Google: Gemini 3.1 Pro Preview google/gemini-3.1-pro-preview

Модель Google: Gemini 3.1 Pro Preview от Google (семейство gemini) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
DeepMind + Google Brain — фронтир мультимодальности и длинного контекста.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

контекст, токенов

200 ₽

за 1 млн входных токенов

1 200 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Оптимальна для инженерных и агентных задач с большим контекстом, где требуется надёжное многошаговое рассуждение над мультимодальными данными.

Gemini 3.1 Pro Preview — флагманская модель Google с акцентом на рассуждение (reasoning) и инженерные задачи. Она продолжает мультимодальную линейку Gemini, принимая на вход текст, изображения, аудио, видео и файлы, а контекстное окно в 1 048 576 токенов позволяет работать с объёмными кодовыми базами, длинными документами и сложными многошаговыми пайплайнами без потери контекста.

Ключевые улучшения по сравнению с предыдущими версиями семейства — повышенная надёжность в агентных сценариях, более эффективное использование токенов в сложных воркфлоу и усиленные возможности в области разработки программного обеспечения. Внутренний механизм рассуждения (chain-of-thought) активируется автоматически, что делает модель особенно полезной там, где нужна пошаговая декомпозиция задачи, а не быстрый поверхностный ответ.

Статус Preview означает, что модель находится на стадии раннего доступа: API-интерфейс и поведение могут меняться. Для продакшн-систем с жёсткими требованиями к стабильности стоит учитывать этот фактор при выборе.

Когда брать эту модель

✓ Сложные задачи разработки ПО: рефакторинг больших кодовых баз, code review, генерация и отладка кода с пошаговым рассуждением
✓ Агентные пайплайны и автономные воркфлоу, где важна надёжность многошаговых действий
✓ Анализ длинных мультимодальных документов: технические спецификации, видеозаписи, аудиоматериалы в одном запросе
✓ Исследовательские и аналитические задачи, требующие глубокой декомпозиции и структурированного вывода
✓ Прототипирование сложных AI-фич, где нужна frontier-модель с широким набором модальностей

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй прикреплённый PDF с технической спецификацией (300+ страниц), выяви все неоднозначности в требованиях к API и предложи конкретные правки с обоснованием для каждой.

Использование Google: Gemini 3.1 Pro Preview через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-3.1-pro-preview",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "google/gemini-3.1-pro-preview",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);