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Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

google/gemini-3.1-pro-preview:batch

टेक्स्टइनपुट: audio · file · image · text · videoToolsReasoning1M19 फ़र॰ 2026 को जोड़ा गया

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Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 122% ज़्यादा है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.01 है।

Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) के बारे में

Gemini 3.1 Pro Preview (batch), Google का एक फ्रंटियर रीजनिंग मॉडल है, जो मॉडल आईडी google/gemini-3.1-pro-preview:batch के तहत पेश किया गया है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और Google की मल्टीमॉडल नींव पर बनाया गया है, जहां batch पदनाम इस एंडपॉइंट के माध्यम से परोस किए जाने वाले वेरिएंट को दर्शाता है। Google इसे बेहतर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रदर्शन, बेहतर एजेंटिक विश्वसनीयता, और जटिल वर्कफ़्लो में अधिक कुशल टोकन उपयोग के आसपास स्थापित करता है, जो बताता है कि इसका इच्छित दर्शक वे डेवलपर्स हैं जो मांग वाले, बहु-चरणीय कार्यों पर काम करते हैं, न कि साधारण चैट।

मॉडल कई प्रकार के इनपुट स्वीकार करता है: ऑडियो, फ़ाइलें, छवियां, टेक्स्ट, और वीडियो। टेक्स्ट ही एकमात्र आउटपुट मोड है, इसलिए आप जो भी कार्य इसे देते हैं, उसका अंत लिखित आउटपुट में होना चाहिए, चाहे वह गद्य हो, कोड हो, संरचित डेटा हो, या टूल कॉल आर्गुमेंट हों। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है। बहुत बड़े इनपुट बजट और पर्याप्त आउटपुट बजट का यह संयोजन इसे ऐसे काम के लिए उपयुक्त बनाता है जहां आपको लंबी स्रोत सामग्री देनी होती है और फिर भी एक ही पास में विस्तृत प्रतिक्रिया मिलनी चाहिए।

व्यावहारिक उपयोग के मामले सीधे उन क्षमताओं से निकलते हैं। बड़े कोडबेस, लंबे तकनीकी दस्तावेज़, ऑडियो के साथ रिकॉर्ड की गई मीटिंग्स, स्क्रीन कैप्चर, और वीडियो फ़ाइलें सभी विश्लेषण, सारांशीकरण, या प्रश्न उत्तर के लिए कॉन्टेक्स्ट के रूप में जमा की जा सकती हैं। रीजनिंग पर फोकस और एजेंटिक विश्वसनीयता इसे बहु-चरणीय वर्कफ़्लो के लिए उचित विकल्प बनाती है जहां मॉडल को योजना बनानी होती है, टूल कॉल करने होते हैं, और लंबी बातचीत में स्थिति का हिसाब रखना होता है। संरचित आउटपुट और टूल उपयोग उन पाइपलाइनों का भी समर्थन करते हैं जिन्हें मुक्त टेक्स्ट के बजाय मशीन-पठनीय परिणाम चाहिए।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी google/gemini-3.1-pro-preview:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, और top_p। यदि आपके पास पहले से OpenAI क्लाइंट है, तो आप इसे api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, model फ़ील्ड को उस आईडी पर सेट करते हैं, और सामान्य चैट कम्प्लीशन्स आकार में अनुरोध भेजते हैं। रीजनिंग नियंत्रण (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) आपको यह ट्यून करने देते हैं कि मॉडल कितना आंतरिक विचार-विमर्श करता है, जबकि tools और tool_choice फ़ंक्शन कॉलिंग को कवर करते हैं और structured_outputs तथा response_format प्रतिबंधित आउटपुट को कवर करते हैं।

चूंकि यह एक प्रीव्यू मॉडल है, आपको व्यवहार को परिवर्तन के अधीन मानना चाहिए और प्रोडक्शन में उन पर निर्भर होने से पहले अपने स्वयं के डेटा पर आउटपुट को सत्यापित करना चाहिए। 65,536 टोकन की आउटपुट सीमा उदार है लेकिन सीमित है, इसलिए जिन कार्यों में एक ही प्रतिक्रिया में अत्यंत लंबा दस्तावेज़ जारी करना आवश्यक होता है, उनमें काम को कई कॉल में विभाजित करने की आवश्यकता हो सकती है। यदि आपका वर्कलोड पूरी तरह से टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट है और कॉन्टेक्स्ट छोटा है, तो एक हल्का मॉडल सस्ता और तेज़ हो सकता है, और यदि आपको छवि या ऑडियो आउटपुट चाहिए, तो यह मॉडल वह प्रदान नहीं करता है।

Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "google/gemini-3.1-pro-preview:batch" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "google/gemini-3.1-pro-preview:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 65,536
इनपुट: audio, file, image, text, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) API की कीमत कितनी है?: Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) की कीमत इनपुट $3.50 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) की context window कितनी है?: Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 65,536 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) क्या कर सकता है?: Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) audio, file, image, text, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "google/gemini-3.1-pro-preview:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5.6 Terra Pro (batch), OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch), OpenAI: GPT-3.5 Turbo 16k। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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