Gemini 3 Pro Preview

Prezzi

Specifiche

Provider

Google

Tipo

modello di chat

Finestra di contesto

2M token

Output massimo

66K token

Data limite delle conoscenze

2026-01

Input

text, image, audio, video, document

Output

text

Caching dei prompt

Supportato

Funzionalità

A cosa serve Gemini 3 Pro Preview?

• Chatbot e assistenti — AI conversazionale, redazione, sintesi e Q&A.
• Comprensione delle immagini — analisi di foto, screenshot, grafici e documenti scansionati.
• Agenti e automazione — function calling e uso di strumenti per flussi di lavoro multi-step.
• Ragionamento complesso — matematica, programmazione e risoluzione di problemi passo dopo passo.
• Analisi di documenti — riepilogo e risposta a domande su file lunghi.
• Attività a contesto lungo — elabora interi documenti o codebase in un singolo prompt.
• Esperienze in tempo reale — streaming di token per chat e app reattive.

Gemini 3 Pro Preview vs. modelli simili

I prezzi sono le tariffe pay-as-you-go di Api.Airforce per 1M token. Il contesto è la lunghezza massima dell'input.

Modelli correlati

Usa Gemini 3 Pro Preview tramite l'API

Compatibile con OpenAI — punta qualsiasi SDK OpenAI verso https://api.airforce/v1 e passa gemini-3-pro-preview come modello.

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);