Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools è un modello testuale di Google, offerto come variante preview di Gemini 3.1 Pro. Il suo tratto distintivo è un cambiamento nel comportamento di selezione degli strumenti: il modello è ottimizzato per evitare l'uso eccessivo di uno strumento bash generico quando sono disponibili opzioni di terze parti più efficienti. Il provider lo ha rilasciato il 2026-02-25, e si colloca nella categoria text su api14.

Il modello accetta input di testo, audio, immagini, video e file, e restituisce solo testo. La sua finestra di contesto è di 1.048.576 token, con un output massimo di 65.536 token. Il comportamento di reasoning è esposto tramite i parametri reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, così puoi controllare quanta deliberazione interna applica il modello e se tale reasoning viene mostrato nella risposta.

Queste capacità indicano alcuni schemi pratici. La finestra di contesto molto ampia si adatta al lavoro su documenti lunghi, trascrizioni o input multi file, e la combinazione di modalità di input significa che puoi passare audio, immagini, video o file insieme a istruzioni testuali senza un passaggio di preprocessing separato. Poiché la selezione degli strumenti è il focus di questa variante, si adatta a flussi di lavoro agentici in cui il modello deve scegliere tra diversi strumenti, in particolare quando uno strumento bash generico tende a dominare in altre configurazioni. Anche gli output strutturati e il supporto al reasoning lo rendono ragionevole per attività di estrazione e analisi in cui desideri una forma di risposta prevedibile.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id google/gemini-3.1-pro-preview-customtools. Le richieste supportano include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools e top_p. Se vuoi un agente dotato di strumenti, passa tools e tool_choice; se vuoi un campionamento quasi deterministico, usa seed e temperature. Per dati strutturati, usa response_format o structured_outputs. Gli input lunghi vanno verificati rispetto al contesto di 1.048.576 token e al limite di output di 65.536 token.

Tieni presente che questa è una build preview e una variante specializzata, quindi vale la pena testarla sul tuo set di strumenti invece di presumere che la messa a punto della selezione degli strumenti corrisponda alla tua configurazione. L'output è solo testo, quindi qualsiasi cosa richieda immagini, audio o video generati necessiterebbe di un modello diverso. Se il tuo lavoro non implica la selezione degli strumenti, una release Gemini generica potrebbe essere più semplice, dato che il comportamento custom tools è il motivo principale per scegliere questa.