ГлавнаяМоделиТекстовая модельGemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro API

1M context
ПровайдерGoogle

gemini-3-1-pro — текстовая модель-модель от Google.

document_understandingfunction_callingstreamingvisionweb_search

Попробуйте прямо здесь

Gemini 3.1 Pro Открыть в песочнице

Что умеет Gemini 3.1 Pro

  • Анализ документов
  • Вызов функций
  • Потоковый ответ
  • Анализ изображений
  • Поиск в интернете

Стоимость

за 1 млн кэшированных входных токенов
cache_read <= 200k
26.41 ₽
cache_read > 200k
52.82 ₽
за 1 млн входных текстовых токенов
<= 200k
264 ₽
> 200k
528 ₽
за 1 млн выходных текстовых токенов
<= 200k
1 585 ₽
> 200k
2 377 ₽
web search
1.85 ₽

Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.

Технические характеристики

Контекст
1,048,576
токенов
Output
65,536
токенов
Vendor
google
Modality
text

Gemini 3.1 Pro API: мультимодальная модель Google для сложных задач

Gemini 3.1 Pro — разработанная Google в США модель для глубокого анализа, программирования и агентных сценариев. Превью-версия представлена 19 февраля 2026 года. Ее особенность — нативная работа с текстом, изображениями, аудио, видео, PDF и репозиториями кода при контексте до 1 млн токенов и генерации до 64 тыс. токенов. Модель поддерживает function calling, структурированный вывод, поиск и выполнение кода.

Параметры запроса

Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.

ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание
max_completion_tokens
integer
min: 1 · max: 65536
8192
Максимум токенов в ответе. OpenAI-compat (/v1/chat/completions): max_completion_tokens (max_tokens тоже принимается). · Нативный generateContent: maxOutputTokens (в generationConfig).
temperature
number
min: 0 · max: 2
1
Креативность 0–2. OpenAI-compat: temperature. · Нативный generateContent: temperature (в generationConfig).
top_p
number
min: 0 · max: 1
0.95
Nucleus sampling. OpenAI-compat: top_p. · Нативный generateContent: topP (в generationConfig).
stop
array of strings
—
—
Стоп-последовательности (до 5). OpenAI-compat: stop. · Нативный generateContent: stopSequences (в generationConfig).
seed
integer
—
—
Сид для воспроизводимости. OpenAI-compat: seed. · Нативный generateContent: seed (в generationConfig).
response_format
object
—
—
Структурированный вывод: {type: json_object} или {type: json_schema, json_schema: {...}}. OpenAI-compat: response_format. · Нативный generateContent: responseMimeType + responseSchema (в generationConfig).
reasoning_effort
enum
none, low, medium, high
—
Уровень reasoning/thinking (Gemini 2.5/3.x). OpenAI-compat: reasoning_effort. · Нативный generateContent: thinkingConfig (в generationConfig).
tools
array
—
—
Function calling в OpenAI-формате: массив {type: function, function: {...}}. OpenAI-compat: tools. · Нативный generateContent: tools (нативный Google-формат function declarations).
tool_choice
string
—
—
auto | none | required | {type: function, function: {name: ...}}. OpenAI-compat: tool_choice. · Нативный generateContent: toolConfig.functionCallingConfig.
stream
boolean
—
false
SSE-стриминг. OpenAI-compat: stream:true на /v1/chat/completions. · Нативно — отдельный endpoint :streamGenerateContent (в generateContent поля stream нет).
extra_body
object
—
—
Только OpenAI-compat: Gemini-only фичи вне OpenAI-стандарта — {google: {thinking_config, safety_settings, cached_content, ...}}. В нативном generateContent эти поля пишутся прямо в тело запроса (generationConfig / safetySettings / cachedContent), без обёртки extra_body.

Пример кода

gemini-3-1-pro_example.py
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)
Полная документация модели

Частые вопросы о Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro — мультимодальная модель Google для сложного рассуждения, анализа документов, кода и данных из разных форматов в одном запросе.
Модель подходит для разработки агентов, исследования больших массивов данных, создания кода, подготовки контента и решения многошаговых задач.
Получить единый ключ для работы с ИИ-моделями можно в Ranvik API. Сервис помогает быстро подключать нейросети к сайтам, ботам и приложениям.
В Ranvik API можно подключать модели через единый API-ключ и интегрировать их в проекты без настройки VPN. Проверьте актуальную доступность в каталоге.
Ranvik API ориентирован на работу с ИИ API в России: перед пополнением баланса изучите актуальные способы оплаты и условия в личном кабинете сервиса.
Gemini 3.1 Pro принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, а также способен работать с крупными кодовыми базами и длинным контекстом.