Gemini 3.1 Pro Preview API 已上線 API易: 推理性能翻倍的 6 大核心升級解析

好消息——Gemini 3.1 Pro Preview 已在 API易上線，現在就可以通過 API 調用。模型名稱 gemini-3.1-pro-preview，提示價格 $2.00/1M tokens，補全價格 $12.00/1M tokens，與 Gemini 3.0 Pro Preview 價格完全一致。

但能力完全不在一個量級: Gemini 3.1 Pro 在 ARC-AGI-2 推理基準上達到 77.1%，是 3.0 Pro 的 2 倍以上； SWE-Bench Verified 編碼評分 80.6%，首次超越 Claude Opus 4.6 的 80.9% 形成正面競爭； 輸出效率提升 15%，用更少的 token 得到更可靠的結果。

核心價值: 本文將詳解 Gemini 3.1 Pro Preview 的 6 大核心升級、API 調用方法、與競品的詳細對比，以及在不同場景下的最佳實踐。

Gemini 3.1 Pro Preview 核心參數一覽

🚀 即刻體驗: Gemini 3.1 Pro Preview 已在 API易 apiyi.com 上線，通過 OpenAI 兼容格式即可調用，無需註冊谷歌賬號，5 分鐘完成集成。

Gemini 3.1 Pro Preview 的 6 大核心升級

升級 1: 推理性能翻倍——ARC-AGI-2 達到 77.1%

這是最引人注目的升級。在 ARC-AGI-2 基準測試中（評估模型解決全新邏輯模式的能力），Gemini 3.1 Pro 達到 77.1%，是 Gemini 3.0 Pro 的 2 倍以上。

同時，在 MCP Atlas 基準（衡量使用 Model Context Protocol 的多步驟工作流能力）上，3.1 Pro 達到 69.2%，比 3.0 Pro 的 54.1% 提升了 15 個百分點。

這意味着在複雜推理、多步邏輯鏈條、Agent 工作流等場景中，Gemini 3.1 Pro 有了質的飛躍。

升級 2: 三級思考深度系統——Deep Think Mini

Gemini 3.1 Pro 引入了全新的三級思考深度系統，開發者可以根據任務複雜度靈活調節「推理預算」:

關鍵點: 3.1 Pro 的 high 級別重新定義了含義——它現在是 Gemini Deep Think 的「迷你版」，推理深度遠超 3.0 Pro 的 high。而 3.1 的 medium 大致等於 3.0 的 high，這意味着即使用 medium 也能獲得原來最高級別的推理質量。

升級 3: 編碼能力躋身頂尖——SWE-Bench 80.6%

Gemini 3.1 Pro 在編碼領域的表現堪稱飛躍:

SWE-Bench Verified 80.6% 的成績意味着 Gemini 3.1 Pro 在軟件工程任務上已經與 Claude Opus 4.6 （80.9%） 幾乎持平，差距僅 0.3 個百分點。

Terminal-Bench 2.0 評估的是 Agent 終端編碼能力——從 56.9% 到 68.5% 的提升，說明 3.1 Pro 在 Agentic 場景中的可靠性大幅增強。

升級 4: 輸出能力和效率全面提升

65K 的輸出上限意味着模型可以一次性生成完整的長文檔、大段代碼或詳細的分析報告，無需多次請求拼接。

文件上傳從 20MB 擴展到 100MB，結合 1M token 上下文，可以直接分析大型代碼倉庫、長視頻或大量文檔。

YouTube URL 直接傳入是一個實用的新功能——開發者可以在 prompt 中直接傳入 YouTube 鏈接，模型會自動分析視頻內容，無需手動下載上傳。

升級 5: customtools 專用端點——Agent 開發利器

谷歌還同步推出了 gemini-3.1-pro-preview-customtools 專用端點，這是一個針對 Agent 開發場景深度優化的版本:

• 工具調用優先級優化: 專門調優了 view_file、search_code 等開發者常用工具的調用優先級
• Bash + 自定義函數混合: 特別適合需要在 bash 命令和自定義函數之間切換的 Agent 工作流
• Agentic 場景穩定性: 在多步驟 Agent 任務中的可靠性高於通用版本

這意味着如果你正在構建 AI 編程助手、代碼審查 Bot、自動化運維 Agent 等工具，customtools 端點是更好的選擇。

升級 6: 網絡搜索能力飛躍——BrowseComp 85.9%

BrowseComp 基準測試評估模型的 Agent 網絡搜索能力，Gemini 3.1 Pro 達到 85.9%，而 3.0 Pro 僅爲 59.2%——提升幅度達 26.7 個百分點。

這項能力對於需要實時信息檢索的應用（如研究助手、競品分析、新聞摘要）有重大意義。

💡 技術洞察: Gemini 3.1 Pro 還推出了專門的 gemini-3.1-pro-preview-customtools 端點，專爲混合 bash 命令和自定義函數的開發者優化，特別調優了 view_file、search_code 等工具的優先級。通過 API易 apiyi.com 可以直接調用此專用端點。

Gemini 3.1 Pro Preview API 調用實戰

極簡調用示例 （Python）

import openai

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易統一接口
）

response = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.1-pro-preview"，
    messages=[
        {"role": "user"， "content": "分析這段代碼的時間複雜度並給出優化建議:\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易統一接口
）

# 示例 1: 高推理深度 - 複雜數學推理
response_math = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.1-pro-preview"，
    messages=[{
        "role": "user"，
        "content": "證明: 對於所有正整數 n， n^3 - n 必然能被 6 整除。請給出嚴格的數學證明。"
    }]，
    temperature=0.2，
    max_tokens=4096
）

# 示例 2: 多模態分析 - 圖片理解
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": "詳細分析這張系統架構圖，指出潛在的性能瓶頸和改進建議"}，
            {"type": "image_url"， "image_url": {"url": f"data:image/png；base64，{img_data}"}}
        ]
    }]，
    max_tokens=8192
）

# 示例 3: 長上下文代碼分析
with open（"large_codebase.txt"， "r"） as f:
    code_content = f.read（）  # 可達數十萬 tokens

response_code = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.1-pro-preview"，
    messages=[
        {"role": "system"， "content": "你是一位資深軟件架構師，請仔細分析整個代碼倉庫。"}，
        {"role": "user"， "content": f"以下是完整代碼倉庫:\n\n{code_content}\n\n請分析:\n1. 整體架構設計\n2. 潛在的 bug\n3. 性能優化建議\n4. 代碼重構方案"}
    ]，
    max_tokens=16384  # 利用 65K 輸出能力
）

print（f"數學推理: {response_math.choices[0].message.content[:200]}..."）
print（f"視覺分析: {response_vision.choices[0].message.content[:200]}..."）
print（f"代碼分析: {response_code.choices[0].message.content[:200]}..."）

🎯 接入提示: 通過 API易 apiyi.com 調用 Gemini 3.1 Pro Preview，使用標準 OpenAI SDK 即可，無需安裝額外依賴。已有 OpenAI 格式項目只需修改 base_url 和 model 參數即可切換。

Gemini 3.1 Pro Preview 與競品詳細對比

關鍵基準綜合對比表

各模型適用場景建議

💰 成本對比: 同等旗艦級能力，Gemini 3.1 Pro 的 Input 價格 （$2.00） 僅爲 Claude Opus 4.6 （$15.00） 的 13%。對於推理和多模態場景，性價比優勢極爲明顯。通過 API易 apiyi.com 平臺可以用同一個接口快速切換測試。

Gemini 3.1 Pro Preview 最佳實踐

善用三級思考深度

# 複雜推理用 high （Deep Think Mini 模式）
# 日常任務用 medium （等價於舊版 high）
# 簡單任務用 low （最快響應）

# 在 API易 調用時，通過 extra_body 傳遞思考級別
response = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.1-pro-preview"，
    messages=[{"role": "user"， "content": "你的問題"}]，
    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 上下文窗口是當前所有旗艦模型中最大的。以下是幾個高價值使用場景:

代碼倉庫全局分析: 將數十個文件一次性傳入，讓模型理解完整架構後給出重構建議。這比逐文件分析更能發現跨模塊的耦合問題和全局優化機會。

長文檔深度理解: 法律合同、技術規格書、學術論文集——1M token 可以裝下一本完整的書。結合 3.1 Pro 增強的推理深度，長文檔中的隱含關聯也能被識別出來。

YouTube 視頻分析 （新功能）: 直接在 prompt 中傳入 YouTube URL，無需下載和上傳視頻文件。模型會自動分析視頻內容，適合內容審覈、競品分析、教程總結等場景。

多輪對話長期記憶: 1M token 窗口意味着模型可以「記住」極長的對話歷史，在需要大量上下文的客服、諮詢、教學場景中優勢明顯。

注意 200K 價格閾值: 當輸入超過 200K tokens 時，價格從 $2/$12 翻倍到 $4/$18。建議在使用長上下文時先評估實際 token 數，對於 200K-300K 之間的場景，考慮精簡輸入以控制在 200K 以內可以節省一半成本。

customtools 端點的使用方式

如果你在構建 Agent 應用，gemini-3.1-pro-preview-customtools 端點值得優先考慮:

# Agent 開發專用端點
response = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.1-pro-preview-customtools"，  # Agent 優化版本
    messages=[{"role": "user"， "content": "查找項目中所有未處理的異常並給出修復建議"}]，
    tools=[
        {"type": "function"， "function": {"name": "search_code"， "description": "搜索代碼"}}，
        {"type": "function"， "function": {"name": "view_file"， "description": "查看文件"}}，
    ]
）

該端點在工具調用的準確性和可靠性上優於通用版本，特別適合 bash 命令與自定義函數混合使用的場景。

成本優化策略

從 Gemini 3.0 Pro 遷移到 3.1 Pro 的步驟

遷移過程極其簡單，以下是完整步驟:

第一步: 修改 model 參數

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

第二步: 測試核心功能——在你的主要使用場景中跑幾個典型 case，確認輸出質量符合預期。

第三步: 探索新能力——嘗試 high 思考級別的深度推理、100MB 文件上傳、YouTube URL 分析等 3.1 新增功能。

第四步: 優化成本——根據不同任務設置合適的思考級別，用 medium 替代 high 處理日常任務，可以在保持質量的同時降低延遲和 token 消耗。

🎯 遷移建議: 在 API易 apiyi.com 平臺上，遷移只需修改一個參數。建議先保留舊模型調用作爲 fallback，確認 3.1 穩定後再全量切換。

常見問題

Gemini 3 系列模型全景選擇指南

Gemini 3 系列目前已有多個可用模型，不同場景應選擇不同版本:

選擇決策樹:

• 需要最強推理和編碼？ → gemini-3.1-pro-preview
• 需要最快速度和最低成本？ → gemini-3-flash-preview
• 需要生成圖片？ → gemini-3-pro-image-preview
• 已在用 3.0 Pro？ → 直接升級到 gemini-3.1-pro-preview

什麼場景不適合 Gemini 3.1 Pro Preview

雖然 3.1 Pro 在多數場景表現優異，但以下場景可能有更好的選擇:

• 需要極致編碼準確性: Claude Opus 4.6 的 SWE-Bench 80.9% 仍略高於 3.1 Pro 的 80.6%，差距雖小但在極端精度要求下可能有意義
• 需要極低延遲的實時應用: 3.1 Pro 的 high 思考模式延遲較高，此時 Gemini 3 Flash 或 Claude Sonnet 4.6 是更好的選擇
• 需要穩定的 SLA 保證: Preview 模型不提供正式版的 SLA 承諾，對可用性要求極高的生產環境需評估風險
• 簡單任務過度使用: 如果任務複雜度不高，使用 3.1 Pro 可能是成本浪費，Flash 系列更划算

Gemini 3.1 Pro Preview 的競爭優勢總結

在 2026 年 2 月的 AI 模型格局中，Gemini 3.1 Pro Preview 的核心競爭優勢可以歸納爲 3 個「最」:

1. 最大上下文: 1M tokens，是 Claude Opus 4.6 （200K） 的 5 倍
2. 最低旗艦價: Input $2.00，是 Claude Opus 4.6 （$15.00） 的 13%
3. 最強推理躍升: ARC-AGI-2 翻倍到 77.1%，推理維度領先所有競品

相對劣勢主要在純編碼場景（SWE-Bench 80.6% vs Claude Opus 80.9%，差距極小）和 Agent 生態成熟度上。

💡 綜合建議: 對於大多數開發者來說，Gemini 3.1 Pro Preview 的性價比是當前旗艦模型中最優的。通過 API易 apiyi.com 可以在同一個平臺上對比測試 Gemini、Claude、GPT 等所有主流模型，找到最適合自己場景的選擇。

總結: 同價格翻倍升級，Gemini 3.1 Pro Preview 值得立即切換

Gemini 3.1 Pro Preview 是一次價格不變、能力翻倍的重大升級:

1. 推理翻倍: ARC-AGI-2 從 ~35% 到 77.1%，是 3.0 的 2 倍以上
2. 編碼追平頂尖: SWE-Bench 80.6%，與 Claude Opus 4.6 僅差 0.3%
3. Agent 能力飛躍: Terminal-Bench +20%，BrowseComp +45%，MCP Atlas +28%
4. 效率全面提升: 輸出 65K tokens，文件上限 100MB，效率 +15%
5. 三級思考系統: high 模式等同 Deep Think Mini，按需調節推理預算

現在就通過 API易 apiyi.com 體驗 Gemini 3.1 Pro Preview——統一接口、即刻可用，model 參數改爲 gemini-3.1-pro-preview 即可完成升級。

參考資料

1. Google 官方博客: Gemini 3.1 Pro 發佈公告

   • 鏈接: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • 說明: 官方功能介紹和基準成績

2. Google DeepMind 模型卡: Gemini 3.1 Pro 技術細節

   • 鏈接: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • 說明: 安全評估和詳細參數

3. Gemini API 官方文檔: 模型列表和調用方法

   • 鏈接: ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview
   • 說明: API 參數、定價和使用指南

4. VentureBeat 報道: Gemini 3.1 Pro 首測印象

   • 鏈接: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • 說明: Deep Think Mini 特性和實際體驗

5. MarkTechPost 分析: Gemini 3.1 Pro 技術解讀

   • 鏈接: marktechpost.com/2026/02/19/google-ai-releases-gemini-3-1-pro
   • 說明: 基準測試數據和行業影響

📝 作者: APIYI Team | 技術交流請訪問 API易 apiyi.com
📅 更新時間: 2026 年 2 月 20 日
🏷️ 關鍵詞: Gemini 3.1 Pro Preview API， API易上線， 推理翻倍， SWE-Bench 80.6%， ARC-AGI-2 77.1%