Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Gemini 3.1 Pro Preview (batch) is een frontier reasoning model van Google, aangeboden onder het model id google/gemini-3.1-pro-preview:batch. Het valt in de categorie tekst en is gebouwd op de multimodale basis van Google, waarbij de batch-aanduiding de variant aangeeft die via dit endpoint wordt geserveerd. Google positioneert het rond verbeterde software engineering-prestaties, verbeterde agentic betrouwbaarheid en efficiënter tokengebruik in complexe workflows, wat aangeeft dat het beoogde publiek ontwikkelaars is die werken aan veeleisende, meerstaps-taken in plaats van eenvoudige chat.

Het model accepteert een breed scala aan inputs: audio, bestanden, afbeeldingen, tekst en video. Tekst is de enige uitvoermodaliteit, dus elke taak die je eraan voorlegt moet eindigen in geschreven output, of dat nu proza, code, gestructureerde data of argumenten voor tool calls is. Het contextvenster is 1.048.576 tokens, en de maximale output is 65.536 tokens. Die combinatie van een zeer groot inputbudget met een substantieel outputbudget maakt het geschikt voor werk waarbij je lang bronmateriaal moet aanleveren en toch in één keer een gedetailleerd antwoord wilt ontvangen.

Praktische use cases volgen direct uit die mogelijkheden. Grote codebases, lange technische documenten, opgenomen vergaderingen met audio, schermopnames en videobestanden kunnen allemaal als context worden ingediend voor analyse, samenvatting of vraagbeantwoording. De focus op redeneren en agentic betrouwbaarheid maken het een redelijke keuze voor meerstaps-workflows waarbij het model moet plannen, tools moet aanroepen en de status moet bijhouden gedurende een lang gesprek. Gestructureerde outputs en tool use ondersteunen ook pipelines die machineleesbare resultaten nodig hebben in plaats van vrije tekst.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model id google/gemini-3.1-pro-preview:batch. De ondersteunde request parameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools en top_p. Als je al een OpenAI client hebt, richt je die op de api14 base URL, stel je het model-veld in op dat id en verstuur je requests in de gebruikelijke chat completions-vorm. Reasoning-besturingen (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) laten je afstemmen hoeveel interne afweging het model doet, terwijl tools en tool_choice function calling dekken en structured_outputs en response_format beperkte output dekken.

Omdat dit een preview-model is, moet je gedrag als aan verandering onderhevig beschouwen en outputs op je eigen data valideren voordat je er in productie op vertrouwt. Het outputplafond van 65.536 tokens is ruim maar eindig, dus taken waarbij een extreem lang document in één antwoord moet worden uitgevoerd, kunnen het opsplitsen van het werk over meerdere calls vereisen. Als je workload puur tekst in en tekst uit is met een kleinere context, kan een lichter model goedkoper en sneller zijn, en als je beeld- of audio-output nodig hebt, biedt dit model dat niet.