Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Gemini 3.1 Pro Preview (batch) to graniczny model rozumujący od Google, oferowany pod identyfikatorem modelu google/gemini-3.1-pro-preview:batch. Należy do kategorii tekstowej i jest zbudowany na multimodalnym fundamencie Google, a oznaczenie batch wskazuje wariant obsługiwany przez ten punkt końcowy. Google pozycjonuje go wokół ulepszonej wydajności inżynierii oprogramowania, poprawionej niezawodności agentowej i bardziej efektywnego wykorzystania tokenów w złożonych przepływach pracy, co mówi, że docelową grupą odbiorców są deweloperzy pracujący nad wymagającymi, wieloetapowymi zadaniami, a nie prostym czatem.

Model przyjmuje szeroki zakres danych wejściowych: audio, pliki, obrazy, tekst i wideo. Tekst jest jedyną modalnością wyjściową, więc każde zadanie, które mu powierzysz, musi kończyć się wynikiem pisemnym, czy to prozą, kodem, danymi strukturalnymi, czy argumentami wywołań narzędzi. Okno kontekstu wynosi 1 048 576 tokenów, a maksymalne wyjście to 65 536 tokenów. To połączenie bardzo dużego budżetu wejściowego ze znacznym budżetem wyjściowym czyni go odpowiednim do pracy, w której musisz dostarczyć długi materiał źródłowy i nadal otrzymać szczegółową odpowiedź w jednym przebiegu.

Praktyczne przypadki użycia wynikają bezpośrednio z tych możliwości. Duże bazy kodu, długie dokumenty techniczne, nagrane spotkania z audio, zrzuty ekranu i pliki wideo można wszystkie przesłać jako kontekst do analizy, streszczania lub odpowiadania na pytania. Nacisk na rozumowanie i niezawodność agentowa czynią go rozsądnym wyborem do wieloetapowych przepływów pracy, w których model musi planować, wywoływać narzędzia i śledzić stan w długiej rozmowie. Strukturalne wyjścia i użycie narzędzi wspierają również potoki, które potrzebują wyników czytelnych maszynowo, a nie wolnego tekstu.

Wywołujesz go przez kompatybilne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu google/gemini-3.1-pro-preview:batch. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools i top_p. Jeśli masz już klienta OpenAI, kierujesz go na bazowy adres URL api14, ustawiasz pole model na ten identyfikator i wysyłasz żądania w zwykłym kształcie uzupełnień czatu. Kontrolki rozumowania (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) pozwalają dostroić, ile wewnętrznego namysłu wykonuje model, natomiast tools i tool_choice obejmują wywoływanie funkcji, a structured_outputs i response_format obejmują ograniczone wyjście.

Ponieważ jest to model w wersji zapoznawczej, powinieneś traktować jego zachowanie jako podlegające zmianom i zweryfikować wyniki na własnych danych, zanim zaczniesz na nich polegać w środowisku produkcyjnym. Limit wyjścia wynoszący 65 536 tokenów jest hojny, ale skończony, więc zadania wymagające wygenerowania wyjątkowo długiego dokumentu w jednej odpowiedzi mogą wymagać podzielenia pracy na kilka wywołań. Jeśli twoje obciążenie to wyłącznie tekst na wejściu i tekst na wyjściu z mniejszym kontekstem, lżejszy model może być tańszy i szybszy, a jeśli potrzebujesz wyjścia obrazowego lub audio, ten model go nie zapewnia.