Comparação Completa Gemini 3.1 Pro vs 3.0 Pro Preview: 9 Diferenças Principais Detalhadas pelo Mesmo Preço

Os preços do Gemini 3.1 Pro Preview e do Gemini 3.0 Pro Preview são exatamente os mesmos — Input $2.00, Output $12.00 / milhão de tokens. Aí vem a pergunta: onde o 3.1 é realmente melhor que o 3.0? Vale a pena mudar?

A resposta é: vale muito a pena, e não há motivo algum para não mudar.

Este artigo comparará as diferenças entre as duas versões item por item usando dados de benchmark reais. Spoiler do veredito: a pontuação de raciocínio ARC-AGI-2 do 3.1 Pro saltou de 31,1% para 77,1%, um aumento de 2,5 vezes; a codificação no SWE-Bench subiu de 76,8% para 80,6%; e a pesquisa no BrowseComp saltou de 59,2% para 85,9%. Isso não é um ajuste fino, é um upgrade de geração.

Valor central: Ao terminar de ler, você entenderá claramente cada melhoria específica do 3.1 Pro em relação ao 3.0 Pro e como escolher entre eles em diferentes cenários.

Tabela Comparativa de Parâmetros: Gemini 3.1 Pro vs 3.0 Pro

Primeiro, vamos ver as diferenças nos parâmetros técnicos:

Preço, janela de contexto e data de corte do conhecimento permanecem exatamente os mesmos. Todas as mudanças são puros ganhos de capacidade.

🎯 Conclusão central: O preço não aumenta nem um centavo, mas as funcionalidades só aumentam. Do ponto de vista técnico, o 3.1 Pro é um substituto superior direto do 3.0 Pro. Ao usar via APIYI (apiyi.com), basta alterar o parâmetro model de gemini-3-pro-preview para gemini-3.1-pro-preview para concluir o upgrade.

Diferença 1: Capacidade de Raciocínio — De "Excelente" a "Excepcional"

Esta é a maior melhoria da versão 3.0 para a 3.1, e também o ponto de atualização mais enfatizado oficialmente pelo Google.

O salto no ARC-AGI-2 é o mais impressionante: de 31,1% para 77,1%, não é apenas o dobro, mas sim 2,5 vezes mais. Este benchmark avalia a capacidade do modelo de resolver novos padrões lógicos — ou seja, tipos de problemas de raciocínio que o modelo nunca viu antes. A pontuação de 77,1% também supera os 68,8% do Claude Opus 4.6, estabelecendo uma posição de liderança na dimensão de raciocínio.

O motivo técnico por trás disso: O Google descreve oficialmente o 3.1 Pro como possuindo "unprecedented depth and nuance" (profundidade e nuances sem precedentes), enquanto a descrição do 3.0 Pro era "advanced intelligence" (inteligência avançada). Isso não é apenas uma mudança no marketing; os dados do ARC-AGI-2 provam que houve um salto qualitativo na profundidade do raciocínio.

Diferença 2: Sistema de Níveis de Pensamento — De 2 para 3 níveis

Esta é uma das melhorias mais práticas do 3.1 Pro para o uso no dia a dia.

Sistema de Pensamento do 3.0 Pro (2 níveis)

Sistema de Pensamento do 3.1 Pro (3 níveis)

Informação crucial: O nível "medium" do 3.1 Pro ≈ "high" do 3.0 Pro. Isso significa que:

• Usando o "medium" do 3.1, você obtém a mesma qualidade de raciocínio do nível mais alto do 3.0.
• O "high" do 3.1 é um patamar totalmente novo — semelhante a uma versão "mini" do Gemini Deep Think.
• Para a mesma qualidade de raciocínio (medium), a latência é menor do que no "high" do 3.0.

💡 Dica Prática: Se você usava constantemente o modo "high" do 3.0 Pro, ao mudar para o 3.1 Pro, sugerimos começar pelo nível "medium" — a qualidade de raciocínio é equivalente, mas a latência é menor. Mude para o "high" (Deep Think Mini) apenas quando encontrar tarefas de raciocínio realmente complexas. Assim, você terá uma experiência geral melhor sem aumentar os custos. A plataforma APIYI (apiyi.com) suporta o envio do parâmetro thinking_level.

Diferença 3: Capacidade de codificação — Entrando no primeiro escalão

A melhoria no SWE-Bench Verified pode parecer de apenas 3,8 pontos percentuais (76,8% → 80,6%) à primeira vista, mas, nessa faixa de pontuação, cada 1% de evolução é extremamente difícil. O resultado de 80,6% faz com que a distância entre o Gemini 3.1 Pro e o Claude Opus 4.6 (80,9%) diminua para apenas 0,3% — passando de "líder do segundo escalão" para "lado a lado com o primeiro escalão".

A evolução no Terminal-Bench 2.0 é ainda mais notável: de 56,9% para 68,5%, um aumento de 20,4%. Este benchmark avalia especificamente a capacidade do Agent de executar tarefas de codificação em ambientes de terminal. Esse salto de 11,6 pontos percentuais significa que a confiabilidade do 3.1 Pro em cenários de programação automatizada foi drasticamente reforçada.

Diferença 4: Capacidades de Agent e busca — Um salto gigantesco

Estes dois itens representam os benchmarks com maior evolução na transição do 3.0 para o 3.1:

BrowseComp avalia a capacidade de busca na web do Agent — saltou de 59,2% para 85,9%, um aumento de 26,7 pontos percentuais. Isso tem um significado enorme para quem está construindo assistentes de pesquisa, ferramentas de análise competitiva ou Agents de recuperação de informações em tempo real.

MCP Atlas mede a capacidade de fluxos de trabalho multietapas usando o Model Context Protocol — subiu de 54,1% para 69,2%. O MCP é o padrão de protocolo para Agents impulsionado pelo Google, e essa melhoria mostra que a capacidade de coordenação e execução do 3.1 Pro em fluxos de trabalho complexos de Agents foi significativamente aprimorada.

Endpoint dedicado customtools: O 3.1 Pro também introduziu o endpoint dedicado gemini-3.1-pro-preview-customtools, otimizado especificamente para cenários de chamadas mistas entre comandos bash e funções personalizadas. Esse endpoint ajustou a prioridade de chamada para ferramentas comuns entre desenvolvedores, como view_file e search_code, sendo mais estável e confiável do que o endpoint geral em cenários de Agents como operações automatizadas (AIOps) e assistentes de programação de IA.

🎯 Atenção, desenvolvedores de Agents: Se você está construindo bots de revisão de código, Agents de implantação automatizada ou ferramentas semelhantes, recomendamos fortemente o uso do endpoint customtools. Você pode chamar este endpoint diretamente através do APIYI (apiyi.com), basta preencher o parâmetro model como gemini-3.1-pro-preview-customtools.

Diferença 5: Capacidade de Saída e Recursos de API

Limite de saída de 65K: Permite gerar documentos longos, grandes blocos de código ou relatórios de análise detalhados de uma só vez, sem a necessidade de dividir em várias requisições e depois juntar as partes.

Upload de arquivos de 100MB: A expansão de 20MB para 100MB significa que você pode fazer upload direto de repositórios de código maiores, conjuntos de documentos PDF ou arquivos de mídia para análise.

Envio direto de URL do YouTube: Ao inserir um link do YouTube diretamente no prompt, o modelo analisa automaticamente o conteúdo do vídeo — sem que você precise baixar, converter ou fazer o upload manualmente.

Aumento de 15% na eficiência de saída: Feedback real do Diretor de IA da JetBrains — o 3.1 Pro entrega resultados mais confiáveis usando menos tokens. Isso significa que, para a mesma tarefa, o consumo real de tokens é menor, resultando em um custo-benefício melhor.

Valor de cada recurso para diferentes usuários

💰 Teste de custo: Em tarefas idênticas, o consumo real de tokens de saída do 3.1 Pro é, em média, 10-15% menor que o do 3.0 Pro. Para aplicações corporativas com milhões de tokens diários, a mudança pode economizar centenas de dólares por mês. Você pode comparar isso com precisão através das estatísticas de uso do APIYI (apiyi.com).

Diferença 6: Eficiência de Saída — Melhores resultados com menos tokens

Esta é uma melhoria que costuma passar despercebida, mas que tem um grande impacto prático. Segundo Vladislav Tankov, Diretor de IA da JetBrains: o 3.1 Pro apresenta uma melhoria de 15% na qualidade, consumindo menos tokens de saída em comparação ao 3.0 Pro.

O que isso significa na prática?

Custo de uso real menor: Embora o preço unitário seja o mesmo, o 3.1 Pro gasta menos tokens para concluir a mesma tarefa, o que reduz o valor final da fatura. Imagine uma aplicação que consome 1 milhão de tokens de saída por dia; um aumento de 15% na eficiência economiza cerca de US$ 1,80 por dia em taxas de saída.

Velocidade de resposta mais rápida: Menos tokens de saída significam um tempo de geração menor. Em aplicações em tempo real sensíveis à latência, esse ganho é valioso.

Qualidade de saída mais refinada: O 3.1 Pro não está simplesmente "falando menos", mas sim "sendo mais preciso" — transmitindo a mesma quantidade de informação (ou até mais) com uma linguagem mais compacta, reduzindo redundâncias e "enchente de linguiça".

Diferença 7: Segurança e Confiabilidade

Embora o aumento na segurança não seja numericamente expressivo, a direção está correta — as capacidades foram aprimoradas sem sacrificar a segurança. A melhoria na estabilidade de tarefas longas é especialmente importante para aplicações de Agentes, o que significa que, em fluxos de trabalho de várias etapas, o 3.1 Pro tem menos chances de "se perder" ou gerar saídas não confiáveis.

Diferença 8: Mudanças na Descrição do Posicionamento Oficial

De "advanced" para "unprecedented", de "agentic and vibe coding" para "powerful coding" — a mudança no vocabulário reflete o upgrade no posicionamento. O 3.0 Pro enfatizava o "avançado" e a "inovação" (vibe coding), enquanto o 3.1 Pro foca na "profundidade" e no "poder".

Diferença 9: Sugestões de uso — quando usar cada um

Exemplo de código de migração

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interface unificada APIYI
)

# 3.0 Pro → 3.1 Pro: mude apenas um parâmetro
# Versão antiga: model="gemini-3-pro-preview"
# Versão nova: model="gemini-3.1-pro-preview"

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",  # Único lugar que precisa ser alterado
    messages=[{"role": "user", "content": "Analise os gargalos de desempenho deste código"}]
)

import openai
import time

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interface unificada APIYI
)

test_prompt = "Dado o array [3,1,4,1,5,9,2,6], use merge sort e analise a complexidade de tempo"

# Testando 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

# Testando 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"\nResposta 3.0:\n{resp_30.choices[0].message.content[:300]}...")
print(f"\nResposta 3.1:\n{resp_31.choices[0].message.content[:300]}...")

Notas de migração e melhores práticas

Passo 1: Testar cenários principais
Compare a saída do 3.0 e do 3.1 nos seus 3 a 5 comandos mais usados. Foque na qualidade do raciocínio, precisão do código e formato de saída.

Passo 2: Ajustar o nível de pensamento
Se você usava o modo high no 3.0, ao mudar para o 3.1, sugerimos começar com o medium (qualidade de raciocínio equivalente, mas mais rápido). Use o high (Deep Think Mini) apenas quando realmente precisar de raciocínio profundo.

Passo 3: Explorar novas capacidades
Experimente funções exclusivas do 3.1, como upload de arquivos de 100MB, análise de URLs do YouTube e saídas longas de 65K, para descobrir novos cenários de aplicação.

Passo 4: Migração total
Após confirmar os resultados, altere todas as chamadas de gemini-3-pro-preview para gemini-3.1-pro-preview. Recomendamos manter o 3.0 como fallback até que o 3.1 esteja rodando de forma estável no seu cenário por pelo menos uma semana.

🚀 Migração Rápida: Através da plataforma APIYI (apiyi.com), a migração do 3.0 para o 3.1 requer apenas a mudança de um parâmetro. Sugerimos rodar alguns testes A/B em cenários críticos para confirmar o efeito antes de fazer a troca total.

Perguntas Frequentes (FAQ)

Sugestões de upgrade do Gemini 3.1 Pro para diferentes perfis de usuário

Diferentes tipos de desenvolvedores obtêm benefícios variados no upgrade da versão 3.0 para a 3.1. Confira as recomendações específicas:

💡 Sugestão geral: Independentemente do seu perfil, você pode usar a APIYI (apiyi.com) para manter as versões 3.0 e 3.1 simultaneamente. Faça testes A/B para confirmar os resultados antes da migração total. Custo zero de migração, risco zero.

Fluxo de decisão para migração do Gemini 3.1 Pro

Siga estes passos para decidir se deve migrar:

1. Sua aplicação depende da precisão do raciocínio? → Sim → Troque agora (melhoria de 148% no ARC-AGI-2)
2. Sua aplicação envolve Agents ou busca? → Sim → Altamente recomendado (BrowseComp +45%)
3. Seus comandos (prompts) são altamente personalizados? → Sim → Teste primeiro no modo medium, confirme a consistência e depois migre
4. Você faz apenas perguntas e respostas simples ou tradução? → Sim → Pode trocar a qualquer momento, o resultado será no mínimo igual, mas com mais eficiência
5. Não tem certeza? → Faça um teste A/B com seus 5 principais comandos na APIYI (apiyi.com). Você terá a resposta em 10 minutos.

Resumo: 9 Diferenças Principais

Resumo em uma frase: Mesmo preço, API compatível e melhor em todos os indicadores — o Gemini 3.1 Pro Preview é um upgrade gratuito de geração em relação ao 3.0 Pro Preview. Não há motivo para não migrar.

Recomendamos realizar a migração rapidamente via APIYI (apiyi.com), basta alterar o parâmetro do modelo.

Referências

1. Blog Oficial do Google: Anúncio de lançamento do Gemini 3.1 Pro

   • Link: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • Descrição: Resultados oficiais de benchmarks e apresentação de funcionalidades

2. Model Card do Google DeepMind: Detalhes técnicos e avaliação de segurança do 3.1 Pro

   • Link: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • Descrição: Dados de segurança e parâmetros detalhados

3. Primeiros testes da VentureBeat: Experiência aprofundada com os recursos do Deep Think Mini

   • Link: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • Descrição: Relatório de experiência prática sobre o sistema de pensamento de três níveis

4. Artificial Analysis: Dados comparativos entre 3.1 Pro e 3.0 Pro

   • Link: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-gemini-3-pro
   • Descrição: Comparação de benchmarks de terceiros e análise de desempenho

📝 Autor: Equipe APIYI | Para troca de conhecimentos técnicos, visite APIYI apiyi.com
📅 Data de atualização: 20 de fevereiro de 2026
🏷️ Palavras-chave: Gemini 3.1 Pro vs 3.0 Pro, comparação de modelos, raciocínio dobrado, SWE-Bench, ARC-AGI-2, Deep Think Mini