Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Gemini 3.1 Pro Preview (batch) adalah model penalaran frontier dari Google, yang ditawarkan dengan model id google/gemini-3.1-pro-preview:batch. Model ini berada dalam kategori teks dan dibangun di atas fondasi multimodal Google, dengan penanda batch yang menunjukkan varian yang dilayani melalui endpoint ini. Google memposisikannya pada peningkatan performa rekayasa perangkat lunak, keandalan agentic yang lebih baik, dan penggunaan token yang lebih efisien di seluruh alur kerja kompleks, yang menunjukkan bahwa target penggunanya adalah pengembang yang mengerjakan tugas bertahap yang menuntut, bukan sekadar obrolan sederhana.

Model ini menerima berbagai input: audio, file, gambar, teks, dan video. Teks adalah satu satunya modalitas output, jadi tugas apa pun yang Anda berikan harus berakhir dengan output tertulis, baik itu prosa, kode, data terstruktur, atau argumen pemanggilan alat. Jendela konteksnya adalah 1.048.576 token, dan output maksimumnya adalah 65.536 token. Kombinasi anggaran input yang sangat besar dengan anggaran output yang substansial membuatnya cocok untuk pekerjaan di mana Anda perlu menyediakan materi sumber yang panjang dan tetap menerima respons terperinci dalam satu proses.

Kasus penggunaan praktis mengikuti langsung dari kemampuan tersebut. Basis kode besar, dokumen teknis panjang, rekaman rapat dengan audio, tangkapan layar, dan file video semuanya dapat dikirimkan sebagai konteks untuk analisis, peringkasan, atau menjawab pertanyaan. Fokus penalaran dan keandalan agentic membuatnya menjadi pilihan yang wajar untuk alur kerja bertahap di mana model harus merencanakan, memanggil alat, dan melacak status di seluruh percakapan panjang. Output terstruktur dan penggunaan alat juga mendukung pipeline yang membutuhkan hasil yang dapat dibaca mesin, bukan teks bebas.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id google/gemini-3.1-pro-preview:batch. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, dan top_p. Jika Anda sudah memiliki klien OpenAI, arahkan ke base URL api14, atur bidang model ke id tersebut, dan kirim permintaan dalam bentuk chat completions yang biasa. Kontrol penalaran (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) memungkinkan Anda menyetel seberapa banyak pertimbangan internal yang dilakukan model, sementara tools dan tool_choice mencakup pemanggilan fungsi dan structured_outputs serta response_format mencakup output yang dibatasi.

Karena ini adalah model preview, Anda harus menganggap perilakunya dapat berubah dan memvalidasi output pada data Anda sendiri sebelum mengandalkannya di produksi. Batas output 65.536 token memang besar tetapi terbatas, jadi tugas yang perlu menghasilkan dokumen sangat panjang dalam satu respons mungkin memerlukan pemecahan pekerjaan ke beberapa panggilan. Jika beban kerja Anda murni teks masuk dan teks keluar dengan konteks yang lebih kecil, model yang lebih ringan mungkin lebih murah dan lebih cepat, dan jika Anda membutuhkan output gambar atau audio, model ini tidak menyediakannya.