Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Google: Gemini 3.1 Pro Preview to graniczny model rozumowania od Google, oferowany jako wydanie preview. Należy do kategorii tekstowej i jest zbudowany na multimodalnym fundamencie Google, a dostawca opisuje go jako zapewniający ulepszoną wydajność inżynierii oprogramowania, poprawioną niezawodność agentową i bardziej efektywne wykorzystanie tokenów w złożonych przepływach pracy. Data wydania przez dostawcę to 2026-02-19.

Model przyjmuje jako dane wejściowe audio, pliki, obrazy, tekst i wideo, a produkuje tekst jako dane wyjściowe. Jego okno kontekstowe wynosi 1 048 576 tokenów, a maksymalne dane wyjściowe to 65 536 tokenów. Rozumowanie jest częścią zachowania modelu, a nie osobnym trybem, a obsługiwane parametry obejmują reasoning, reasoning_effort i include_reasoning, które pozwalają kontrolować to rozumowanie lub je ujawniać w żądaniach.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych wzorców. Długie dokumenty, nagrania, obrazy i wideo można wysłać razem w jednym żądaniu, więc zadania takie jak podsumowanie nagranego spotkania wraz z jego prezentacją, wyodrębnianie ustrukturyzowanych danych ze zeskanowanych plików czy odpowiadanie na pytania dotyczące dużej bazy kodu pasują do modalności wejściowych i okna kontekstowego. Ponieważ model jest pozycjonowany wokół inżynierii oprogramowania i niezawodności agentowej, nadaje się również do asystentów kodowania, wieloetapowych przepływów pracy opartych na narzędziach oraz potoków, w których model musi wielokrotnie wywoływać narzędzia i pozostawać przy zadaniu. Ustrukturyzowane dane wyjściowe i response_format czynią go rozsądnym wyborem, gdy systemy downstream potrzebują przewidywalnego, możliwego do sparsowania tekstu, a nie swobodnej prozy.

Wywołujesz go przez kompatybilne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "google/gemini-3.1-pro-preview". Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools i top_p. Tools i tool_choice obejmują wywoływanie funkcji, response_format i structured_outputs obejmują ograniczone kształty danych wyjściowych, a seed, temperature, top_p i stop dają kontrolę nad próbkowaniem i miejscem zakończenia generowania.

Pamiętaj o pułapie danych wyjściowych: 65 536 tokenów to maksymalne dane wyjściowe, więc bardzo duże pojedyncze odpowiedzi wymagają podzielenia lub strumieniowania przez wiele wywołań. Model jest wydaniem preview, co warto odnotować, jeśli zależy ci na długoterminowej stabilności. Jeśli twoje zadanie to zwykłe generowanie tekstu bez danych wejściowych audio, obrazu, wideo lub plików, prostszy model tylko tekstowy może wystarczyć, a jeśli nie potrzebujesz kontroli rozumowania ani użycia narzędzi, te parametry nic nie wnoszą do twojej integracji.