Gemini 3.1 Pro Preview

Precios

Precio de Api.Airforce frente a la tarifa oficial del proveedor.-13 %

Especificaciones

Proveedor

Google

Tipo

modelo de chat

Ventana de contexto

2M tokens

Salida máxima

66K tokens

Fecha de corte del conocimiento

2026-03

Entrada

text, image, audio, video, document

Salida

text

Caché de prompts

Soportado

Capacidades

¿Para qué se usa Gemini 3.1 Pro Preview?

• Chatbots y asistentes — IA conversacional, redacción, resumen y Q&A.
• Comprensión de imágenes — analiza fotos, capturas de pantalla, gráficos y documentos escaneados.
• Agentes y automatización — llamadas a funciones y uso de herramientas para flujos de trabajo en múltiples pasos.
• Razonamiento complejo — matemáticas, programación y resolución de problemas paso a paso.
• Análisis de documentos — resume y responde preguntas sobre archivos extensos.
• Tareas de contexto largo — procesa documentos completos o bases de código en un solo prompt.
• Experiencias en tiempo real — transmite tokens para chats y aplicaciones con respuesta inmediata.

Gemini 3.1 Pro Preview frente a modelos similares

Los precios son tarifas de Api.Airforce de pago por uso por cada 1M de tokens. El contexto es la longitud máxima de entrada.

Modelos relacionados

Usa Gemini 3.1 Pro Preview a través de la API

Compatible con OpenAI: apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.airforce/v1 y pasa gemini-3.1-pro-preview como modelo.

curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-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-3.1-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-3.1-pro-preview",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);