Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Gemini 3.1 Pro Preview (batch) är en frontier-resonemangsmodell från Google, som erbjuds under modell-id google/gemini-3.1-pro-preview:batch. Den tillhör kategorin text och är byggd på Googles multimodala grund, där batch-beteckningen anger varianten som serveras via denna endpoint. Google positionerar den kring förbättrad prestanda inom mjukvaruutveckling, förbättrad agentisk tillförlitlighet och effektivare tokenanvändning i komplexa arbetsflöden, vilket säger att målgruppen är utvecklare som arbetar med krävande uppgifter i flera steg snarare än enkel chatt.

Modellen tar emot en bred uppsättning indata: ljud, filer, bilder, text och video. Text är den enda utdatamodaliteten, så varje uppgift du ger den måste sluta i skriftlig utdata, oavsett om det är prosa, kod, strukturerad data eller argument för verktygsanrop. Kontextfönstret är 1 048 576 tokens, och maximal utdata är 65 536 tokens. Den kombinationen av en mycket stor indatabudget med en betydande utdatabudget gör den lämplig för arbete där du behöver tillhandahålla långt källmaterial och ändå få ett detaljerat svar i en enda omgång.

Praktiska användningsfall följer direkt av dessa förmågor. Stora kodbaser, långa tekniska dokument, inspelade möten med ljud, skärmdumpar och videofiler kan alla skickas in som kontext för analys, sammanfattning eller frågebesvarande. Resonemangsfokuset och den agentiska tillförlitligheten gör den till ett rimligt val för arbetsflöden i flera steg där modellen måste planera, anropa verktyg och hålla reda på tillstånd genom en lång konversation. Strukturerade utdata och verktygsanvändning stöder också pipelines som behöver maskinläsbara resultat snarare än fritext.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id google/gemini-3.1-pro-preview:batch. De stödda begärandeparametrarna är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools och top_p. Om du redan har en OpenAI-klient pekar du den mot api14:s bas-URL, ställer in modellfältet till det id:t och skickar begäranden i vanlig chat completions-form. Resonemangskontroller (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) låter dig justera hur mycket intern överläggning modellen gör, medan tools och tool_choice täcker funktionsanrop och structured_outputs och response_format täcker begränsad utdata.

Eftersom detta är en förhandsvisningsmodell bör du betrakta beteendet som föremål för förändring och validera utdata på dina egna data innan du förlitar dig på dem i produktion. Taket på 65 536 tokens för utdata är generöst men ändligt, så uppgifter som behöver producera ett extremt långt dokument i ett enda svar kan kräva att arbetet delas upp över flera anrop. Om din arbetsbelastning är enbart text in och text ut med ett mindre kontextfönster kan en lättare modell vara billigare och snabbare, och om du behöver bild- eller ljudutdata tillhandahåller denna modell det inte.