Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Google: Gemini 3.1 Pro Preview es un modelo de razonamiento de frontera de Google, ofrecido como una versión preliminar. Se sitúa en la categoría de texto y está construido sobre la base multimodal de Google, y el proveedor lo describe como un modelo que ofrece un rendimiento mejorado en ingeniería de software, una fiabilidad agéntica mejorada y un uso más eficiente de tokens en flujos de trabajo complejos. La fecha de lanzamiento del proveedor es 2026-02-19.

El modelo acepta audio, archivo, imagen, texto y video como entradas, y produce texto como salida. Su ventana de contexto es de 1,048,576 tokens, y la salida máxima es de 65,536 tokens. El razonamiento forma parte del comportamiento del modelo en lugar de ser un modo separado, y los parámetros admitidos incluyen reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, que permiten controlar o exponer ese razonamiento en tus solicitudes.

Esas capacidades apuntan a algunos patrones prácticos. Documentos largos, grabaciones, imágenes y video pueden enviarse juntos en una sola solicitud, por lo que tareas como resumir una reunión grabada junto con su presentación de diapositivas, extraer datos estructurados de archivos escaneados o responder preguntas sobre una base de código grande encajan con las modalidades de entrada y la ventana de contexto. Debido a que el modelo está posicionado en torno a la ingeniería de software y la fiabilidad agéntica, también es adecuado para asistentes de programación, flujos de trabajo de varios pasos impulsados por herramientas y canalizaciones en las que un modelo tiene que llamar a herramientas repetidamente y mantenerse en la tarea. Las salidas estructuradas y response_format lo convierten en una opción razonable cuando los sistemas posteriores necesitan texto predecible y analizable en lugar de prosa de forma libre.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "google/gemini-3.1-pro-preview". Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools y top_p. Tools y tool_choice cubren el llamamiento a funciones, response_format y structured_outputs cubren formas de salida restringidas, y seed, temperature, top_p y stop te dan control sobre el muestreo y dónde termina la generación.

Ten en cuenta el límite de salida: 65,536 tokens es la salida máxima, por lo que las respuestas únicas muy grandes deben dividirse o transmitirse en streaming a lo largo de varias llamadas. El modelo es una versión preliminar, lo cual vale la pena señalar si dependes de la estabilidad a largo plazo. Si tu tarea es generación de texto simple sin entradas de audio, imagen, video o archivo, un modelo más simple solo de texto puede ser suficiente, y si no necesitas controles de razonamiento ni uso de herramientas, esos parámetros no aportan nada a tu integración.