tener el documento entero sin perder coherencia en el razonamiento.

Razonamiento y planificación complejos

Aborda razonamiento en varios pasos, problemas de matemáticas y lógica, descomposición de tareas y diseño de soluciones, donde importa una cadena de análisis clara y estructurada.

Comprensión multimodal

Combina texto con entrada de imagen para interpretar gráficos, responder preguntas sobre capturas de pantalla y describir contenido visual, todo desde una misma interfaz de chat.

Generación y revisión de código

Genera, explica y refactoriza código apoyándose en el contexto largo para leer archivos o módulos enteros y ayudar en la depuración y la revisión de diseño.

Preguntas sobre bases de conocimiento (RAG)

Actúa como modelo central en la generación aumentada por recuperación, recibiendo los pasajes recuperados junto a la pregunta del usuario para producir respuestas fundamentadas y citables.

Cómo elegir

Elige el insignia Gemini 3.1 Pro cuando necesites el razonamiento más profundo, el contexto más largo y soporte multimodal; si te importan más la baja latencia y la eficiencia de coste para el chat cotidiano, recurre a sus hermanos más rápidos de Google: Gemini 3 Flash, Gemini 3.5 Flash o Gemini 2.5 Flash. Para comparar modelos insignia entre proveedores, cambia a GPT-5.5 o Claude Sonnet 4.6 de la misma forma: todos viven detrás de la misma API compatible con OpenAI, así que solo cambia el campo model.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro es el modelo insignia de razonamiento de nueva generación de Google, orientado al razonamiento complejo, el contexto largo y las tareas multimodales de texto e imagen. En NezhaGate se expone mediante una API compatible con OpenAI bajo el nombre de modelo «gemini-3.1-pro», con dos niveles de esfuerzo que se eligen con el parámetro reasoning_effort: low (por defecto) y high.

¿Cómo llamo a Gemini 3.1 Pro con el SDK de OpenAI?

Sigue usando el SDK de OpenAI que ya tienes: apunta el base_url del cliente a NezhaGate, aporta tu clave API de NezhaGate y llama al endpoint chat.completions con model puesto en «gemini-3.1-pro». No hace falta un SDK nuevo ni cambiar la forma de la petición. Añade reasoning_effort="high" (o usa el nombre de modelo gemini-3.1-pro-high) cuando necesites un razonamiento más profundo.

¿Cuál es la diferencia entre los niveles low y high? ¿Sigue funcionando el antiguo id gemini-3.1-pro-preview?

Los dos niveles son el mismo modelo con distinta profundidad de razonamiento: low (el valor por defecto) responde más rápido y a menor precio, ideal para chat cotidiano y tareas en lote; high razona más profundamente para problemas difíciles y código complejo, y se factura a la tarifa Preview. Cambia de nivel pasando reasoning_effort="high". El id antiguo gemini-3.1-pro-preview sigue funcionando: apunta al nivel high a su precio actual, así que las integraciones existentes no necesitan cambios.

¿Puedo ver el razonamiento del modelo al llamar a Gemini 3.1 Pro?

Sí. Junto a la respuesta en content, la respuesta incluye un campo reasoning_content con el propio resumen del modelo sobre cómo razonó el problema; en streaming llega de forma incremental como delta.reasoning_content. El razonamiento y la respuesta se mantienen en campos separados y nunca se mezclan, así que los clientes que solo leen content no necesitan cambios. Sobre la facturación: los tokens de razonamiento se cobran a la tarifa de salida y se incluyen en usage.completion_tokens, y usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens detalla cuántos fueron de razonamiento. En las llamadas en streaming el proveedor no informa de un recuento separado, así que ese campo vale 0; los tokens siguen contabilizados en completion_tokens, por lo que el coste coincide con el de la ruta sin streaming.

¿Para qué es mejor Gemini 3.1 Pro?

Es lo mejor para tareas que exigen razonamiento profundo, manejo de documentos largos o comprensión multimodal de texto e imagen, como análisis extensos, resolución de problemas complejos, revisión de código y preguntas sobre bases de conocimiento con RAG. Para chat sensible a la latencia o de gran volumen y bajo coste, considera en su lugar los modelos Flash más rápidos.

Gemini 3.1 Pro frente a Gemini 3 Flash: ¿cómo elijo?

Gemini 3.1 Pro es el modelo insignia, con más profundidad de razonamiento y un contexto más largo, ideal para trabajo exigente y multimodal; Gemini 3 Flash es el nivel rápido y de baja latencia, adecuado para el chat cotidiano donde la velocidad y el coste van primero. Ambos se sirven por la misma API compatible con OpenAI, así que cambiar es solo modificar el campo model.

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