Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Gemini 3.1 Pro Preview (batch) è un modello di ragionamento frontier di Google, offerto con l'id modello google/gemini-3.1-pro-preview:batch. Si colloca nella categoria testo ed è costruito sulla base multimodale di Google, con la designazione batch che indica la variante servita attraverso questo endpoint. Google lo posiziona attorno a prestazioni migliorate nell'ingegneria del software, affidabilità agentica migliorata e uso più efficiente dei token in flussi di lavoro complessi, il che indica che il pubblico previsto è quello degli sviluppatori che lavorano su attività impegnative e multi-step piuttosto che su semplici chat.

Il modello accetta un'ampia gamma di input: audio, file, immagini, testo e video. Il testo è l'unica modalità di output, quindi qualsiasi attività gli venga sottoposta deve concludersi con un output scritto, che si tratti di prosa, codice, dati strutturati o argomenti per chiamate a strumenti. La finestra di contesto è di 1.048.576 token, e l'output massimo è di 65.536 token. Questa combinazione di un budget di input molto ampio con un budget di output sostanziale lo rende adatto a lavori in cui è necessario fornire materiale di origine lungo e ricevere comunque una risposta dettagliata in un'unica passata.

I casi d'uso pratici derivano direttamente da queste capacità. Codebase di grandi dimensioni, documenti tecnici lunghi, riunioni registrate con audio, catture dello schermo e file video possono tutti essere inviati come contesto per analisi, riepilogo o risposta a domande. L'attenzione al ragionamento e l'affidabilità agentica lo rendono una scelta ragionevole per flussi di lavoro multi-step in cui il modello deve pianificare, chiamare strumenti e tenere traccia dello stato lungo una conversazione prolungata. Gli output strutturati e l'uso di strumenti supportano anche pipeline che necessitano di risultati leggibili dalla macchina anziché testo libero.

Lo si chiama tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id modello google/gemini-3.1-pro-preview:batch. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools e top_p. Se si dispone già di un client OpenAI, lo si punta all'URL di base di api14, si imposta il campo model su quell'id e si inviano le richieste nella consueta forma delle chat completions. I controlli di ragionamento (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) permettono di regolare quanta deliberazione interna svolge il modello, mentre tools e tool_choice coprono la chiamata di funzioni e structured_outputs e response_format coprono l'output vincolato.

Poiché questo è un modello in anteprima, si dovrebbe considerare il comportamento come soggetto a cambiamenti e validare gli output sui propri dati prima di dipendere da essi in produzione. Il limite di output di 65.536 token è generoso ma finito, quindi le attività che devono emettere un documento estremamente lungo in un'unica risposta possono richiedere di suddividere il lavoro su più chiamate. Se il proprio carico di lavoro è puramente testo in ingresso e testo in uscita con un contesto più piccolo, un modello più leggero può essere più economico e più veloce, e se si necessita di output di immagini o audio, questo modello non lo fornisce.