Gemini 3.1 Pro Preview リリース解説：3つの主要アップデートとAPI連携ガイド

谷歌刚刚在 AI Studio 上线了一个新模型——Gemini 3.1 Pro Preview。模型 ID 为 gemini-3.1-pro-preview,官方描述是「Our latest SOTA reasoning model with unprecedented depth and nuance, and powerful multimodal understanding and coding capabilities」。

值得关注的是,Gemini 3 Pro 至今没有摘掉「Preview」的标签发布正式版,谷歌却直接推出了 3.1 版本——而且依然是 Preview。这背后的策略值得深思。

核心价值: 本文将解析 Gemini 3.1 Pro Preview 的核心升级、定价信息、API 接入方法,以及谷歌为何选择这种「跳版本」发布策略。

Gemini 3.1 Pro Preview 核心参数速览

从 AI Studio 的模型选择页面可以直接获取到以下官方参数:

从参数表可以看出,Gemini 3.1 Pro Preview 与 3.0 版本价格完全相同,知识截止日期也一致。核心差异在于模型能力的描述发生了变化——从「advanced intelligence」升级为「unprecedented depth and nuance」,暗示推理深度是本次升级的重点。

🎯 接入建议: Gemini 3.1 Pro Preview 目前已在 AI Studio 上线。API 正式开放后,APIYI apiyi.com 将第一时间接入,届时可通过统一接口直接调用,无需额外配置。

Gemini 3.1 Pro Preview の 3 つの核心的なアップグレード

アップグレード 1: 推理の深みが新たな高みへ (Unprecedented Depth)

Gemini 3.1 Pro Preview の公式説明では、「unprecedented depth and nuance（かつてない深みとニュアンス）」という言葉が特に強調されています。これは 3.0 バージョンとの最も明らかな違いです。

推理の深さの向上とは？

Gemini 3 シリーズでは、thinking_level パラメータを介してモデルの内部推理の深さを制御できます。

Gemini 3.0 Pro Preview は、GPQA Diamond（大学院レベルの科学的推理）や MathArena Apex（数学競技）ですでにトップクラスの成績を収めています。3.1 バージョンで「unprecedented（前例のない）」と強調されていることは、これらの難易度の高い推理タスクにおいて、さらなる突破口を開いたことを意味しています。

アップグレード 2: マルチモーダル理解能力の強化

公式説明にある「powerful multimodal understanding（強力なマルチモーダル理解）」は、Gemini 3 Pro の核心的な強みである、100万トークンのコンテキストウィンドウによるテキスト、音声、画像、動画、PDF、そしてコードベース全体の理解能力を継承しています。

Gemini 3 Pro のマルチモーダルベンチマークにおけるパフォーマンス：

3.1 バージョンではこれをベースにさらに最適化が行われており、特に「nuance（ニュアンス・繊細さ）」の面で、クリエイティブな表現に含まれる微細なヒントをより正確に感知したり、複雑な問題の重なり合った階層を分解したりする能力が向上しています。

アップグレード 3: コーディング能力の継続的な強化

公式説明の「powerful coding capabilities（強力なコーディング能力）」は、コーディングが引き続き重点分野であることを示しています。Gemini 3.0 Pro Preview では「agentic and vibe coding capabilities（エージェント的かつ感覚的なコーディング能力）」が強調されていましたが、3.1 バージョンの説明でも「coding capabilities」という表現が使われており、コーディング能力が少なくとも同等以上の水準を維持していることを意味します。

コーディング分野における Gemini 3 Pro の実績：

• SWE-bench Verified: 76.8% (Claude Opus 4.6 の 80.9% に次ぐ数値)
• Gemini 2.5 Pro と比較して、解決したベンチマークタスクの数が 50% 以上向上

Gemini 3.1 Pro Preview はなぜ正式版をスキップして直接リリースされたのか

この記事で最も注目すべき問いはこれです：Gemini 3 Pro の正式版がいまだにリリースされていない中、なぜ Google は直接 3.1 を発表したのでしょうか？

原因分析 1：外部の競争圧力による迅速なイテレーションの強制

2026年2月は、AIモデル分野において最も競争が激化した月の一つとなりました：

Claude Opus 4.6 は SWE-bench Verified で 80.9% に達しましたが、Gemini 3 Pro は 76.8% であり、約4ポイントの差をつけられました。また、ミドルレンジモデルである Claude Sonnet 4.6 も 79.6% に達し、Gemini 3 Pro にほぼ並ぶ勢いを見せました。このような競争環境下で、Google は競争力を維持するために改良版を迅速に投入する必要があったのです。

原因分析 2：Preview 戦略におけるビジネス上の検討事項

Google が正式版をリリースせず「Preview（プレビュー）」状態を維持し続けているのは、以下の理由が考えられます：

コミットメントリスクの低減: Preview モデルは「Pre-GA Offerings Terms（一般提供前サービス利用規約）」の制約を受けるため、Google は正式版と同レベルの SLA（サービス品質保証）を提供する必要がありません。これにより、正式版としての安定性の約束を負うことなく、より速いペースでイテレーションを行うことができます。

イテレーションサイクルの加速: 正式版のリリースには、長期間の安定性テストと互換性の検証が必要です。Preview 状態を維持することで、Google は改良版をより迅速に提供できるようになります。実際、3.0 から 3.1 への更新はわずか数ヶ月の間隔で行われました。

ユーザーフィードバックの収集: Preview 段階では、多くの開発者から実際の使用フィードバックを収集でき、それを後の正式版リリースの指針として活用できます。

原因分析 3：Google の命名戦略の進化

命名規則から見ると、「3.1」は Gemini シリーズにおける Google のイテレーションパターンに従っています：

• Gemini 1.0 → 1.5 → 2.0 → 2.5 → 3.0 → 3.1
• マイナーバージョンの更新（.1 など）は、通常、アーキテクチャレベルの変化ではなく、パフォーマンスの微調整、バグ修正、および特定の機能強化を意味します。

これは Anthropic の命名戦略とは対照的です。Claude は 3.5 から直接 4.5、さらには 4.6 へと飛んでおり、バージョン番号の変化は大きいものの、リリース頻度が異なります。

💡 業界の考察: 2026年の AI モデル競争は「Preview こそが製品」という段階に入っています。Google、Anthropic、OpenAI はいずれもモデルのイテレーションを加速させており、Preview/Beta 状態は例外ではなく常態となっています。APIYI (apiyi.com) を利用すれば、各社の最新モデルを個別の登録や設定なしで、いち早く体験することができます。

Gemini 3.1 Pro Preview API 導入ガイド

現在のステータス

本稿執筆時点で、Gemini 3.1 Pro Preview は AI Studio のウェブ版で公開されていますが、API はまだ完全に開放されていない可能性があります。以下のコードは、API が正式に開放された後の導入シナリオに適用可能です。

シンプルな呼び出し例

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 統合インターフェース。Gemini API 公開後すぐに利用可能
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "以下のコードの時間計算量を分析し、最適化案を提示してください"}
    ],
    temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 統合インターフェース
)

# 高い推論深度での呼び出し - 複雑な推論タスクに最適
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "あなたは熟練したアルゴリズムの専門家です。厳密な数学的推論を用いて問題を分析してください。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": """
            n 個の整数を含む配列が与えられたとき、以下の条件を満たす全ての三つ組（トリプレット）を見つけてください：
            1. 3つの要素の和がターゲット値 target と等しい
            2. 3つの要素のインデックスが互いに異なる
            3. 重複のない三つ組をすべて返す

            最適解の時間計算量と空間計算量を分析し、完全な実装を提示してください。
            """
        }
    ],
    temperature=0.3,
    max_tokens=4096
)

print(response.choices[0].message.content)
print(f"\nToken 使用量: {response.usage}")

🚀 クイックスタート: API が正式に開放された後、APIYI (apiyi.com) プラットフォームを通じて Gemini 3.1 Pro Preview を直接呼び出すことができます。Google の API Key を申請する必要はなく、OpenAI 互換フォーマットをサポートしているため、既存のプロジェクトから修正なしで切り替えが可能です。

Gemini 3.1 Pro Preview 使用のベストプラクティス

タスクに応じた推論深度の選択

Gemini 3.1 Pro Preview はパラメータを通じて推論の深さを制御できます。適切に選択することで、品質とコストの最適なバランスを実現できます。

1M トークンのコンテキストウィンドウを最大限に活用する

Gemini 3.1 Pro Preview の 1M トークンというコンテキストウィンドウは、Claude や GPT シリーズに対する独自の強みです。以下のシナリオで特に威力を発揮します。

リポジトリレベルのコード分析: プロジェクト全体のコードを一度に入力し、モデルに全体のアーキテクチャを理解させた上でコードレビューやリファクタリングの提案を行わせます。これは、ファイルごとに分析するよりもモジュールを跨いだ問題を発見しやすくなります。

長文ドキュメントの理解: 法的契約書、学術論文集、技術仕様書などの超長文ドキュメントを処理する際、1M トークンのウィンドウにより情報の欠落を防ぐことができます。

マルチモーダル総合分析: テキストによる説明、アーキテクチャ図、ビデオデモ、コードを同時に入力し、モデルに複数の次元から問題を理解させることができます。

マルチモーダル入力の解像度制御

media_resolution パラメータを使用して、ビジュアル処理の精度を制御します。

# 高精度なビジュアル分析 - 詳細な要求が必要なシナリオに適しています
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "このアーキテクチャ図内のすべてのコンポーネントとデータの流れを分析してください"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}
        ]
    }],
    extra_body={"media_resolution": "high"}  # low/medium/high
)

🎯 最適化のアドバイス: 画像の内容を大まかに識別するだけでよいシナリオでは、low 解像度を使用することで、トークン消費量とレイテンシを大幅に削減できます。APIYI (apiyi.com) の統合インターフェース経由で呼び出す場合も、これらのパラメータは同様にサポートされます。

Gemini 3.1 Pro Preview と競合モデルの比較

各モデルの適用シナリオ推奨

💰 コスト比較: Gemini 3.1 Pro Preview の入力価格 ($2.00/M トークン) は、Claude Opus 4.6 ($15.00/M トークン) のわずか 13% であり、現在のフラッグシップ級モデルの中で最もコストパフォーマンスの高い選択肢です。APIYI (apiyi.com) プラットフォームを利用すれば、統一されたインターフェースで各モデルの効果を素早く比較テストできます。

よくある質問

Gemini 3 シリーズ モデル選択ガイド

現在、Gemini 3 シリーズには複数のモデルが用意されており、適切なバージョンを選択することはコストと効果に大きく影響します。

選択のアドバイス:

• すでに gemini-3-pro-preview を使用しており、その効果に満足している場合は、価格はそのままで能力が向上した gemini-3.1-pro-preview へシームレスに切り替えることができます。
• 推論の深さよりもレスポンス速度を重視する場合は、gemini-3-flash-preview がより良い選択肢となります。
• 画像生成のニーズには、専用の gemini-3-pro-image-preview を使用してください（ただし、このモデルは最近 503 エラーによる過負荷の問題が発生している点に注意が必要です）。

💡 選定のアドバイス: どのモデルを使うべきか迷っていますか？APIYI（apiyi.com）プラットフォームなら、1 つの API キーですべての Gemini 3 シリーズモデルを素早くテストでき、効果とレイテンシを比較してから決定することができます。

まとめ：Gemini 3.1 Pro Preview が示す3つのシグナル

1. Googleは開発サイクルを加速させている: 正式版をスキップして3.1を直接投入し、Preview版を先行公開する手法は、Googleのモデルリリースにおける常態的な戦略となっています。その背景には、AnthropicやOpenAIとの激しい競争圧力があります。

2. 推論の「深さ」が次の戦場: 公式の説明が「高度な知能（advanced intelligence）」から「かつてない深みとニュアンス（unprecedented depth and nuance）」へと引き上げられました。深層推論は、現在、各社のトップモデルにおける核心的な競争軸となっています。

3. 価格競争の継続: $2.00 / $12.00 という価格設定は、フラッグシップモデルの中で極めて競争力があります。Googleが価格面での優位性を活かして開発者の獲得を狙っているのは明白です。

APIの正式公開後は、APIYI（apiyi.com） を通じていち早く Gemini 3.1 Pro Preview を体験することをお勧めします。統一されたインターフェースにより、複雑な設定なしで、Claude Opus 4.6 などの他モデルとの迅速な比較テストが可能です。

参考リソース

1. Google AI Studio モデル選択ページ: Gemini 3.1 Pro Preview 公式パラメータ

   • リンク: aistudio.google.com/prompts/new_chat
   • 説明: オンラインで直接モデルを体験できます。

2. Google DeepMind – Gemini 3 Pro: モデル技術ドキュメント

   • リンク: deepmind.google/models/gemini/pro
   • 説明: ベンチマーク結果と技術的な詳細。

3. Gemini API 公式ドキュメント: モデルリストと呼び出し方法

   • リンク: ai.google.dev/gemini-api/docs/models
   • 説明: APIパラメータと使用ガイド。

4. MacObserver による報道: Gemini 3.1 Pro Preview の発見に関する記事

   • リンク: macobserver.com/news/gemini-3-1-pro-preview-spotted
   • 説明: 第三者による発見と分析。

📝 著者: APIYI Team | 技術的な交流は APIYI（apiyi.com）まで
📅 更新日: 2026年2月20日
🏷️ キーワード: Gemini 3.1 Pro Preview, Google AIモデル, API連携, Claude Opus 4.6 比較, AI推論モデル