Gemini 3 Proの料金体系を教えてください。

入力100万tokenあたり2.00ドル、出力100万tokenあたり12.00ドルです。context windowが200,000 tokenを超えるリクエストの場合、コストは2倍になります。

context windowのサイズはどのくらいですか？

このモデルは1,000,000 tokenという巨大なcontext windowをサポートしています。これにより、1回の呼び出しで約75万語、または2時間の動画を処理することが可能です。

Deep Thinkモードとは何ですか？

これはモデルが内部で熟考を行うための専用の推論レイヤーです。複雑な数学の問題において、論理を検証しハルシネーション（もっともらしい嘘）を減らすのに役立ちます。

Gemini 3 Proはコーディングに適していますか？

はい、現時点でコーディングタスクにおいてトップクラスのモデルとしてランク付けされています。リポジトリ全体を理解する能力や、ターミナルベースの自律的な操作において優れています。

音声や動画をネイティブで扱えますか？

はい、Gemini 3 Proはテキスト、画像、音声、動画をtransformerのパス内で直接処理します。これにより、文字起こしベースのレイヤーでは見落とされがちなニュアンスを保持できます。

公式のAPIドキュメントはどこにありますか？

公式ドキュメントは https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models#gemini-3-pro で確認できます。最新のモデル情報については、このリンクを参照してください。

GPT-5.1と比較してどうですか？

論理や数学のbenchmarkにおいて、一般的にGPT-5.1を上回ります。特に3D推論能力と、大幅に大きいcontext windowの点で高く評価されています。

Gemini 3 Pro

GoogleのGemini 3 Proは、1M tokenのcontext window、ネイティブ動画処理、業界トップクラスの推論性能を備えたマルチモーダルな強力モデルです。

Multimodal AILong ContextFrontier ModelAGI-Ready

googleGemini 32025年11月17日

コンテキスト

1.0Mトークン

最大出力

66Kトークン

入力価格

$2.00/ 1M

出力価格

$12.00/ 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

91.9%

HLE

45.8%

MMLU

91.8%

MMLU Pro

85%

SimpleQA

72.1%

IFEval

85%

AIME 2025

100%

MATH

94%

GSM8k

99%

MGSM

93%

MathVista

79%

SWE-Bench

76.2%

HumanEval

93%

LiveCodeBench

81.3%

MMMU

81%

MMMU Pro

81%

ChartQA

81.4%

DocVQA

92%

Terminal-Bench

54.2%

ARC-AGI

31.1%

APIドキュメントを見る

Gemini 3 Proについて

Gemini 3 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。

ネイティブなマルチモーダルアーキテクチャ

Gemini 3 Proは、テキスト、画像、音声、動画を単一のtransformerパス内でネイティブに処理するように設計されたGoogleの主力モデルです。個別のエンコーダーに依存していた以前のモデルとは異なり、このアーキテクチャは異なるモダリティ間での微妙なデータを保持します。2025年後半にリリースされ、生のインテリジェンスと運用効率のバランスを両立させる、高性能な frontier modelの代替として提供されています。

推論と技術的パフォーマンス

技術的には定量的分野に秀でており、AIME 2025数学試験で100%という完璧なスコアを達成しました。内部にDeep Thinkレイヤーを組み込んでおり、応答を生成する前に複雑な論理構造をシステムが熟考することを可能にしています。これにより、科学研究、GPQA Diamondにおける専門家レベルのQ&A、および論理検証が不可欠な高度な競技プログラミングにおいて特に効果を発揮します。

エンタープライズクラスのcontext活用

100万tokenのcontext windowを備えたこのモデルは、大規模なデータ合成のために構築されています。標準的なRAGアーキテクチャでは避けられない情報損失なしに、コードベース全体や数時間の高精細動画を取り込み、特定の洞察を抽出できます。この長いcontextの機能と最適化されたキャッシングを組み合わせることで、企業は競合するflagshipシステムよりも大幅に低いコストで、複雑な自律型ワークフローを実行できるようになります。

Gemini 3 Proのユースケース

Gemini 3 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。

自律的なコードベースエンジニアリング

1M tokenのcontext windowにGitHubリポジトリ全体を取り込み、アーキテクチャの把握に基づいたリポジトリ全体のデバッグや機能実装を行います。

マルチモーダルな動画インテリジェンス

1時間におよぶ動画ファイルをネイティブに分析し、時間的な洞察の抽出、複雑なシーンの要約、または視覚と音声の相関関係の特定を行います。

博士レベルの科学研究

優れたGPQAスコアと、濃密な科学表を解析する能力を活用し、物理学や化学における大学院レベルの問題を解決します。

3D空間計画

モデル固有の3D推論能力を活用して、仮想環境の計画、UIレイアウトの設計、空間パズルの解決を行います。

Zero-Shotゲーム開発

高度なコーディングと論理合成能力を駆使して、単一のプロンプトから機能的なレトロスタイルのゲームや物理エンジンを生成します。

エンタープライズ文書合成

数千ページの非構造化金融文書を同時に処理し、リスクの特定や構造化レポートの作成を行います。

強み

制限

エリートレベルの3D推論: 空間パズルの解決や3D環境の計画において優れた能力を発揮し、視覚的な論理において競合を凌駕します。

冗長性の問題: コミュニティのbenchmarkでは、このモデルは非常に冗長であると分類されることが多く、単純なタスクでも必要以上にtokenを消費する傾向があります。

巨大なcontextの実用性: 1M tokenのwindowにより、RAGシステムで発生するデータ損失なしに、プロジェクト全体や数時間の動画を取り込むことが可能です。

ハルシネーションのばらつき: 論理能力は向上していますが、オープンエンドな評価では、より小規模なモデルと比較して依然として測定可能なレベルのハルシネーションが見られます。

トップクラスの数学スコア: AIME 2025数学試験で100%を達成しており、定量的および科学的分析において最高の選択肢です。

contextスケーリングに伴うコスト: 200,000 tokenを超えると価格が即座に2倍になるため、大規模なエンタープライズ運用では予想外の請求が発生する可能性があります。

攻撃的な価格設定: 入力1M tokenあたり2.00ドルという価格は、flagshipモデルの代替品よりも大幅に低いコストで frontier modelのインテリジェンスを提供します。

地域的な機能制限: 一部の高度なagentic機能やdeep thinking機能は、初期段階では特定の地域や英語設定に限定されています。

APIクイックスタート

google/gemini-3-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-pro",
  thinkingConfig: { includeThoughts: true }
});

const prompt = "この1M tokenのコードベースが持つアーキテクチャ上の含意について説明してください。";
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 Proについてのユーザーの声

Gemini 3 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 Proの1M contextはコードベース分析におけるゲームチェンジャーです。ついにプロジェクト全体をアップロードできましたが、構成をハルシネーションすることはありませんでした。”

— dev_guru_2026

“Deep Thinkモードは、論理においてGPT-4oよりも大幅に優れています。単に最初の答えを吐き出すのではなく、実際に立ち止まって熟考してくれます。”

— AIExpertX

twitter

“Googleがついに3.1リリースで追いつきましたね。ARC-AGI-2のbenchmarkは嘘をつきません。現時点での推論の王座はこれです。”

— hackernews_reader

hackernews

“速度とマルチモーダル機能は大好きですが、正直時々冗長すぎることがあります。単純なプロンプトに対して10ページのレポートを返してきます。”

— TheTechReviewer

youtube

“数学のパフォーマンスこそが真の注目点です。AIME 2025で100%を達成したということは、実質的に高校レベルの競技数学を解き切っていることになります。”

— logic_king

“ネイティブな音声処理は大きな違いを生みます。テキストのみのモデルでは見逃される、トーンや皮肉を拾い上げます。”

— prompt_engineer

twitter

Gemini 3 Proについての動画

Gemini 3 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 Proは...真の人工知能に向けた競争における新しい章を確かに刻みました。”

“私の独自の独立したbenchmarkであるSimple Benchでは、ライバルを圧倒しました。”

“このモデルは、過去のイテレーションでは見られなかった一種の内部的熟考を示しています。”

“前処理なしで長尺の動画コンテンツを理解する能力は、最も過小評価されている機能です。”

“平均的な人間がGemini 3 Proよりも優れたパフォーマンスを発揮できるbenchmarkは、事実上ほとんど残っていないと思います。”

“Gemini 3 Pro Deepthinkは...少なくとも一般公開されている中で、間違いなく最も賢いLLMです。”

“高度な並列推論を使用して、複数の仮説を同時に探索します。”

“1M tokenのwindow全体での一貫性は、1.5 Proよりも大幅に高まっています。”

“思考トレースの中で、自らの論理的誤りを修正しているのがわかります。”

“飛行機のアニメーションが空から落ちる様子を適切に再現できた数少ないモデルの一つです。”

“Gemini 2.5からGemini 3 Proへの機能向上は、GPT-4以降で最も劇的な飛躍です。”

“推論能力の観点から得られるものに対して、価格は正直狂っています。”

“KarpathyがGoogle Searchツールを有効にした際、モデルは「時間的ショック」と呼ばれる状態を経験しました。”

“今年テストしたどのモデルよりも、TypeScriptの型をうまく扱います。”

“Gemini 3は見事に認識可能なゲームコントローラーを生成しましたが、GPT 5.1はかろうじて認識できる程度の形状しか生成できませんでした。”

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Gemini 3 Proのプロのヒント

Gemini 3 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。

推論トグルの活用

Deep Thinkの設定を使用して速度と精度のバランスを調整し、競技プログラミングなどではHigh設定を使い分けるのが効果的です。

ROI向上のためのcontext caching

長期プロジェクトではcontext cachingを活用することで、同一の1M tokenデータセットに対してクエリを行う際のコストを最大90%削減できます。

リポジトリ全体をcontextとして提供

コーディングを行う際は、コードの一部（スニペット）ではなくファイル構成全体をアップロードすることで、モデルがアーキテクチャの一貫性を維持しやすくなります。

時間的プロンプト（Temporal Prompting）

動画を分析する際は、プロンプト内で特定のタイムスタンプを参照することで、モデルが重要な視覚イベントに集中しやすくなります。

お客様の声

ユーザーの声

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