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Gemini 3.1 Pro

gemini-3.1-pro
24 時間の状態 成功: 71.9%
-24h現在
集計するのは成功と当方側の失敗だけです。緑がその時間帯の成功、赤が失敗の割合を示します。除外しているのは 2 つ、クライアント側のエラー(不正なリクエスト、認証、残高不足などの 4xx)と、まだ処理中のリクエストです。バーは 1 時間につき 1 本で、実際のゲートウェイ呼び出しログから作成しています。

Gemini 3.1 Pro は Google 次世代の旗艦マルチモーダルモデルで、非常に長いコンテキストと最上位クラスの推論・コーディング性能を備えます。OpenAI API と完全互換で、いまお使いの SDK で model に gemini-3.1-pro を指定するだけです。既定は low 等級(より速く安価)で、reasoning_effort=high を渡すと high 等級になります(Preview 単価で課金)。応答には reasoning_content が含まれ、思考の要約を確認できます(ストリーミングでは少しずつ届きます)。

チャット長いコンテキストマルチモーダル思考の可視化OpenAI 互換

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モデル紹介:Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro は Google の次世代旗艦推論モデルで、複雑な多段階の推論、長いコンテキストの理解、テキストと画像のようなマルチモーダル入力のために作られています。NezhaGate では OpenAI 互換の API から提供しており、モデルを「gemini-3.1-pro」にして base_url を NezhaGate に向ければ、OpenAI SDK をそのまま使えます。既定は高速な low 等級で、reasoning_effort="high" を渡すと深い推論の等級に切り替わります(Preview 単価で課金)。課金は従量制で、失敗したリクエストには課金しません。

ユースケース

長い文書の分析

契約書、報告書、論文の要約・抽出・質問応答を行います。長いコンテキストの窓に文書をまるごと収めたまま、推論の一貫性を保てます。

複雑な推論と計画

多段階の推論、数学と論理の問題、タスクの分解、解決策の設計など、筋道の通った分析の連なりが重要な場面に。

マルチモーダルの理解

テキストと画像入力を組み合わせ、グラフの読み取り、スクリーンショットへの質問、視覚的な説明を 1 つのチャットインターフェースでこなします。

コードの生成とレビュー

コードの生成、説明、リファクタリング。長いコンテキストを活かしてファイルやモジュールをまるごと読み、デバッグや設計レビューを助けます。

ナレッジベースの質問応答(RAG)

検索拡張生成の中核モデルとして、検索結果の文章とユーザーの質問を一緒に受け取り、根拠のある引用可能な答えを返します。

選び方

もっとも深い推論、もっとも長いコンテキスト、マルチモーダル対応が必要なときは旗艦の Gemini 3.1 Pro を選んでください。日常的なチャットで低レイテンシとコスト効率のほうが大事なら、Google の高速な兄弟モデルである Gemini 3 Flash、Gemini 3.5 Flash、Gemini 2.5 Flash を検討してください。提供元をまたいで旗艦モデルを比べたいときは、同じように GPT-5.5 や Claude Sonnet 4.6 に切り替えられます。いずれも 1 つの OpenAI 互換 API の裏にあるので、変えるのは model フィールドだけです。

よくある質問

Gemini 3.1 Pro とは何ですか?
Gemini 3.1 Pro は Google の次世代旗艦推論モデルで、複雑な推論、長いコンテキスト、テキストと画像のマルチモーダルなタスクに向いています。NezhaGate では「gemini-3.1-pro」というモデル名で OpenAI 互換の API から提供しており、reasoning_effort パラメータで low(既定)と high の 2 つの強度を選べます。
OpenAI SDK から Gemini 3.1 Pro をどう呼び出しますか?
いまお使いの OpenAI SDK をそのまま使ってください。クライアントの base_url を NezhaGate に向け、NezhaGate の API キーを渡し、model を「gemini-3.1-pro」にして chat.completions を呼ぶだけです。新しい SDK もリクエスト形式の変更も要りません。より深い推論が必要なときは reasoning_effort="high" を加えるか、モデル名 gemini-3.1-pro-high を使ってください。
low 等級と high 等級の違いは何ですか。旧 ID の gemini-3.1-pro-preview はまだ使えますか?
どちらも同じモデルで、推論の深さが違うだけです。low(既定)はより速く安価に応答し、日常のチャットや大量処理に向いています。high は難しい推論や複雑なコードのために深く考え、Preview 単価で課金します。切り替えは reasoning_effort="high" を渡すだけです。旧 ID の gemini-3.1-pro-preview も引き続き使えます。現行価格のまま high 等級に対応するので、既存の組み込みを変える必要はありません。
Gemini 3.1 Pro を呼び出すとき、モデルの推論を見られますか?
見られます。content に入る答えとは別に、応答には reasoning_content というフィールドがあり、モデル自身がどう考えたかの要約が入ります。ストリーミング時は delta.reasoning_content として少しずつ届きます。推論と答えは別のフィールドに分かれていて混ざらないので、content だけを読むクライアントは変更不要です。課金について:思考トークンは出力単価で課金され、usage.completion_tokens に含まれます。そのうち何トークンが推論だったかは usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens で分かります。ストリーミング呼び出しでは上流が思考トークン数を個別に報告しないためこのフィールドは 0 になりますが、トークン自体は completion_tokens に数えられているので、費用は非ストリーミングと同じです。
Gemini 3.1 Pro は何に向いていますか?
長文の分析、複雑な問題解決、コードレビュー、RAG によるナレッジベースの質問応答など、深い推論、長い文書の処理、テキストと画像のマルチモーダルな理解が必要なタスクにもっとも向いています。レイテンシに敏感な用途や、低コストで大量に回すチャットには、より高速な Flash 系のほうが適しています。
Gemini 3.1 Pro と Gemini 3 Flash はどう選び分けますか?
Gemini 3.1 Pro は推論がより深く、コンテキストも長い旗艦モデルで、要求の厳しい仕事やマルチモーダルな用途に向いています。Gemini 3 Flash は高速・低レイテンシの等級で、速度とコスト効率が優先される日常のチャットに向いています。どちらも同じ OpenAI 互換 API から提供しているので、切り替えは model フィールドを変えるだけです。

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