Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Google: Gemini 3.1 Pro Preview ist ein Frontier-Reasoning-Modell von Google, das als Preview-Release angeboten wird. Es liegt in der Textkategorie und basiert auf Googles multimodaler Grundlage, wobei der Anbieter es als Modell beschreibt, das verbesserte Software-Engineering-Leistung, verbesserte agentische Zuverlässigkeit und effizientere Token-Nutzung über komplexe Workflows hinweg liefert. Das Veröffentlichungsdatum des Anbieters ist der 2026-02-19.

Das Modell akzeptiert Audio, Datei, Bild, Text und Video als Eingaben und erzeugt Text als Ausgabe. Sein Kontextfenster beträgt 1,048,576 Tokens, und die maximale Ausgabe beträgt 65,536 Tokens. Reasoning ist Teil des Verhaltens des Modells und kein separater Modus, und die unterstützten Parameter umfassen reasoning, reasoning_effort und include_reasoning, mit denen Sie dieses Reasoning in Ihren Anfragen steuern oder sichtbar machen können.

Diese Fähigkeiten deuten auf einige praktische Muster hin. Lange Dokumente, Aufzeichnungen, Bilder und Videos können zusammen in einer einzigen Anfrage gesendet werden, sodass Aufgaben wie das Zusammenfassen eines aufgezeichneten Meetings zusammen mit seinem Foliensatz, das Extrahieren strukturierter Daten aus gescannten Dateien oder das Beantworten von Fragen über eine große Codebasis zu den Eingabemodalitäten und dem Kontextfenster passen. Da das Modell auf Software-Engineering und agentische Zuverlässigkeit ausgerichtet ist, eignet es sich auch für Coding-Assistenten, mehrstufige toolgesteuerte Workflows und Pipelines, in denen ein Modell wiederholt Tools aufrufen und bei der Aufgabe bleiben muss. Strukturierte Ausgaben und response_format machen es zu einer vernünftigen Wahl, wenn nachgelagerte Systeme vorhersehbaren, parsebaren Text statt freiformulierter Prosa benötigen.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "google/gemini-3.1-pro-preview" auf. Die unterstützten Anfrageparameter sind include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools und top_p. Tools und tool_choice decken Function Calling ab, response_format und structured_outputs decken eingeschränkte Ausgabeformen ab, und seed, temperature, top_p und stop geben Ihnen Kontrolle über das Sampling und darüber, wo die Generierung endet.

Behalten Sie die Ausgabeobergrenze im Auge: 65,536 Tokens sind die maximale Ausgabe, daher müssen sehr große einzelne Antworten aufgeteilt oder über mehrere Aufrufe gestreamt werden. Das Modell ist ein Preview-Release, was erwähnenswert ist, wenn Sie auf langfristige Stabilität angewiesen sind. Wenn Ihre Aufgabe reine Textgenerierung ohne Audio-, Bild-, Video- oder Dateieingaben ist, kann ein einfacheres reines Textmodell ausreichen, und wenn Sie keine Reasoning-Steuerung oder Tool-Nutzung benötigen, tragen diese Parameter nichts zu Ihrer Integration bei.