Gemini 3.1 Pro Preview
Réseau Neuronal
Gemini 3.1 Pro Preview : modèle de raisonnement Google pour le code, les tâches d'agent et les requêtes multimodales.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 65 536 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions, Batch API
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
Comment ça marche Gemini 3.1 Pro Preview?
Gemini 3.1 Pro Preview est un modèle de raisonnement de Google basé sur l'architecture multimodale Gemini. Par rapport à la version précédente, il offre une meilleure ingénierie de code, une fiabilité accrue pour les agents et une consommation de jetons optimisée pour les tâches complexes : le modèle planifie les étapes, appelle des outils et finalise la chaîne. Via BotHub, il est accessible sans VPN ni carte étrangère : paiement en roubles par carte russe, facturation à l'usage sans expiration des jetons. Plus de 250 modèles sont réunis dans une interface unique pour une comparaison facile. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les données sont chiffrées via AES-GCM, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Utilisez Gemini 3.1 Pro Preview pour analyser et refactoriser du code complexe, déboguer, créer des agents et des pipelines avec appel de fonctions, traiter du contenu mixte texte/image et résoudre des problèmes techniques.Questions fréquentes sur Gemini 3.1 Pro Preview
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel de Google avec un contexte allant jusqu'à 1 048 576 jetons. Il est idéal pour analyser de grands documents et dépôts, écrire et refactoriser du code, déboguer, effectuer des analyses, résoudre des problèmes STEM, ainsi que pour travailler avec des images et des fichiers joints.
La limite par réponse est de 65 536 jetons, ce qui suffit pour un long article, une documentation détaillée ou un gros fichier de code. Si le contenu est plus volumineux, divisez la tâche : le contexte d'un million de jetons permet de conserver tous les fichiers sources dans la conversation.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé. Avant de répondre, le modèle décompose le problème étape par étape, ce qui aide considérablement en mathématiques, logique, analyse de code et pour les tâches nécessitant de synthétiser des données provenant de grands documents.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON, idéal pour les agents, l'analyse de documents et les intégrations système. Grâce à l'API unique compatible OpenAI de BotHub, vous n'aurez pas à réécrire la connexion pour chaque modèle.
Le modèle accepte les images et les documents en entrée : vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un rapport pour en analyser le contenu. Nous n'avons pas d'informations sur l'audio et la vidéo, il est donc préférable de tester ce scénario avec votre propre cas d'usage.
Nous n'avons pas d'informations spécifiques sur les langues, nous ne pouvons donc rien promettre : formulez votre requête en français et évaluez le résultat vous-même. L'interface et le support de BotHub sont disponibles en français, le paiement par carte russe est accepté, aucun VPN n'est requis, et si le résultat ne vous convient pas, vous pouvez passer à un autre modèle dans la même fenêtre.