Gemini 3 Pro Preview
API-Modellname: gemini-3-pro-preview
Gemini 3 Pro Preview ist das Chat-Modell von Google, bereitgestellt über die einheitliche API von Api.Airforce. Es verfügt über ein Kontextfenster von 2M Tokens. Neben Text akzeptiert es image, audio, video, document als Eingabe. Zu den Funktionen gehören Vision, Tool Calling, Reasoning, Dokumente, Prompt-Caching. Es kostet 1,20 € pro Million Eingabe-Tokens und 7,17 € pro Million Ausgabe-Tokens. Wissensstand: 2026-01. Greife über die OpenAI-kompatible API mit einem einzigen Schlüssel darauf zu — zusammen mit über 65 weiteren Modellen auf Api.Airforce.
Preise
Preis nach Eingabelänge
| Eingabelänge | Eingabe / 1M Tokens | Ausgabe / 1M Tokens |
|---|---|---|
| ≤200000 | ≈ 1,20 € | ≈ 7,17 € |
| long_context | ≈ 2,39 € | ≈ 10,75 € |
Spezifikationen
- Anbieter
- Typ
- Chat-Modell
- Kontextfenster
- 2M Tokens
- Maximale Ausgabe
- 66K Tokens
- Wissensstand
- 2026-01
- Eingabe
- text, image, audio, video, document
- Ausgabe
- text
- Prompt-Caching
- Unterstützt
Funktionen
Wofür wird Gemini 3 Pro Preview verwendet?
- Chatbots & Assistenten — konversationelle KI, Textentwürfe, Zusammenfassungen und Q&A.
- Bildverständnis — Fotos, Screenshots, Diagramme und gescannte Dokumente analysieren.
- Agenten & Automatisierung — Function Calling und Tool Use für mehrstufige Workflows.
- Komplexes Schlussfolgern — Mathematik, Coding und schrittweises Problemlösen.
- Dokumentenanalyse — lange Dateien zusammenfassen und Fragen dazu beantworten.
- Long-Context-Aufgaben — ganze Dokumente oder Codebasen in einem einzigen Prompt verarbeiten.
- Echtzeit-Erlebnisse — Token streamen für reaktionsschnelle Chats und Apps.
Gemini 3 Pro Preview vs. ähnliche Modelle
| Modell | Intelligenz | Kontext | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3 Pro Preview | — | 2M | 1,20 € | 7,17 € |
| [SP]gemini 2.5 Pro | — | — | 3,44 € | 0,02 € |
| [SP]gemini 3.1 Pro Preview | — | — | 3,44 € | 0,02 € |
| [SP]gemini 3.5 Flash | — | — | 11,51 € | 0,02 € |
Preise sind Api.Airforce Pay-as-you-go-Tarife pro 1M Token. Der Kontext ist die maximale Eingabelänge.
Verwandte Modelle
Gemini 3 Pro Preview — häufig gestellte Fragen
- Was kostet Gemini 3 Pro Preview?
- Gemini 3 Pro Preview wird Pay-as-you-go abgerechnet: 1,20 € pro 1M Input-Token und 7,17 € pro 1M Output-Token. Kein Abonnement — du zahlst nur, was du verwendest.
- Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 3 Pro Preview?
- Gemini 3 Pro Preview unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 2M Token. Es können bis zu 66K Token in einer einzigen Antwort zurückgegeben werden.
- Was kann Gemini 3 Pro Preview?
- Gemini 3 Pro Preview unterstützt Vision, Tool Calling, Reasoning, Dokumente, Prompt-Caching.
- Ist Gemini 3 Pro Preview kostenlos nutzbar?
- Gemini 3 Pro Preview ist ein kostenpflichtiges Pay-as-you-go-Modell — kein Abonnement, du wirst nur für die tatsächliche Nutzung berechnet.
- Wie verwende ich Gemini 3 Pro Preview über die API?
- Gemini 3 Pro Preview ist OpenAI-kompatibel. Richte ein beliebiges OpenAI SDK auf https://api.airforce/v1 aus und übergib die Modell-ID gemini-3-pro-preview zusammen mit deinem Api.Airforce API-Key.
- Von wem stammt Gemini 3 Pro Preview?
- Gemini 3 Pro Preview ist das Chat-Modell von Google, bereitgestellt über das einheitliche Api.Airforce-Gateway neben 100+ weiteren Modellen.
Gemini 3 Pro Preview über die API nutzen
OpenAI-kompatibel — richte ein beliebiges OpenAI-SDK auf https://api.airforce/v1 und übergib gemini-3-pro-preview als Modell.
curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3-pro-preview",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="gemini-3-pro-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3-pro-preview",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);