Gemini 3.1 Pro Preview API 已上线 API易: 推理性能翻倍的 6 大核心升级解析

好消息——Gemini 3.1 Pro Preview 已在 API易上线,现在就可以通过 API 调用。模型名称 gemini-3.1-pro-preview,提示价格 $2.00/1M tokens,补全价格 $12.00/1M tokens,与 Gemini 3.0 Pro Preview 价格完全一致。

但能力完全不在一个量级: Gemini 3.1 Pro 在 ARC-AGI-2 推理基准上达到 77.1%,是 3.0 Pro 的 2 倍以上; SWE-Bench Verified 编码评分 80.6%,首次超越 Claude Opus 4.6 的 80.9% 形成正面竞争; 输出效率提升 15%,用更少的 token 得到更可靠的结果。

核心价值: 本文将详解 Gemini 3.1 Pro Preview 的 6 大核心升级、API 调用方法、与竞品的详细对比,以及在不同场景下的最佳实践。

Gemini 3.1 Pro Preview 核心参数一览

🚀 即刻体验: Gemini 3.1 Pro Preview 已在 API易 apiyi.com 上线,通过 OpenAI 兼容格式即可调用,无需注册谷歌账号,5 分钟完成集成。

Gemini 3.1 Pro Preview 的 6 大核心升级

升级 1: 推理性能翻倍——ARC-AGI-2 达到 77.1%

这是最引人注目的升级。在 ARC-AGI-2 基准测试中(评估模型解决全新逻辑模式的能力),Gemini 3.1 Pro 达到 77.1%,是 Gemini 3.0 Pro 的 2 倍以上。

同时,在 MCP Atlas 基准(衡量使用 Model Context Protocol 的多步骤工作流能力)上,3.1 Pro 达到 69.2%,比 3.0 Pro 的 54.1% 提升了 15 个百分点。

这意味着在复杂推理、多步逻辑链条、Agent 工作流等场景中,Gemini 3.1 Pro 有了质的飞跃。

升级 2: 三级思考深度系统——Deep Think Mini

Gemini 3.1 Pro 引入了全新的三级思考深度系统,开发者可以根据任务复杂度灵活调节「推理预算」:

关键点: 3.1 Pro 的 high 级别重新定义了含义——它现在是 Gemini Deep Think 的「迷你版」,推理深度远超 3.0 Pro 的 high。而 3.1 的 medium 大致等于 3.0 的 high,这意味着即使用 medium 也能获得原来最高级别的推理质量。

升级 3: 编码能力跻身顶尖——SWE-Bench 80.6%

Gemini 3.1 Pro 在编码领域的表现堪称飞跃:

SWE-Bench Verified 80.6% 的成绩意味着 Gemini 3.1 Pro 在软件工程任务上已经与 Claude Opus 4.6 (80.9%) 几乎持平,差距仅 0.3 个百分点。

Terminal-Bench 2.0 评估的是 Agent 终端编码能力——从 56.9% 到 68.5% 的提升,说明 3.1 Pro 在 Agentic 场景中的可靠性大幅增强。

升级 4: 输出能力和效率全面提升

65K 的输出上限意味着模型可以一次性生成完整的长文档、大段代码或详细的分析报告,无需多次请求拼接。

文件上传从 20MB 扩展到 100MB,结合 1M token 上下文,可以直接分析大型代码仓库、长视频或大量文档。

YouTube URL 直接传入是一个实用的新功能——开发者可以在 prompt 中直接传入 YouTube 链接,模型会自动分析视频内容,无需手动下载上传。

升级 5: customtools 专用端点——Agent 开发利器

谷歌还同步推出了 gemini-3.1-pro-preview-customtools 专用端点,这是一个针对 Agent 开发场景深度优化的版本:

• 工具调用优先级优化: 专门调优了 view_file、search_code 等开发者常用工具的调用优先级
• Bash + 自定义函数混合: 特别适合需要在 bash 命令和自定义函数之间切换的 Agent 工作流
• Agentic 场景稳定性: 在多步骤 Agent 任务中的可靠性高于通用版本

这意味着如果你正在构建 AI 编程助手、代码审查 Bot、自动化运维 Agent 等工具,customtools 端点是更好的选择。

升级 6: 网络搜索能力飞跃——BrowseComp 85.9%

BrowseComp 基准测试评估模型的 Agent 网络搜索能力,Gemini 3.1 Pro 达到 85.9%,而 3.0 Pro 仅为 59.2%——提升幅度达 26.7 个百分点。

这项能力对于需要实时信息检索的应用(如研究助手、竞品分析、新闻摘要)有重大意义。

💡 技术洞察: Gemini 3.1 Pro 还推出了专门的 gemini-3.1-pro-preview-customtools 端点,专为混合 bash 命令和自定义函数的开发者优化,特别调优了 view_file、search_code 等工具的优先级。通过 API易 apiyi.com 可以直接调用此专用端点。

Gemini 3.1 Pro Preview API 调用实战

极简调用示例 (Python)

import openai

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

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析这段代码的时间复杂度并给出优化建议:\n\ndef two_sum(nums, target):\n    for i in range(len(nums)):\n        for j in range(i+1, len(nums)):\n            if nums[i] + nums[j] == target:\n                return [i, j]"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
import base64

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

# 示例 1: 高推理深度 - 复杂数学推理
response_math = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "证明: 对于所有正整数 n, n^3 - n 必然能被 6 整除。请给出严格的数学证明。"
    }],
    temperature=0.2,
    max_tokens=4096
)

# 示例 2: 多模态分析 - 图片理解
with open("architecture.png", "rb") as f:
    img_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response_vision = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "详细分析这张系统架构图,指出潜在的性能瓶颈和改进建议"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_data}"}}
        ]
    }],
    max_tokens=8192
)

# 示例 3: 长上下文代码分析
with open("large_codebase.txt", "r") as f:
    code_content = f.read()  # 可达数十万 tokens

response_code = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位资深软件架构师,请仔细分析整个代码仓库。"},
        {"role": "user", "content": f"以下是完整代码仓库:\n\n{code_content}\n\n请分析:\n1. 整体架构设计\n2. 潜在的 bug\n3. 性能优化建议\n4. 代码重构方案"}
    ],
    max_tokens=16384  # 利用 65K 输出能力
)

print(f"数学推理: {response_math.choices[0].message.content[:200]}...")
print(f"视觉分析: {response_vision.choices[0].message.content[:200]}...")
print(f"代码分析: {response_code.choices[0].message.content[:200]}...")

🎯 接入提示: 通过 API易 apiyi.com 调用 Gemini 3.1 Pro Preview,使用标准 OpenAI SDK 即可,无需安装额外依赖。已有 OpenAI 格式项目只需修改 base_url 和 model 参数即可切换。

Gemini 3.1 Pro Preview 与竞品详细对比

关键基准综合对比表

各模型适用场景建议

💰 成本对比: 同等旗舰级能力,Gemini 3.1 Pro 的 Input 价格 ($2.00) 仅为 Claude Opus 4.6 ($15.00) 的 13%。对于推理和多模态场景,性价比优势极为明显。通过 API易 apiyi.com 平台可以用同一个接口快速切换测试。

Gemini 3.1 Pro Preview 最佳实践

善用三级思考深度

# 复杂推理用 high (Deep Think Mini 模式)
# 日常任务用 medium (等价于旧版 high)
# 简单任务用 low (最快响应)

# 在 API易 调用时,通过 extra_body 传递思考级别
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "你的问题"}],
    extra_body={"thinking_level": "high"}  # high/medium/low
)

充分利用 1M Token 上下文窗口

Gemini 3.1 Pro Preview 的 1M token 上下文窗口是当前所有旗舰模型中最大的。以下是几个高价值使用场景:

代码仓库全局分析: 将数十个文件一次性传入,让模型理解完整架构后给出重构建议。这比逐文件分析更能发现跨模块的耦合问题和全局优化机会。

长文档深度理解: 法律合同、技术规格书、学术论文集——1M token 可以装下一本完整的书。结合 3.1 Pro 增强的推理深度,长文档中的隐含关联也能被识别出来。

YouTube 视频分析 (新功能): 直接在 prompt 中传入 YouTube URL,无需下载和上传视频文件。模型会自动分析视频内容,适合内容审核、竞品分析、教程总结等场景。

多轮对话长期记忆: 1M token 窗口意味着模型可以「记住」极长的对话历史,在需要大量上下文的客服、咨询、教学场景中优势明显。

注意 200K 价格阈值: 当输入超过 200K tokens 时,价格从 $2/$12 翻倍到 $4/$18。建议在使用长上下文时先评估实际 token 数,对于 200K-300K 之间的场景,考虑精简输入以控制在 200K 以内可以节省一半成本。

customtools 端点的使用方式

如果你在构建 Agent 应用,gemini-3.1-pro-preview-customtools 端点值得优先考虑:

# Agent 开发专用端点
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview-customtools",  # Agent 优化版本
    messages=[{"role": "user", "content": "查找项目中所有未处理的异常并给出修复建议"}],
    tools=[
        {"type": "function", "function": {"name": "search_code", "description": "搜索代码"}},
        {"type": "function", "function": {"name": "view_file", "description": "查看文件"}},
    ]
)

该端点在工具调用的准确性和可靠性上优于通用版本,特别适合 bash 命令与自定义函数混合使用的场景。

成本优化策略

从 Gemini 3.0 Pro 迁移到 3.1 Pro 的步骤

迁移过程极其简单,以下是完整步骤:

第一步: 修改 model 参数

# 旧版
model="gemini-3-pro-preview"
# 新版
model="gemini-3.1-pro-preview"

第二步: 测试核心功能——在你的主要使用场景中跑几个典型 case,确认输出质量符合预期。

第三步: 探索新能力——尝试 high 思考级别的深度推理、100MB 文件上传、YouTube URL 分析等 3.1 新增功能。

第四步: 优化成本——根据不同任务设置合适的思考级别,用 medium 替代 high 处理日常任务,可以在保持质量的同时降低延迟和 token 消耗。

🎯 迁移建议: 在 API易 apiyi.com 平台上,迁移只需修改一个参数。建议先保留旧模型调用作为 fallback,确认 3.1 稳定后再全量切换。

常见问题

Gemini 3 系列模型全景选择指南

Gemini 3 系列目前已有多个可用模型,不同场景应选择不同版本:

选择决策树:

• 需要最强推理和编码? → gemini-3.1-pro-preview
• 需要最快速度和最低成本? → gemini-3-flash-preview
• 需要生成图片? → gemini-3-pro-image-preview
• 已在用 3.0 Pro? → 直接升级到 gemini-3.1-pro-preview

什么场景不适合 Gemini 3.1 Pro Preview

虽然 3.1 Pro 在多数场景表现优异,但以下场景可能有更好的选择:

• 需要极致编码准确性: Claude Opus 4.6 的 SWE-Bench 80.9% 仍略高于 3.1 Pro 的 80.6%,差距虽小但在极端精度要求下可能有意义
• 需要极低延迟的实时应用: 3.1 Pro 的 high 思考模式延迟较高,此时 Gemini 3 Flash 或 Claude Sonnet 4.6 是更好的选择
• 需要稳定的 SLA 保证: Preview 模型不提供正式版的 SLA 承诺,对可用性要求极高的生产环境需评估风险
• 简单任务过度使用: 如果任务复杂度不高,使用 3.1 Pro 可能是成本浪费,Flash 系列更划算

Gemini 3.1 Pro Preview 的竞争优势总结

在 2026 年 2 月的 AI 模型格局中,Gemini 3.1 Pro Preview 的核心竞争优势可以归纳为 3 个「最」:

1. 最大上下文: 1M tokens,是 Claude Opus 4.6 (200K) 的 5 倍
2. 最低旗舰价: Input $2.00,是 Claude Opus 4.6 ($15.00) 的 13%
3. 最强推理跃升: ARC-AGI-2 翻倍到 77.1%,推理维度领先所有竞品

相对劣势主要在纯编码场景(SWE-Bench 80.6% vs Claude Opus 80.9%,差距极小)和 Agent 生态成熟度上。

💡 综合建议: 对于大多数开发者来说,Gemini 3.1 Pro Preview 的性价比是当前旗舰模型中最优的。通过 API易 apiyi.com 可以在同一个平台上对比测试 Gemini、Claude、GPT 等所有主流模型,找到最适合自己场景的选择。

总结: 同价格翻倍升级,Gemini 3.1 Pro Preview 值得立即切换

Gemini 3.1 Pro Preview 是一次价格不变、能力翻倍的重大升级:

1. 推理翻倍: ARC-AGI-2 从 ~35% 到 77.1%,是 3.0 的 2 倍以上
2. 编码追平顶尖: SWE-Bench 80.6%,与 Claude Opus 4.6 仅差 0.3%
3. Agent 能力飞跃: Terminal-Bench +20%,BrowseComp +45%,MCP Atlas +28%
4. 效率全面提升: 输出 65K tokens,文件上限 100MB,效率 +15%
5. 三级思考系统: high 模式等同 Deep Think Mini,按需调节推理预算

现在就通过 API易 apiyi.com 体验 Gemini 3.1 Pro Preview——统一接口、即刻可用,model 参数改为 gemini-3.1-pro-preview 即可完成升级。

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: 官方功能介绍和基准成绩

2. Google DeepMind 模型卡: Gemini 3.1 Pro 技术细节

   • 链接: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • 说明: 安全评估和详细参数

3. Gemini API 官方文档: 模型列表和调用方法

   • 链接: ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview
   • 说明: API 参数、定价和使用指南

4. VentureBeat 报道: Gemini 3.1 Pro 首测印象

   • 链接: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • 说明: Deep Think Mini 特性和实际体验

5. MarkTechPost 分析: Gemini 3.1 Pro 技术解读

   • 链接: marktechpost.com/2026/02/19/google-ai-releases-gemini-3-1-pro
   • 说明: 基准测试数据和行业影响

📝 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 Preview API, API易上线, 推理翻倍, SWE-Bench 80.6%, ARC-AGI-2 77.1%