围绕工程问题展开推理
本型号重点优化软件工程行为与多步执行,适合结合需求、代码片段和错误日志分析问题,而不只是补全一段函数。可让它先梳理依赖与约束,再提出修改方案、解释影响范围,并整理需要验证的测试项,形成便于工程师审查的交付物。
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
原生容量与模态是模型规格;实际提交方式、工具执行和会话管理按所选入口区分。
了解 gemini-3.1-pro-preview 能为你的工作带来什么。
本型号重点优化软件工程行为与多步执行,适合结合需求、代码片段和错误日志分析问题,而不只是补全一段函数。可让它先梳理依赖与约束,再提出修改方案、解释影响范围,并整理需要验证的测试项,形成便于工程师审查的交付物。
长输入能力适合联合阅读多个模块、设计文档与讨论记录,围绕同一问题比较不同段落中的条件和结论。配合图像理解,还能把截图、图表或界面状态纳入分析。提出问题时明确材料顺序、关注对象和输出结构,比笼统要求总结更有利于得到可用结果。
原生函数调用与结构化输出适合将推理结果接入业务流程:例如把问题分类、提取待办,或提出下一步工具请求。Chat Completions 提供 tools 与 response_format 配置;工具实际执行由应用负责,模型再根据执行结果继续回答,便于控制每一步动作。
从具体任务出发,找到模型发挥作用的位置。
输入相关代码、报错堆栈、预期行为和最近变更,让模型分析可能的故障路径,交付修复建议与回归测试清单。涉及跨文件依赖时,可一起提供接口定义和调用位置,要求区分已观察到的问题与待验证的假设,避免只给表面修改。
将业务问题与图片内容块一起提交,可用于解读报表截图、说明界面流程或比较设计稿。视频理解可按 Gemini 对话入口的视频链接方式输入,要求输出内容摘要、关键事件和需要复核的细节;交付物是文字分析,不是新生成的视频。
在 AI Chat v2 中输入研究问题与文件链接,先整理材料,再沿用会话 id 追问差异、补充条件或调整报告结构。文件通过 message 的 file_url 块提交,工具访问须遵守连接授权。适合逐步形成文档摘要、方案比较表与后续行动清单。
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
相较 Gemini 3 Pro 系列,3.1 Pro Preview 的改进方向是思考质量、Token 效率、事实一致性及工程任务可用性。若任务依赖长材料交叉分析、复杂编码或多步指令,可优先测试它。迁移时用相同案例比较结论、修改正确性与工具请求,不把版本更新视为所有任务必然更好。
本型号适合通用推理、编码与多模态分析。官方另有 gemini-3.1-pro-preview-customtools,重点是更优先使用自定义工具,面向混合 bash 与工具的工作流;不依赖这些工具的任务可能出现质量波动。不要将两个名称混用,也不必为了普通分析任务一律选择工具优化变体。
从一次小规模任务到正式接入。
明确目标、必要输入与输出要求,使用真实业务样例作为起点。
打开试用页,确认此入口支持的参数,再提交小规模任务查看结果。
保留完整模型 ID,使用文档规定的请求格式,并在 Pricing 页确认计费规则。
在正式使用前,了解输出质量与能力范围。
解答使用 gemini-3.1-pro-preview 时的常见疑问。
它是 Google 的 Pro 级预览型号,调用 ID 为 gemini-3.1-pro-preview,不带日期固定标识。适合评估复杂推理与工程任务;若应用依赖稳定的输出结构,建议保存样例并持续做回归测试,不将 Preview 当成固定快照。
调用 /gemini/chat/completions 时,将用户消息 content 写成数组,同时放入 text 和 image_url 块。image_url.url 可填写公开图片地址或 Base64 data URI;问题中说明要分析的区域与目标,返回文字位于 choices[0].message.content。
模型原生支持 PDF 理解。在 AI Chat v2 中,可通过 message 数组的 file_url 块提供文件链接,再用文字说明摘要或比较要求。Chat Completions 不应直接照搬这种文件块;也可以先提取文档文本,再作为消息内容提交。
普通 Chat Completions 中,模型可提出 tool_calls,但应用需要执行对应函数并回填工具结果。AI Chat v2 提供会话工具流程,访问已连接资源仍受授权约束。让模型写代码与让环境运行代码是不同步骤,测试结果应来自真实执行。
需要自行控制历史和响应格式时,使用 /gemini/chat/completions,并在 messages 中携带前文。希望保存会话、沿用 id 继续任务时,使用 /aichat2/conversations,开启 stateful 后读取 answer 和 id,后续带回同一 id 追问。
模型资料 · 更新日期:2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。