Gemini 3.1 Proの料金体系はどのようになっていますか？

入力tokenは100万tokenあたり2ドル、出力tokenは100万tokenあたり12ドルです。200,000 tokenのcontext window閾値を超えるリクエストの場合、価格が倍になります。

Gemini 3.1 Proはcontext cachingをサポートしていますか？

はい、100万tokenあたり0.20ドルのキャッシュ機能があり、別途時間単位のストレージ料金がかかります。頻繁にアクセスされるコードベースや大規模なドキュメントセットに最適です。

context windowのサイズはどのくらいですか？

このモデルは1,048,576 tokenのcontext windowを備えています。これにより、数時間の高精細ビデオなど、膨大なデータを処理することが可能です。

DeepThinkモードはどのように動作しますか？

これはSystem 2のreasoning層で、Low、Medium、Highの3つの段階的なTierに分かれています。開発者はこれらのTierを切り替えることで、内部のreasoning深度とスピードのバランスを調整できます。

Gemini 3.1 Proはビデオや音声を処理できますか？

はい、テキスト、画像、音声、ビデオに対するネイティブなmultimodal機能を備えています。複雑な視覚的reasoningに関するMMMU benchmarkでは81%のスコアを記録しています。

Claude Sonnet 4.6と比較してどうですか？

Gemini 3.1 Proはコストが約半分であり、GPQAのような生の知識benchmarkをリードしています。しかし、会話のトーンに関してはClaudeを好む開発者もいます。

抽象的なreasoningにおけるパフォーマンスはどうですか？

ARC-AGI-2で77.1%のスコアを達成しました。これは、トレーニング中にモデルが見ていない新しい論理パターンを解決する上で、大きな飛躍を意味します。

出力の長さに制限はありますか？

最大で65,536 tokenの出力をサポートしています。これは多くの競合他社よりも大幅に大きく、長文のコード生成を容易にします。

Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Proは、DeepThink reasoningエンジン、1M以上のcontext window、業界トップクラスのARC-AGIロジックスコアを備えたGoogleのeliteなmultimodalモデルです。

MultimodalDeep ReasoningVideo GenerationWorkspace AIGoogle Gemini

googleGeminiFebruary 19, 2026

コンテキスト

2.0Mトークン

最大出力

66Kトークン

入力価格

$2.50/ 1M

出力価格

$15.00/ 1M

モダリティ:TextImageAudioVideo

機能:ビジョンツールストリーミング推論

ベンチマーク

GPQA

94.3%

HLE

44.4%

MMLU

80.6%

MMLU Pro

79.2%

SimpleQA

79.6%

IFEval

92.4%

AIME 2025

92%

MATH

92%

GSM8k

98.4%

MGSM

96.5%

MathVista

89.4%

SWE-Bench

71%

HumanEval

91.2%

LiveCodeBench

82%

MMMU

84.2%

MMMU Pro

62.5%

ChartQA

91.8%

DocVQA

94.2%

Terminal-Bench

58%

ARC-AGI

77.1%

APIドキュメントを見る

Gemini 3.1 Proについて

Gemini 3.1 Proの機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

Gemini 3.1 Proは、高度なmultimodal処理エンジンをネイティブに組み合わせたSparse Mixture-of-Experts (MoE)フレームワークの成熟した実装です。アーキテクチャの際立った特徴は、モデルが出力tokenを確定させる前に内部で熟考することを可能にするDeepThink System 2層の民主化です。このモデルは、Low、Medium、Highというユニークな3段階のthinkingシステムを導入しており、開発者がlatency、コスト、reasoning深度のトレードオフを明示的に制御できるようにしています。

100万tokenのcontext windowを持つGemini 3.1 Proは、金融、データ分析、リポジトリ全体のコード移行などの複雑なワークフローに最適化されています。新しい論理パターンを解決する創発的な能力を示しており、ARC-AGI-2 benchmarkで前例のない77.1%を記録しました。これにより、低latencyなmultimodalインタラクションと、agenticなタスクのための高度な認知パフォーマンスの両方を必要とする開発者にとって、好ましい選択肢となっています。

Gemini 3.1 Proのユースケース

Gemini 3.1 Proを使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

リポジトリ全体のコード分析

1M context windowを活用し、リファクタリングや依存関係マッピングのためにソフトウェアリポジトリ全体を取り込みます。

自律的なエージェント委員会

内部サブエージェントが実行前にソリューションを議論・検証する、ステップバイステップのagenticワークフローを駆動します。

科学研究の統合

数千もの研究論文や複雑なデータセットを分析し、構造化された知見や事実に基づく洞察を抽出します。

Multimodalコンテンツ制作

テキスト、画像、音声を同時に処理し、複雑な教材やインタラクティブなメディアを生成します。

ターミナルベースの自動化

高度なreasoningモードを介して、複雑なbashコマンドの実行やファイルシステムの操作を高精度で行います。

企業データ監査

非構造化された財務データや法的文書を解析し、ほぼ完璧な事実の再現性をもってコンプライアンスの不備を特定します。

強み

制限

ARC-AGI-2 Reasoningのリーダー: ARC-AGI-2で77.1%を記録し、以前のflagship modelのreasoning能力を2倍以上に高めました。

大規模Contextの価格ペナルティ: プロンプトが200,000 tokenの閾値を超えると入力・出力価格が倍になり、大規模なバッチジョブに影響します。

1M token context window: 大規模な複数ファイルのコードベースや長編ビデオを、state-of-the-artの再現性と低latencyで処理します。

過剰な冗長性: benchmarkでは、単純なタスクに対して必要な量よりも大幅に多くのtokenを生成するなど、モデルが過度に冗長になる可能性があることが示されています。

競争力のある価格戦略: 100万tokenあたり2ドル/12ドルという価格設定により、AnthropicやOpenAIの同等モデルよりも大幅に手頃な価格になっています。

ニュアンスのあるトーンの課題: コミュニティからのフィードバックでは、会話のトーンがClaude 3.5シリーズと比較して自然さやニュアンスに欠ける場合があるとの指摘があります。

粒度の細かいCompute Tier: 内部のreasoning深度とコストを開発者が正確に制御できるようにする、3段階のthinkingシステムを備えています。

不整合なReasoning Tier: reasoningの品質はTier間で大きく異なり、最適な設定を見つけるために手動での実験が必要になることがよくあります。

APIクイックスタート

google/gemini-3.1-pro-preview

ドキュメントを見る

google SDK

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const genAI = new GoogleGenAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({
  model: "gemini-3.1-pro-preview",
  thinkingConfig: { tier: "high" }
});

const prompt = "Analyze this entire codebase for security vulnerabilities.";
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

Gemini 3.1 Proについてのユーザーの声

Gemini 3.1 Proについてコミュニティがどう思っているか見てください

“Gemini 3.1 Pro's 77.1% score represents the most disruptive market shift; it more than doubles the previous high on ARC-AGI.”

— enoumen

“The coding benchmarks don't lie. This model found a bug in my repo that 3.5 and GPT-4o missed completely.”

— SiliconValleyCoder

hackernews

“The gemini 3.1 shitstorm is really interesting. It crushed benchmarks but real users are saying the tone and vibe are inconsistent.”

— cryptopunk7213

twitter

“The DeepThink engine can lead to significant delays, sometimes over 90 seconds, when processing tasks requiring deep logic.”

— TechReviewer2026

youtube

“Context caching is the killer feature here. I'm running an entire documentation bot for pennies compared to GPT-4o.”

— CloudArchitect

“Gemini failed to discuss Python at all in a complex planning task... some logic was just not present in its final plan.”

— Temporary-Mix8022

Gemini 3.1 Proについての動画

Gemini 3.1 Proについてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“Gemini 3.1 Pro generates the most detailed version of this pagoda so far”

“Gemini has by far the widest window of a million tokens”

“The multimodal fidelity in audio processing is noticeably better than 3.0”

“Token throughput remains stable even as the context window fills up”

“Long-term recall is basically perfect across the entire million tokens”

“On puzzles that shouldn't be in its training data, the Gemini 3 series outperforms all other models”

“3.1 Pro could indeed reduce the runtime of a fine-tuning script from 300 seconds to 47 seconds”

“DeepThink logic steps are clearly visible in the trace, showing real deliberation”

“We are reaching benchmark saturation where only ARC-AGI really matters for progress”

“The AGI trajectory is accelerating based on these abstract reasoning jumps”

“I do think that like 3.1 it genuinely feels like a step up, even if it's just very slight”

“It does seem to outperform Gemini 3.0 Pro when we test the exact same prompts side by side”

“Coding accuracy on complex Python refactors is the highest I have seen”

“API reliability has improved significantly over the last month of testing”

“Real-world performance finally matches the hype of the benchmark scores”

プロンプト以上のもの

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Gemini 3.1 Proのプロのヒント

Gemini 3.1 Proを最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

Reasoning Tierの選択

複雑な数学や論理にはHigh thinkingモードを使用し、標準的なフォーマット作成にはLowを使用してコストを削減しましょう。

Context Caching

静的なドキュメントに対してcontext cachingを実装することで、入力コストを100万tokenあたり最大90%削減できます。

構造化されたArtifacts

agenticな実行中に、人間が監督しやすいように構造化されたタスクリストを生成するモデルの能力を活用しましょう。

Multimodal Prompting

ビデオと音声の入力を組み合わせることで、テキストのみの説明ではなく、現実世界のシナリオの完全なコンテキストをモデルに与えましょう。

お客様の声

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