Gemini 3.1 Pro Preview API уже доступен на APIYI: анализ 6 ключевых обновлений, удваивающих производительность инференса

好消息——Gemini 3.1 Pro Preview 已在 APIYI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。

Обзор ключевых характеристик Gemini 3.1 Pro Preview

🚀 Попробовать в деле: Gemini 3.1 Pro Preview уже доступна на APIYI (apiyi.com). Модель можно вызвать через OpenAI-совместимый формат, регистрация Google-аккаунта не требуется, а интеграция занимает всего 5 минут.

6 ключевых обновлений Gemini 3.1 Pro Preview

Обновление 1: Производительность в рассуждениях выросла вдвое — 77.1% на ARC-AGI-2

Это, пожалуй, самое впечатляющее улучшение. В бенчмарке ARC-AGI-2 (который оценивает способность модели решать абсолютно новые логические задачи) Gemini 3.1 Pro набрала 77.1%, что более чем в 2 раза превышает показатели Gemini 3.0 Pro.

Кроме того, в тесте MCP Atlas (измеряет способность к многошаговым рабочим процессам с использованием Model Context Protocol) версия 3.1 Pro достигла 69.2%, что на 15 процентных пунктов выше, чем 54.1% у 3.0 Pro.

Это означает качественный скачок в сценариях со сложными рассуждениями, многоступенчатыми логическими цепочками и в работе AI-агентов.

Обновление 2: Трехуровневая система глубины мышления — Deep Think Mini

В Gemini 3.1 Pro представлена новая система уровней мышления. Теперь разработчики могут гибко настраивать «бюджет на рассуждения» в зависимости от сложности задачи:

Важный нюанс: уровень high в 3.1 Pro — это теперь «мини-версия» Gemini Deep Think, и глубина его рассуждений намного превосходит уровень high в 3.0 Pro. При этом medium в версии 3.1 примерно соответствует старому high, а значит, даже на среднем уровне вы получите качество рассуждений, которое раньше было максимальным.

Обновление 3: Топовые возможности кодинга — 80.6% на SWE-Bench

Результаты Gemini 3.1 Pro в области программирования можно назвать настоящим прорывом:

Результат 80.6% на SWE-Bench Verified означает, что Gemini 3.1 Pro практически сравнялась с Claude Opus 4.6 (80.9%) в задачах программной инженерии — разрыв составляет всего 0.3%.

Terminal-Bench 2.0 оценивает способности агента работать в терминале: рост с 56.9% до 68.5% говорит о том, что надежность 3.1 Pro в агентных (agentic) сценариях значительно повысилась.

Обновление 4: Комплексное улучшение вывода и эффективности

Лимит вывода в 65K токенов позволяет модели за один раз генерировать объемные документы, большие куски кода или детальные аналитические отчеты без необходимости склеивать ответы из нескольких запросов.

Увеличение лимита загрузки файлов с 20 МБ до 100 МБ в сочетании с контекстом в 1 млн токенов позволяет напрямую анализировать крупные репозитории кода, длинные видео или массивные пакеты документов.

Прямая передача YouTube URL — очень удобная фича. Теперь разработчики могут просто вставить ссылку на YouTube в промпт, и модель сама проанализирует содержание видео без необходимости его скачивать и загружать вручную.

Обновление 5: Эндпоинт customtools — мощный инструмент для разработки агентов

Google также представила специализированный эндпоинт gemini-3.1-pro-preview-customtools, оптимизированный специально для создания AI-агентов:

• Оптимизация приоритетов вызова инструментов: Улучшена работа с часто используемыми инструментами вроде view_file и search_code.
• Смешивание Bash и кастомных функций: Идеально подходит для рабочих процессов агентов, где нужно переключаться между bash-командами и вызовами функций.
• Стабильность в агентных сценариях: Более высокая надежность в многошаговых задачах по сравнению с универсальной версией.

Если вы строите AI-помощника для программирования, бота для ревью кода или агента для автоматизации эксплуатации (DevOps), эндпоинт customtools будет лучшим выбором.

Обновление 6: Прорыв в возможностях веб-поиска — 85.9% на BrowseComp

Бенчмарк BrowseComp оценивает способности модели к поиску информации в сети в режиме агента. Gemini 3.1 Pro набрала в нем 85.9%, тогда как 3.0 Pro показывала лишь 59.2% — прирост составил внушительные 26.7 процентных пункта.

Это критически важно для приложений, требующих поиска информации в реальном времени: исследовательских ассистентов, инструментов анализа конкурентов или суммаризаторов новостей.

💡 Технический инсайт: Gemini 3.1 Pro также предлагает специальный эндпоинт gemini-3.1-pro-preview-customtools. Он оптимизирован для разработчиков, использующих комбинацию bash-команд и пользовательских функций, с особым вниманием к приоритетам таких инструментов, как view_file и search_code. Вы можете вызвать этот эндпоинт напрямую через APIYI (apiyi.com).

Практическое руководство по вызову Gemini 3.1 Pro Preview API

Минималистичный пример вызова (Python)

import openai

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

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Проанализируй временную сложность этого кода и предложи варианты оптимизации:\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"  # Унифицированный интерфейс APIYI
)

# Пример 1: Высокая глубина рассуждений — сложные математические доказательства
response_math = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Докажи: для любого целого положительного n выражение n^3 - n делится на 6. Приведи строгое математическое доказательство."
    }],
    temperature=0.2,
    max_tokens=4096
)

# Пример 2: Мультимодальный анализ — понимание изображений
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": "Подробно проанализируй эту схему системной архитектуры, укажи на потенциальные узкие места в производительности и предложи улучшения"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_data}"}}
        ]
    }],
    max_tokens=8192
)

# Пример 3: Анализ кода с длинным контекстом
with open("large_codebase.txt", "r") as f:
    code_content = f.read()  # Может достигать сотен тысяч токенов

response_code = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты — опытный системный архитектор. Пожалуйста, внимательно изучи весь репозиторий кода."},
        {"role": "user", "content": f"Ниже представлен полный репозиторий кода:\n\n{code_content}\n\nПроанализируй:\n1. Общую архитектуру\n2. Потенциальные баги\n3. Рекомендации по оптимизации производительности\n4. План рефакторинга"}
    ],
    max_tokens=16384  # Используем возможность вывода до 65K токенов
)

print(f"Математические рассуждения: {response_math.choices[0].message.content[:200]}...")
print(f"Визуальный анализ: {response_vision.choices[0].message.content[:200]}...")
print(f"Анализ кода: {response_code.choices[0].message.content[:200]}...")

🎯 Совет по интеграции: Для вызова Gemini 3.1 Pro Preview через APIYI (apiyi.com) используйте стандартный OpenAI SDK, никаких дополнительных зависимостей устанавливать не нужно. Если ваш проект уже настроен под формат OpenAI, просто измените параметры base_url и model.

Подробное сравнение Gemini 3.1 Pro Preview с конкурентами

Сводная таблица ключевых бенчмарков

Рекомендации по сценариям использования

💰 Сравнение затрат: При сопоставимых флагманских возможностях цена за входные токены (Input) у Gemini 3.1 Pro ($2.00) составляет всего 13% от цены Claude Opus 4.6 ($15.00). В задачах на рассуждение и мультимодальность преимущество в выгоде становится подавляющим. На платформе APIYI (apiyi.com) вы можете быстро переключаться между моделями через один и тот же интерфейс для тестирования.

Лучшие практики использования Gemini 3.1 Pro Preview

Используйте три уровня глубины рассуждений

# Для сложных рассуждений используйте high (режим Deep Think Mini)
# Для повседневных задач — medium (аналог старого high)
# Для простых задач — low (самый быстрый ответ)

# При вызове через APIYI передавайте уровень мышления в extra_body
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Ваш вопрос"}],
    extra_body={"thinking_level": "high"}  # high/medium/low
)

Максимально используйте контекстное окно в 1 млн токенов

Контекстное окно Gemini 3.1 Pro Preview в 1 млн токенов — самое большое среди всех текущих флагманских моделей. Вот несколько сценариев с высокой ценностью:

Глобальный анализ кодовой базы: Передайте десятки файлов за один раз, чтобы модель поняла всю архитектуру и предложила варианты рефакторинга. Это гораздо эффективнее пофайлового анализа для выявления проблем связности модулей и поиска возможностей глобальной оптимизации.

Глубокое понимание длинных документов: Юридические контракты, технические спецификации, сборники научных статей — 1 млн токенов позволяет вместить целую книгу. Благодаря усиленной логике версии 3.1 Pro, модель способна распознавать скрытые связи даже в очень длинных текстах.

Анализ видео с YouTube (новая функция): Передавайте URL видео прямо в промпте — скачивать и загружать файлы больше не нужно. Модель автоматически проанализирует содержание, что идеально подходит для модерации контента, анализа конкурентов или резюмирования обучающих видео.

Долговременная память в диалогах: Окно в 1 млн токенов означает, что модель может «помнить» очень длинную историю переписки. Это дает огромное преимущество в сценариях клиентской поддержки, консалтинга или обучения, где требуется большой контекст.

Внимание к ценовому порогу 200K: Когда объем входных данных превышает 200 тыс. токенов, цена увеличивается с $2/$12 до $4/$18 (за 1 млн токенов вход/выход). Рекомендуем оценивать реальное количество токенов: в сценариях с 200K–300K токенов небольшое сокращение входных данных до уровня ниже 200K поможет сэкономить половину стоимости.

Использование эндпоинта customtools

Если вы разрабатываете AI-агентов, стоит присмотреться к эндпоинту gemini-3.1-pro-preview-customtools:

# Специальный эндпоинт для разработки агентов
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview-customtools",  # Версия, оптимизированная для агентов
    messages=[{"role": "user", "content": "Найди все необработанные исключения в проекте и предложи варианты исправления"}],
    tools=[
        {"type": "function", "function": {"name": "search_code", "description": "Поиск по коду"}},
        {"type": "function", "function": {"name": "view_file", "description": "Просмотр файла"}},
    ]
)

Этот эндпоинт превосходит универсальную версию по точности и надежности вызова инструментов, особенно в сценариях, где смешиваются bash-команды и пользовательские функции.

Стратегии оптимизации затрат

Как перейти с Gemini 3.0 Pro на 3.1 Pro

Процесс миграции предельно прост:

Шаг 1: Измените параметр model

# Старая версия
model="gemini-3-pro-preview"
# Новая версия
model="gemini-3.1-pro-preview"

Шаг 2: Протестируйте основные функции — прогоните несколько типичных кейсов из ваших основных сценариев использования, чтобы убедиться, что качество ответов соответствует ожиданиям.

Шаг 3: Изучите новые возможности — попробуйте глубокие рассуждения на уровне high, загрузку файлов до 100 МБ или анализ YouTube URL.

Шаг 4: Оптимизируйте расходы — установите подходящий уровень мышления для разных задач. Использование medium вместо high для повседневных дел позволит снизить задержки и потребление токенов без потери качества.

🎯 Совет по миграции: На платформе APIYI (apiyi.com) для перехода достаточно изменить один параметр. Рекомендуем на первое время оставить вызов старой модели в качестве запасного варианта (fallback) и полностью переключиться на 3.1 после подтверждения стабильности.

Часто задаваемые вопросы

Полный гид по линейке моделей Gemini 3

В серии Gemini 3 сейчас доступно несколько моделей, каждую из которых лучше использовать в своих сценариях:

Дерево принятия решений:

• Нужна мощная логика и кодинг? → gemini-3.1-pro-preview
• Нужна максимальная скорость и минимальные затраты? → gemini-3-flash-preview
• Нужно генерировать картинки? → gemini-3-pro-image-preview
• Уже используете 3.0 Pro? → Сразу переходите на gemini-3.1-pro-preview

В каких случаях Gemini 3.1 Pro Preview может не подойти

Хотя 3.1 Pro отлично показывает себя в большинстве ситуаций, есть моменты, когда стоит рассмотреть альтернативы:

• Нужна абсолютная точность в коде: Показатель SWE-Bench у Claude Opus 4.6 (80.9%) все же чуть выше, чем у 3.1 Pro (80.6%). Разрыв крошечный, но в критически важных проектах он может иметь значение.
• Нужна сверхнизкая задержка для приложений реального времени: В режиме глубоких размышлений (high) задержка у 3.1 Pro довольно высокая. В таких случаях Gemini 3 Flash или Claude Sonnet 4.6 справятся лучше.
• Нужны стабильные гарантии SLA: Модели с пометкой Preview не имеют официальных гарантий SLA. Для производственных сред с высочайшими требованиями к доступности стоит оценить риски.
• Простые задачи: Использовать 3.1 Pro для элементарных запросов — это лишняя трата денег. Серия Flash в таких случаях гораздо выгоднее.

Итоги: конкурентные преимущества Gemini 3.1 Pro Preview

В ландшафте ИИ-моделей на февраль 2026 года главные козыри Gemini 3.1 Pro Preview можно свести к трем пунктам «самый»:

1. Самый большой контекст: 1 млн токенов — это в 5 раз больше, чем у Claude Opus 4.6 (200 тыс.).
2. Самая низкая цена для флагмана: $2.00 за входные токены — это всего 13% от стоимости Claude Opus 4.6 ($15.00).
3. Самый мощный скачок в рассуждениях: Показатель ARC-AGI-2 вырос вдвое до 77.1%, опережая конкурентов в плане логики.

Небольшое отставание наблюдается лишь в чистом кодинге (совсем символическое) и в степени зрелости экосистемы агентов.

💡 Общий совет: Для большинства разработчиков соотношение цены и качества у Gemini 3.1 Pro Preview сейчас лучшее среди всех флагманских моделей. На платформе APIYI (apiyi.com) вы можете протестировать и сравнить Gemini, Claude, GPT и другие топовые модели в одном месте, чтобы выбрать идеальный вариант под свои нужды.

Итог: Двойной апгрейд за ту же цену — на Gemini 3.1 Pro Preview стоит переходить прямо сейчас

Gemini 3.1 Pro Preview — это масштабное обновление, где цена осталась прежней, а возможности удвоились:

1. Рассуждения в два раза мощнее: Результат в ARC-AGI-2 вырос с ~35% до 77,1% — это более чем в 2 раза лучше версии 3.0.
2. Кодинг на уровне топовых моделей: В SWE-Bench модель набрала 80,6%, отстав от Claude Opus 4.6 всего на 0,3%.
3. Скачок в способностях агентов: Terminal-Bench +20%, BrowseComp +45%, MCP Atlas +28%.
4. Общее повышение эффективности: Вывод до 65K токенов, лимит файлов до 100 МБ, общая эффективность +15%.
5. Трехуровневая система мышления: Режим «high» аналогичен Deep Think Mini, позволяя регулировать бюджет на рассуждения по необходимости.

Попробуйте Gemini 3.1 Pro Preview через APIYI (apiyi.com) уже сейчас — единый интерфейс, мгновенный доступ. Для перехода просто измените параметр model на gemini-3.1-pro-preview.

Справочные материалы

1. Официальный блог Google: Анонс Gemini 3.1 Pro

   • Ссылка: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • Описание: Официальное представление функций и результаты бенчмарков.

2. Google DeepMind Model Card: Технические детали Gemini 3.1 Pro

   • Ссылка: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • Описание: Оценка безопасности и подробные параметры.

3. Официальная документация Gemini API: Список моделей и способы вызова

   • Ссылка: ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview
   • Описание: Параметры API, ценообразование и руководство по использованию.

4. Репортаж VentureBeat: Первые впечатления от тестов Gemini 3.1 Pro

   • Ссылка: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • Описание: Особенности Deep Think Mini и реальный опыт использования.

5. Анализ MarkTechPost: Технический разбор Gemini 3.1 Pro

   • Ссылка: marktechpost.com/2026/02/19/google-ai-releases-gemini-3-1-pro
   • Описание: Данные бенчмарков и влияние на индустрию.

📝 Автор: Команда APIYI | Для обмена техническим опытом заходите на APIYI (apiyi.com)
📅 Дата обновления: 20 февраля 2026 г.
🏷️ Ключевые слова: Gemini 3.1 Pro Preview API, запуск на APIYI, удвоение рассуждений, SWE-Bench 80.6%, ARC-AGI-2 77.1%