Gemini 3.1 Pro vs 3.0 Pro Preview 完整對比: 同價格下 9 項關鍵差異詳解

Gemini 3.1 Pro Preview 和 Gemini 3.0 Pro Preview 價格完全一樣——Input $2.00、Output $12.00 / 百萬 tokens。那問題來了: 3.1 到底比 3.0 強在哪？ 值不值得切換？

答案是: 非常值得，而且沒有任何不切換的理由。

本文將用真實基準數據逐項對比兩個版本的差異。劇透一下結論——3.1 Pro 的 ARC-AGI-2 推理得分從 31.1% 飆升到 77.1%，翻了 2.5 倍； SWE-Bench 編碼從 76.8% 提升到 80.6%； BrowseComp 搜索從 59.2% 跳到 85.9%。這不是微調，這是換代級升級。

核心價值: 讀完本文，你將清楚瞭解 3.1 Pro 相對於 3.0 Pro 的每一項具體改進，以及在不同場景下該如何選擇。

Gemini 3.1 Pro 與 3.0 Pro 參數對比總表

先看硬參數層面的差異:

價格、上下文窗口、知識截止完全不變。所有變化都是純粹的能力提升。

🎯 核心結論: 價格一分不多，功能只多不少。從參數層面看，3.1 Pro 是 3.0 Pro 的嚴格上位替代。通過 API易 apiyi.com 調用，只需把 model 參數從 gemini-3-pro-preview 改爲 gemini-3.1-pro-preview 即可完成升級。

差異 1: 推理能力——從「優秀」到「頂尖」

這是 3.0 → 3.1 最大的改進，也是谷歌官方最強調的升級點。

ARC-AGI-2 的提升最爲驚人: 從 31.1% 到 77.1%，不是翻倍而是翻了 2.5 倍。這個基準測試評估的是模型解決全新邏輯模式的能力——即模型從未見過的推理題型。77.1% 的分數也超越了 Claude Opus 4.6 的 68.8%，在推理維度上確立了領先地位。

背後的技術原因: 谷歌官方將 3.1 Pro 描述爲擁有「unprecedented depth and nuance」（前所未有的深度和細膩度），而 3.0 Pro 的描述是「advanced intelligence」（高級智能）。這不僅是營銷措辭的變化，ARC-AGI-2 的數據證明了推理深度確實有質的飛躍。

差異 2: 思考級別系統——從 2 級到 3 級

這是 3.1 Pro 最具實操意義的改進之一。

3.0 Pro 的思考系統 （2 級）

3.1 Pro 的思考系統 （3 級）

關鍵信息: 3.1 Pro 的 medium ≈ 3.0 Pro 的 high。這意味着:

• 用 3.1 的 medium 就能獲得 3.0 最高級別的推理質量
• 3.1 的 high 是全新檔次——類似 Gemini Deep Think 的迷你版
• 同樣的推理質量 （medium），延遲比 3.0 的 high 更低

💡 實戰建議: 如果你之前一直用 3.0 Pro 的 high 模式，切換到 3.1 Pro 後建議先用 medium——推理質量相當，但延遲更低。只在遇到真正複雜的推理任務時才切換到 high （Deep Think Mini），這樣可以在不增加成本的前提下獲得更好的整體體驗。API易 apiyi.com 平臺支持傳遞 thinking_level 參數。

差異 3: 編碼能力——躋身第一梯隊

SWE-Bench Verified 的提升從表面看只有 3.8 個百分點（76.8% → 80.6%），但在這個分數段每提升 1% 都極爲困難。80.6% 的成績讓 Gemini 3.1 Pro 與 Claude Opus 4.6 （80.9%） 的差距縮小到僅 0.3%——從「第二梯隊領先」變成了「第一梯隊比肩」。

Terminal-Bench 2.0 的提升更爲顯著: 56.9% → 68.5%，提升 20.4%。這個基準專門評估 Agent 在終端環境中執行編碼任務的能力，11.6 個百分點的提升意味着 3.1 Pro 在自動化編程場景中的可靠性大幅增強。

差異 4: Agent 和搜索能力——跨越式飛躍

這兩項是 3.0 → 3.1 提升幅度最大的基準:

BrowseComp 評估的是 Agent 網絡搜索能力——從 59.2% 飆升到 85.9%，提升了 26.7 個百分點。這對構建研究助手、競品分析、實時信息檢索類 Agent 有重大意義。

MCP Atlas 衡量使用 Model Context Protocol 的多步驟工作流能力——從 54.1% 提升到 69.2%。MCP 是谷歌推動的 Agent 協議標準，這個提升說明 3.1 Pro 在複雜 Agent 工作流中的協調和執行能力顯著增強。

customtools 專用端點: 3.1 Pro 還新增了 gemini-3.1-pro-preview-customtools 專用端點，針對 bash 命令與自定義函數混合調用場景進行了專門優化。該端點特別調優了 view_file、search_code 等開發者常用工具的調用優先級，在自動化運維、AI 編程助手等 Agent 場景中比通用端點更穩定可靠。

🎯 Agent 開發者注意: 如果你正在構建代碼審查 Bot、自動化部署 Agent 等工具，強烈建議使用 customtools 端點。通過 API易 apiyi.com 可以直接調用此端點，model 參數填寫 gemini-3.1-pro-preview-customtools 即可。

差異 5: 輸出能力和 API 特性

65K 輸出上限: 可以一次性生成完整的長文檔、大段代碼或詳細分析報告，無需分多次請求拼接。

100MB 文件上傳: 從 20MB 擴展到 100MB，意味着可以直接上傳更大的代碼倉庫、PDF 文檔集或媒體文件進行分析。

YouTube URL 直接傳入: 在 prompt 中直接傳入 YouTube 鏈接，模型會自動解析和分析視頻內容——無需下載、轉碼、上傳。

15% 輸出效率提升: JetBrains AI 總監的實測反饋——3.1 Pro 用更少的 token 產出更可靠的結果。這意味着同等任務下，實際 token 消耗更低，成本更優。

各特性對不同用戶的價值

💰 成本實測: 在相同任務上，3.1 Pro 的實際 output token 消耗比 3.0 Pro 平均低 10-15%。對於日均百萬 token 級別的企業應用，切換後每月可節省數百美元。通過 API易 apiyi.com 的用量統計功能可以精確對比。

差異 6: 輸出效率——用更少 token 得到更好結果

這是一項容易被忽視但實際影響很大的改進。JetBrains AI 總監 Vladislav Tankov 的實測反饋: 3.1 Pro 相比 3.0 Pro 質量提升 15%，同時消耗更少的輸出 token。

這意味着什麼？

更低的實際使用成本: 雖然單價相同，但 3.1 Pro 完成同樣任務消耗的 token 更少，實際賬單會更低。假設一個日均 100 萬 output tokens 的應用，15% 的效率提升意味着每天節省約 $1.80 的輸出費用。

更快的響應速度: 更少的輸出 token 意味着更短的生成時間。在對延遲敏感的實時應用中，這個提升很有價值。

更精練的輸出質量: 3.1 Pro 不是簡單地「說得更少」，而是「說得更精準」——用更緊湊的表述傳達相同甚至更多的信息量，減少了冗餘和廢話。

差異 7: 安全性和可靠性

安全性的提升雖然數值不大，但方向正確——在提升能力的同時沒有犧牲安全性。長任務穩定性的提升對 Agent 應用尤爲重要，意味着在多步驟工作流中，3.1 Pro 更不容易「跑偏」或產生不可靠輸出。

差異 8: 官方定位描述的變化

從「advanced」到「unprecedented」，從「agentic and vibe coding」到「powerful coding」——措辭變化反映了定位的升級。3.0 Pro 強調的是「高級」和「創新」（vibe coding），3.1 Pro 強調的是「深度」和「強大」。

差異 9: 使用建議——什麼時候該用哪個

遷移代碼示例

import openai

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

# 3.0 Pro → 3.1 Pro 只改一個參數
# 舊版: model="gemini-3-pro-preview"
# 新版: model="gemini-3.1-pro-preview"

response = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.1-pro-preview"，  # 唯一需要修改的地方
    messages=[{"role": "user"， "content": "分析這段代碼的性能瓶頸"}]
）

import openai
import time

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

test_prompt = "給定數組 [3，1，4，1，5，9，2，6]， 使用歸併排序並分析時間複雜度"

# 測試 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

# 測試 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"\n3.0 回答:\n{resp_30.choices[0].message.content[:300]}..."）
print（f"\n3.1 回答:\n{resp_31.choices[0].message.content[:300]}..."）

遷移注意事項和最佳實踐

第一步: 測試核心場景
在你最常用的 3-5 個 prompt 上對比 3.0 和 3.1 的輸出。重點關注推理質量、代碼準確性和輸出格式。

第二步: 調整思考級別
如果之前用 3.0 的 high 模式，切換到 3.1 後建議先用 medium （推理質量相當但更快）。只在真正需要深度推理時使用 high （Deep Think Mini）。

第三步: 探索新能力
嘗試 100MB 文件上傳、YouTube URL 分析、65K 長輸出等 3.1 獨有功能，可能會發現新的應用場景。

第四步: 全量切換
確認效果後，將所有調用從 gemini-3-pro-preview 改爲 gemini-3.1-pro-preview。建議保留 3.0 作爲 fallback，直到 3.1 在你的場景中穩定運行一週以上。

🚀 快速遷移: 通過 API易 apiyi.com 平臺，3.0 → 3.1 的遷移只需改一個參數。建議先用 A/B 測試跑幾個核心場景確認效果，然後全量切換。

常見問題

不同用戶的 Gemini 3.1 Pro 升級建議

不同類型的開發者從 3.0 → 3.1 升級中獲得的收益不同，以下是針對性建議:

💡 通用建議: 無論哪種用戶類型，都可以通過 API易 apiyi.com 同時保留 3.0 和 3.1 兩個版本，用 A/B 測試確認效果後再全量切換。零遷移成本，零風險。

Gemini 3.1 Pro 版本切換決策流程

按以下步驟決定是否切換:

1. 你的應用是否依賴推理準確性？ → 是 → 立即切換 （ARC-AGI-2 提升 148%）
2. 你的應用涉及 Agent/搜索？ → 是 → 強烈推薦 （BrowseComp +45%）
3. 你的 prompt 經過高度定製？ → 是 → 先用 medium 模式測試，確認輸出一致後切換
4. 你只做簡單問答/翻譯？ → 是 → 隨時切換，效果至少持平且效率更高
5. 不確定？ → 在 API易 apiyi.com 上跑 5 個核心 prompt 的 A/B 測試，10 分鐘出結論

總結: 9 項差異歸納

一句話總結: 同價格、API 兼容、每項指標都更強——Gemini 3.1 Pro Preview 是 3.0 Pro Preview 的免費換代升級，沒有任何不切換的理由。

推薦通過 API易 apiyi.com 快速完成遷移，只需修改一個 model 參數即可。

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: 官方基準成績和功能介紹

2. Google DeepMind 模型卡: 3.1 Pro 技術細節和安全評估

   • 鏈接: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • 說明: 安全性數據和詳細參數

3. VentureBeat 首測: Deep Think Mini 特性深度體驗

   • 鏈接: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • 說明: 三級思考系統實際體驗報告

4. Artificial Analysis: 3.1 Pro vs 3.0 Pro 對比數據

   • 鏈接: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-gemini-3-pro
   • 說明: 第三方基準對比和性能分析

📝 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 vs 3.0 Pro， 模型對比， 推理翻倍， SWE-Bench， ARC-AGI-2， Deep Think Mini