Gemini 3.1 Pro

gemini-3-1-pro

Gemini 3.1 Pro — текстовая модель от Google, доступная через единый Ranvik API. Контекстное окно — 1M токенов. Максимум выходных токенов за один запрос — 66k. Поддерживаемые возможности: document_understanding, function_calling, streaming, text_to_image, vision, web_search.

от 560 ₽ / 1M

Карточка модели

Технические характеристики

МодальностьТекстовая модель

Провайдерgoogle

Контекст1M токенов

Max output66k токенов

СтатусАктивна

ID для запросовgemini-3-1-pro

Возможности

Streaming (SSE)— Получение ответа по мере генерации — токен за токеном через Server-Sent Events.

Как работает

Передай stream: true в теле запроса — сервер вернёт SSE-поток с заголовком content-type: text/event-stream. Каждый чанк — строка вида data: {...}\n\n. Конец потока — data: [DONE]\n\n.

curl -N https://api.ranvik.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer rk_live_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}],
    "stream": true,
    "stream_options": {"include_usage": true}
  }'

Каждый чанк содержит choices[0].delta — частичные данные. Последний чанк перед [DONE] (если включить stream_options.include_usage: true) содержит usage с реальным числом токенов — используй для биллинг-учёта на клиенте.

Когда использовать

Чат-интерфейсы, где важна перцептивная скорость отклика.
Длинные ответы (> 1000 токенов) — пользователь видит прогресс.
Streaming tool-calls — delta.tool_calls[i].function.arguments приходят инкрементально.

Когда НЕ использовать

Backend-to-backend интеграции, где нужен только финальный JSON — добавляет парсинг SSE без выгод.
Когда обязательно знать стоимость до отправки в БД — без include_usage затраты неизвестны.

Особенности у Google Gemini

Native Gemini API использует streamGenerateContent с другим форматом чанков. В Ranvik проксируем через OpenAI-compatible слой — формат стандартный. stream_options.include_usage поддерживается.

Vision (анализ изображений)— Картинки на вход вместе с текстом — OCR, распознавание объектов, описание сцен, анализ графиков.

Как передать изображение

Через массив content в сообщении вместо строки. Поддерживается URL и base64 (data URI).

{
  "model": "gpt-5",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": [
      {"type": "text", "text": "Что на этой схеме?"},
      {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://.../diagram.png"}}
    ]
  }]
}

Для base64: "url": "data:image/png;base64,iVBOR...". Размер ограничен ~20MB.

Биллинг изображений

Картинка считается как input-токены — точное число зависит от размера и detail. Грубо: 512×512 ≈ 250 токенов, 2048×2048 ≈ 1500. Минимизируй размер если нужно много кадров.

Что НЕ умеют vision-модели

Точные измерения (расстояния, размеры в пикселях).
Распознавание текста на сложных шрифтах при низком DPI — лучше OCR-модель.
Деанонимизация лиц / людей — модели отказываются.

Особенности у Google Gemini

Native Gemini принимает inlineData или fileData. Гемини выделяется поддержкой видео и аудио на вход — модальности video и audio в content. В /v1/chat/completions-shim используется формат OpenAI.

Document Understanding
Function Calling
Streaming
Text-to-image
Vision
Веб-поиск

Цены

Единица	Цена
за 1М input · <= 200k	560 ₽
за 1М input · > 200k	1 120 ₽
за 1М output · <= 200k	3 360 ₽
за 1М output · > 200k	5 040 ₽
web_search	3.92 ₽

Цены указаны в рублях. Списываются с баланса проекта при каждом успешном запросе.

Поддерживаемые параметры

Параметры передаются вендору как есть (pure proxy) — мы не валидируем их у себя на стороне. Если вендор не примет — вернётся его ошибка.

Параметр	Тип	Диапазон / values	Default	Описание
`maxOutputTokens`	integer	min: 1 · max: 65536	8192	Максимум токенов в ответе.
`temperature`	number	min: 0 · max: 2	1	Креативность 0-2.
`topP`	number	min: 0 · max: 1	0.95	Nucleus sampling.
`topK`	integer	min: 1	—	Top-K sampling.
`candidateCount`	integer	min: 1 · max: 8	1	Количество вариантов ответа.
`stopSequences`	array	—	—	Стоп-последовательности (макс 5).
`responseMimeType`	enum	text/plain, application/json	text/plain	application/json для structured output.
`responseSchema`	object	—	—	JSON Schema для структурированного ответа (требует responseMimeType=application/json).
`responseModalities`	array	—	—	Модальности ответа: ["TEXT"], ["IMAGE"], ["AUDIO"], etc.
`thinkingConfig`	object	—	—	{thinkingBudget:N} — для 2.5-pro / 3.x reasoning моделей.
`seed`	integer	—	—	Для воспроизводимости.
`presencePenalty`	number	min: -2 · max: 2	—	Штраф за уже использованные токены.
`frequencyPenalty`	number	min: -2 · max: 2	—	Штраф за повторение токенов.
`responseLogprobs`	boolean	—	false	Возвращать log-вероятности.
`logprobs`	integer	min: 1 · max: 20	—	Количество top-N logprobs.
`mediaResolution`	enum	MEDIA_RESOLUTION_LOW, MEDIA_RESOLUTION_MEDIUM, MEDIA_RESOLUTION_HIGH	—	Разрешение обработки картинок/видео.
`tools`	array	—	—	Function declarations / google_search / code_execution.
`toolConfig`	object	—	—	{functionCallingConfig:{mode:"AUTO\|ANY\|NONE",allowedFunctionNames:[...]}}.
`safetySettings`	array	—	—	Список {category, threshold} для блокировки harmful content.
`contents`required	array	—	—	Массив контента: история сообщений в формате Gemini. Каждый элемент — {role: "user"\|"model", parts: [{text}\|{inlineData}\|{fileData}\|{functionCall}\|{functionResponse}\|...]}. примеры значений Примеры [ { "role": "user", "parts": [ { "text": "Привет!" } ] } ]
`systemInstruction`	object	—	—	System prompt — описание роли модели. Формат: {parts: [{text: "..."}]}. примеры значений Примеры { "parts": [ { "text": "You are a helpful assistant." } ] }
`cachedContent`	string	—	—	Имя кэшированного контента (для prompt caching через cachedContents API). Формат: cachedContents/{id}.

Пример запроса

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru/v1")
resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

# ── С веб-поиском ──
resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Что нового в AI сегодня?"}],
    tools=[{"type": "web_search"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Замените rk_live_... на ваш ключ из кабинета.

О провайдере: Google

Google DeepMind разрабатывает семейство моделей Gemini — мультимодальные LLM с нативной поддержкой текста, изображений, аудио и видео в одном запросе. Известны рекордно длинным контекстом (до 2M токенов).

Официальный сайт: https://deepmind.google

Документация модели у вендора: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models