Gemini 3.1 Pro vs 3.0 Pro Preview 完整对比: 同价格下 9 项关键差异详解

Gemini 3.1 Pro Preview 和 Gemini 3.0 Pro Preview 价格完全一样——Input $2.00、Output $12.00 / 百万 tokens。那问题来了: 3.1 到底比 3.0 强在哪? 值不值得切换?

答案是: 非常值得,而且没有任何不切换的理由。

本文将用真实基准数据逐项对比两个版本的差异。剧透一下结论——3.1 Pro 的 ARC-AGI-2 推理得分从 31.1% 飙升到 77.1%,翻了 2.5 倍; SWE-Bench 编码从 76.8% 提升到 80.6%; BrowseComp 搜索从 59.2% 跳到 85.9%。这不是微调,这是换代级升级。

核心价值: 读完本文,你将清楚了解 3.1 Pro 相对于 3.0 Pro 的每一项具体改进,以及在不同场景下该如何选择。

Gemini 3.1 Pro 与 3.0 Pro 参数对比总表

先看硬参数层面的差异:

价格、上下文窗口、知识截止完全不变。所有变化都是纯粹的能力提升。

🎯 核心结论: 价格一分不多,功能只多不少。从参数层面看,3.1 Pro 是 3.0 Pro 的严格上位替代。通过 API易 apiyi.com 调用,只需把 model 参数从 gemini-3-pro-preview 改为 gemini-3.1-pro-preview 即可完成升级。

差异 1: 推理能力——从「优秀」到「顶尖」

这是 3.0 → 3.1 最大的改进,也是谷歌官方最强调的升级点。

ARC-AGI-2 的提升最为惊人: 从 31.1% 到 77.1%,不是翻倍而是翻了 2.5 倍。这个基准测试评估的是模型解决全新逻辑模式的能力——即模型从未见过的推理题型。77.1% 的分数也超越了 Claude Opus 4.6 的 68.8%,在推理维度上确立了领先地位。

背后的技术原因: 谷歌官方将 3.1 Pro 描述为拥有「unprecedented depth and nuance」(前所未有的深度和细腻度),而 3.0 Pro 的描述是「advanced intelligence」(高级智能)。这不仅是营销措辞的变化,ARC-AGI-2 的数据证明了推理深度确实有质的飞跃。

差异 2: 思考级别系统——从 2 级到 3 级

这是 3.1 Pro 最具实操意义的改进之一。

3.0 Pro 的思考系统 (2 级)

3.1 Pro 的思考系统 (3 级)

关键信息: 3.1 Pro 的 medium ≈ 3.0 Pro 的 high。这意味着:

• 用 3.1 的 medium 就能获得 3.0 最高级别的推理质量
• 3.1 的 high 是全新档次——类似 Gemini Deep Think 的迷你版
• 同样的推理质量 (medium),延迟比 3.0 的 high 更低

💡 实战建议: 如果你之前一直用 3.0 Pro 的 high 模式,切换到 3.1 Pro 后建议先用 medium——推理质量相当,但延迟更低。只在遇到真正复杂的推理任务时才切换到 high (Deep Think Mini),这样可以在不增加成本的前提下获得更好的整体体验。API易 apiyi.com 平台支持传递 thinking_level 参数。

差异 3: 编码能力——跻身第一梯队

SWE-Bench Verified 的提升从表面看只有 3.8 个百分点(76.8% → 80.6%),但在这个分数段每提升 1% 都极为困难。80.6% 的成绩让 Gemini 3.1 Pro 与 Claude Opus 4.6 (80.9%) 的差距缩小到仅 0.3%——从「第二梯队领先」变成了「第一梯队比肩」。

Terminal-Bench 2.0 的提升更为显著: 56.9% → 68.5%,提升 20.4%。这个基准专门评估 Agent 在终端环境中执行编码任务的能力,11.6 个百分点的提升意味着 3.1 Pro 在自动化编程场景中的可靠性大幅增强。

差异 4: Agent 和搜索能力——跨越式飞跃

这两项是 3.0 → 3.1 提升幅度最大的基准:

BrowseComp 评估的是 Agent 网络搜索能力——从 59.2% 飙升到 85.9%,提升了 26.7 个百分点。这对构建研究助手、竞品分析、实时信息检索类 Agent 有重大意义。

MCP Atlas 衡量使用 Model Context Protocol 的多步骤工作流能力——从 54.1% 提升到 69.2%。MCP 是谷歌推动的 Agent 协议标准,这个提升说明 3.1 Pro 在复杂 Agent 工作流中的协调和执行能力显著增强。

customtools 专用端点: 3.1 Pro 还新增了 gemini-3.1-pro-preview-customtools 专用端点,针对 bash 命令与自定义函数混合调用场景进行了专门优化。该端点特别调优了 view_file、search_code 等开发者常用工具的调用优先级,在自动化运维、AI 编程助手等 Agent 场景中比通用端点更稳定可靠。

🎯 Agent 开发者注意: 如果你正在构建代码审查 Bot、自动化部署 Agent 等工具,强烈建议使用 customtools 端点。通过 API易 apiyi.com 可以直接调用此端点,model 参数填写 gemini-3.1-pro-preview-customtools 即可。

差异 5: 输出能力和 API 特性

65K 输出上限: 可以一次性生成完整的长文档、大段代码或详细分析报告,无需分多次请求拼接。

100MB 文件上传: 从 20MB 扩展到 100MB,意味着可以直接上传更大的代码仓库、PDF 文档集或媒体文件进行分析。

YouTube URL 直接传入: 在 prompt 中直接传入 YouTube 链接,模型会自动解析和分析视频内容——无需下载、转码、上传。

15% 输出效率提升: JetBrains AI 总监的实测反馈——3.1 Pro 用更少的 token 产出更可靠的结果。这意味着同等任务下,实际 token 消耗更低,成本更优。

各特性对不同用户的价值

💰 成本实测: 在相同任务上,3.1 Pro 的实际 output token 消耗比 3.0 Pro 平均低 10-15%。对于日均百万 token 级别的企业应用,切换后每月可节省数百美元。通过 API易 apiyi.com 的用量统计功能可以精确对比。

差异 6: 输出效率——用更少 token 得到更好结果

这是一项容易被忽视但实际影响很大的改进。JetBrains AI 总监 Vladislav Tankov 的实测反馈: 3.1 Pro 相比 3.0 Pro 质量提升 15%,同时消耗更少的输出 token。

这意味着什么?

更低的实际使用成本: 虽然单价相同,但 3.1 Pro 完成同样任务消耗的 token 更少,实际账单会更低。假设一个日均 100 万 output tokens 的应用,15% 的效率提升意味着每天节省约 $1.80 的输出费用。

更快的响应速度: 更少的输出 token 意味着更短的生成时间。在对延迟敏感的实时应用中,这个提升很有价值。

更精练的输出质量: 3.1 Pro 不是简单地「说得更少」,而是「说得更精准」——用更紧凑的表述传达相同甚至更多的信息量,减少了冗余和废话。

差异 7: 安全性和可靠性

安全性的提升虽然数值不大,但方向正确——在提升能力的同时没有牺牲安全性。长任务稳定性的提升对 Agent 应用尤为重要,意味着在多步骤工作流中,3.1 Pro 更不容易「跑偏」或产生不可靠输出。

差异 8: 官方定位描述的变化

从「advanced」到「unprecedented」,从「agentic and vibe coding」到「powerful coding」——措辞变化反映了定位的升级。3.0 Pro 强调的是「高级」和「创新」(vibe coding),3.1 Pro 强调的是「深度」和「强大」。

差异 9: 使用建议——什么时候该用哪个

迁移代码示例

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易统一接口
)

# 3.0 Pro → 3.1 Pro 只改一个参数
# 旧版: model="gemini-3-pro-preview"
# 新版: model="gemini-3.1-pro-preview"

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",  # 唯一需要修改的地方
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这段代码的性能瓶颈"}]
)

import openai
import time

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易统一接口
)

test_prompt = "给定数组 [3,1,4,1,5,9,2,6], 使用归并排序并分析时间复杂度"

# 测试 3.0 Pro
start = time.time()
resp_30 = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": test_prompt}]
)
time_30 = time.time() - start

# 测试 3.1 Pro
start = time.time()
resp_31 = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": test_prompt}]
)
time_31 = time.time() - start

print(f"3.0 Pro: {time_30:.2f}s, {resp_30.usage.total_tokens} tokens")
print(f"3.1 Pro: {time_31:.2f}s, {resp_31.usage.total_tokens} tokens")
print(f"\n3.0 回答:\n{resp_30.choices[0].message.content[:300]}...")
print(f"\n3.1 回答:\n{resp_31.choices[0].message.content[:300]}...")

迁移注意事项和最佳实践

第一步: 测试核心场景
在你最常用的 3-5 个 prompt 上对比 3.0 和 3.1 的输出。重点关注推理质量、代码准确性和输出格式。

第二步: 调整思考级别
如果之前用 3.0 的 high 模式,切换到 3.1 后建议先用 medium (推理质量相当但更快)。只在真正需要深度推理时使用 high (Deep Think Mini)。

第三步: 探索新能力
尝试 100MB 文件上传、YouTube URL 分析、65K 长输出等 3.1 独有功能,可能会发现新的应用场景。

第四步: 全量切换
确认效果后,将所有调用从 gemini-3-pro-preview 改为 gemini-3.1-pro-preview。建议保留 3.0 作为 fallback,直到 3.1 在你的场景中稳定运行一周以上。

🚀 快速迁移: 通过 API易 apiyi.com 平台,3.0 → 3.1 的迁移只需改一个参数。建议先用 A/B 测试跑几个核心场景确认效果,然后全量切换。

常见问题

不同用户的 Gemini 3.1 Pro 升级建议

不同类型的开发者从 3.0 → 3.1 升级中获得的收益不同,以下是针对性建议:

💡 通用建议: 无论哪种用户类型,都可以通过 API易 apiyi.com 同时保留 3.0 和 3.1 两个版本,用 A/B 测试确认效果后再全量切换。零迁移成本,零风险。

Gemini 3.1 Pro 版本切换决策流程

按以下步骤决定是否切换:

1. 你的应用是否依赖推理准确性? → 是 → 立即切换 (ARC-AGI-2 提升 148%)
2. 你的应用涉及 Agent/搜索? → 是 → 强烈推荐 (BrowseComp +45%)
3. 你的 prompt 经过高度定制? → 是 → 先用 medium 模式测试,确认输出一致后切换
4. 你只做简单问答/翻译? → 是 → 随时切换,效果至少持平且效率更高
5. 不确定? → 在 API易 apiyi.com 上跑 5 个核心 prompt 的 A/B 测试,10 分钟出结论

总结: 9 项差异归纳

一句话总结: 同价格、API 兼容、每项指标都更强——Gemini 3.1 Pro Preview 是 3.0 Pro Preview 的免费换代升级,没有任何不切换的理由。

推荐通过 API易 apiyi.com 快速完成迁移,只需修改一个 model 参数即可。

参考资料

1. Google 官方博客: Gemini 3.1 Pro 发布公告

   • 链接: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • 说明: 官方基准成绩和功能介绍

2. Google DeepMind 模型卡: 3.1 Pro 技术细节和安全评估

   • 链接: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • 说明: 安全性数据和详细参数

3. VentureBeat 首测: Deep Think Mini 特性深度体验

   • 链接: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • 说明: 三级思考系统实际体验报告

4. Artificial Analysis: 3.1 Pro vs 3.0 Pro 对比数据

   • 链接: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-gemini-3-pro
   • 说明: 第三方基准对比和性能分析

📝 作者: APIYI Team | 技术交流请访问 API易 apiyi.com
📅 更新时间: 2026 年 2 月 20 日
🏷️ 关键词: Gemini 3.1 Pro vs 3.0 Pro, 模型对比, 推理翻倍, SWE-Bench, ARC-AGI-2, Deep Think Mini