Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Google: Gemini 3.1 Pro Preview, Google का एक फ्रंटियर रीज़निंग मॉडल है, जिसे प्रीव्यू रिलीज़ के रूप में पेश किया गया है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और Google के मल्टीमॉडल फाउंडेशन पर बनाया गया है, प्रोवाइडर इसे बेहतर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रदर्शन, बेहतर एजेंटिक विश्वसनीयता, और जटिल वर्कफ़्लो में अधिक कुशल टोकन उपयोग देने वाला बताता है। प्रोवाइडर रिलीज़ दिनांक 2026-02-19 है।

मॉडल इनपुट के रूप में audio, file, image, text, और video स्वीकार करता है, और आउटपुट के रूप में text देता है। इसका context window 1,048,576 tokens है, और अधिकतम आउटपुट 65,536 tokens है। Reasoning मॉडल के व्यवहार का हिस्सा है, अलग मोड नहीं, और समर्थित parameters में reasoning, reasoning_effort, और include_reasoning शामिल हैं, जो आपको अपने अनुरोधों में उस reasoning को नियंत्रित करने या सामने लाने देते हैं।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। लंबे दस्तावेज़, रिकॉर्डिंग, छवियाँ, और वीडियो एक ही अनुरोध में एक साथ भेजे जा सकते हैं, इसलिए किसी रिकॉर्ड की गई मीटिंग का उसके स्लाइड डेक के साथ सारांश बनाना, स्कैन की गई फ़ाइलों से संरचित डेटा निकालना, या किसी बड़े कोडबेस पर प्रश्नों के उत्तर देना जैसे कार्य इनपुट modalities और context window के अनुकूल हैं। चूँकि मॉडल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और एजेंटिक विश्वसनीयता के इर्द गिर्द स्थित है, यह कोडिंग सहायकों, बहु चरणीय टूल चालित वर्कफ़्लो, और ऐसी pipelines के लिए भी उपयुक्त है जहाँ मॉडल को बार बार टूल कॉल करने और कार्य पर बने रहने की आवश्यकता होती है। Structured outputs और response_format इसे तब उचित विकल्प बनाते हैं जब downstream सिस्टमों को मुक्त रूप की prose के बजाय पूर्वानुमेय, parseable text चाहिए हो।

आप इसे api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से model id "google/gemini-3.1-pro-preview" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित request parameters हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, और top_p। Tools और tool_choice function calling को कवर करते हैं, response_format और structured_outputs प्रतिबंधित आउटपुट आकारों को कवर करते हैं, और seed, temperature, top_p, और stop आपको sampling तथा यह नियंत्रित करने की सुविधा देते हैं कि generation कहाँ समाप्त हो।

आउटपुट की ऊपरी सीमा को ध्यान में रखें: 65,536 tokens अधिकतम आउटपुट है, इसलिए बहुत बड़े एकल उत्तरों को कई कॉलों में विभाजित या stream किया जाना चाहिए। मॉडल एक preview release है, जो ध्यान देने योग्य है यदि आप दीर्घकालिक स्थिरता पर निर्भर हैं। यदि आपका कार्य audio, image, video, या file इनपुट के बिना सादा text generation है, तो एक सरल text-only मॉडल पर्याप्त हो सकता है, और यदि आपको reasoning controls या tool use की आवश्यकता नहीं है, तो वे parameters आपके integration में कुछ नहीं जोड़ते।