Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Gemini 3.1 Pro Preview (batch) est un modèle de raisonnement de pointe de Google, proposé sous l'identifiant de modèle google/gemini-3.1-pro-preview:batch. Il appartient à la catégorie texte et repose sur la fondation multimodale de Google, la désignation batch indiquant la variante servie via ce point de terminaison. Google le positionne autour de performances améliorées en ingénierie logicielle, d'une fiabilité agentique accrue et d'une utilisation plus efficace des tokens dans les flux de travail complexes, ce qui indique que le public visé est celui des développeurs travaillant sur des tâches exigeantes et à plusieurs étapes plutôt que sur du chat simple.

Le modèle accepte un large éventail d'entrées : audio, fichiers, images, texte et vidéo. Le texte est la seule modalité de sortie, donc toute tâche que vous lui confiez doit aboutir à une sortie écrite, qu'il s'agisse de prose, de code, de données structurées ou d'arguments d'appel d'outil. La fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens, et la sortie maximale est de 65 536 tokens. Cette combinaison d'un très grand budget d'entrée et d'un budget de sortie substantiel le rend adapté aux travaux où vous devez fournir de longs documents sources tout en recevant une réponse détaillée en une seule passe.

Les cas d'usage pratiques découlent directement de ces capacités. De grandes bases de code, de longs documents techniques, des réunions enregistrées avec audio, des captures d'écran et des fichiers vidéo peuvent tous être soumis comme contexte pour analyse, synthèse ou réponse à des questions. L'accent mis sur le raisonnement et la fiabilité agentique en font un choix raisonnable pour les flux de travail à plusieurs étapes où le modèle doit planifier, appeler des outils et suivre l'état au fil d'une longue conversation. Les sorties structurées et l'utilisation d'outils prennent également en charge les pipelines qui ont besoin de résultats lisibles par machine plutôt que de texte libre.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle google/gemini-3.1-pro-preview:batch. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools et top_p. Si vous disposez déjà d'un client OpenAI, vous le pointez vers l'URL de base d'api14, définissez le champ model sur cet identifiant, et envoyez les requêtes sous la forme habituelle des complétions de chat. Les contrôles de raisonnement (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) vous permettent de régler l'ampleur de la délibération interne du modèle, tandis que tools et tool_choice couvrent l'appel de fonctions et que structured_outputs et response_format couvrent la sortie contrainte.

Comme il s'agit d'un modèle en aperçu, vous devez considérer son comportement comme susceptible de changer et valider les sorties sur vos propres données avant de vous y fier en production. Le plafond de sortie de 65 536 tokens est généreux mais fini, donc les tâches qui nécessitent d'émettre un document extrêmement long en une seule réponse peuvent exiger de répartir le travail sur plusieurs appels. Si votre charge de travail est purement du texte en entrée et du texte en sortie avec un contexte plus petit, un modèle plus léger peut être moins cher et plus rapide, et si vous avez besoin d'une sortie image ou audio, ce modèle ne la fournit pas.