Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools ist ein Textmodell von Google, das als Preview-Variante von Gemini 3.1 Pro angeboten wird. Sein herausragendes Merkmal ist eine Änderung des Verhaltens bei der Werkzeugauswahl: Das Modell ist darauf abgestimmt, die übermäßige Nutzung eines allgemeinen Bash-Tools zu vermeiden, wenn effizientere Optionen von Drittanbietern verfügbar sind. Der Anbieter hat es am 2026-02-25 veröffentlicht, und es liegt in der Textkategorie auf api14.

Das Modell akzeptiert Text-, Audio-, Bild-, Video- und Dateieingaben und gibt nur Text zurück. Sein Kontextfenster umfasst 1.048.576 Token, mit einer maximalen Ausgabe von 65.536 Token. Das Reasoning-Verhalten wird über die Parameter reasoning, reasoning_effort und include_reasoning offengelegt, sodass Sie steuern können, wie viel interne Abwägung das Modell vornimmt und ob dieses Reasoning in der Antwort sichtbar gemacht wird.

Diese Fähigkeiten deuten auf einige praktische Muster hin. Das sehr große Kontextfenster eignet sich für Arbeit mit langen Dokumenten, Transkripten oder Multi-Datei-Eingaben, und die Mischung der Eingabemodalitäten bedeutet, dass Sie Audio, Bilder, Videos oder Dateien zusammen mit Textanweisungen übergeben können, ohne einen separaten Vorverarbeitungsschritt. Da die Werkzeugauswahl der Schwerpunkt dieser Variante ist, passt sie zu agentischen Workflows, in denen das Modell unter mehreren Werkzeugen wählen muss, insbesondere wenn ein allgemeines Bash-Tool in anderen Konfigurationen dazu neigt, zu dominieren. Strukturierte Ausgaben und Reasoning-Unterstützung machen es auch sinnvoll für Extraktions- und Analyseaufgaben, bei denen Sie eine vorhersehbare Antwortform wünschen.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID google/gemini-3.1-pro-preview-customtools auf. Anfragen unterstützen include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools und top_p. Wenn Sie einen werkzeugnutzenden Agenten möchten, übergeben Sie tools und tool_choice; wenn Sie eine annähernd deterministische Stichprobenziehung wünschen, verwenden Sie seed und temperature. Für strukturierte Daten verwenden Sie response_format oder structured_outputs. Lange Eingaben sollten gegen das Kontextfenster von 1.048.576 Token und die Ausgabegrenze von 65.536 Token geprüft werden.

Beachten Sie, dass dies ein Preview-Build und eine spezialisierte Variante ist. Es lohnt sich daher, ihn gegen Ihren eigenen Werkzeugsatz zu testen, statt anzunehmen, dass die Abstimmung der Werkzeugauswahl zu Ihrem Setup passt. Die Ausgabe ist nur Text, sodass alles, was generierte Bilder, Audio oder Video erfordert, ein anderes Modell benötigen würde. Wenn Ihre Arbeit keine Werkzeugauswahl umfasst, könnte eine allgemeine Gemini-Version einfacher passen, da das Verhalten der benutzerdefinierten Werkzeuge der Hauptgrund ist, dieses Modell zu wählen.