Gemini 3.1 Pro Preview

El modelo gemini-3.1-pro-preview/text-to-text representa la cumbre de los modelos de lenguaje de gran escala con contextos extensos y ofrece una ventana sin precedentes de 2 millones de tokens que transforma la forma en que los desarrolladores gestionan conjuntos de datos masivos. Al integrar gemini-3.1-pro-preview/text-to-text en la plataforma GPT Proto, los usuarios obtienen acceso a capacidades superiores de razonamiento, recuperación de información de alta fidelidad y aprendizaje en contexto con muchos ejemplos. Ya sea que analices miles de líneas de código o bibliotecas enteras de documentos legales, gemini-3.1-pro-preview/text-to-text garantiza que ningún detalle se pierda entre el ruido y proporciona resultados de texto estables y autorizados para los flujos de trabajo profesionales más exigentes.

Modalidades

Contexto

Ejemplos de uso de la API

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "gemini-3.1-pro-preview",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello"
      }
    ]
  }'

Gemini 3.1 Pro Preview pricing

Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 40% below official rates.

Tu uso

Modelo

Google · ≈ 148M tokens/mo (48M cached)

Monthly volume

OpenRouter

Lista + 5.5% de comisión de crédito

$330.85

al mes

Input (non-cached)$67.52

Cache read$10.128

Output$253.20

Google

Directo de Google (precio de lista)

$313.60

al mes

Input (non-cached)$64

Cache read$9.6

Output$240

MEJOR PRECIO

GPTProto

40% off oficial

$188.16

al mes

Tras descuento$188.16

Effective$188.16

Coste mensual por fuente

OpenRouter

$330.85

Google

$313.60

GPTProto

$188.16

Ahorra $125.44 / mes

en GPTProto vs Google (−40%)

Ahorro anual ≈ $1505.28 · pago por uso

OpenRouter costs include its ~5.5% credit purchase fee. GPTProto applies a per-model discount (10–30% off) and your bonus credits are also spent at discounted rates — savings compound. Estimates assume a 60% cache hit rate.

Modelos relacionados

Todos los modelos

Gemini 3.1 Pro Preview

Actual

byGoogle1.05M context$1.2/M input$7.2/M output

DeepSeek Flash

byDeepSeek$0.3/M input$1.2/M output

Hy4 Preview

byHunyuan1.05M context$0.7923/M input$2.376/M output

GPT 6 Astra

byOpenAI1.05M context$8/M input$40/M output

Gemini 3.8 Flash

byGoogle1.05M context$0.9/M input$4.5/M output

Claude Fable 5.1

byClaude1M context$9/M input$45/M output

Qwen3.8 Max 0902

byQwen1M context$1.8/M input$5.4/M output

GLM 5.3 Flash

byZ-AI1.31M context$0.15/M input$0.5/M output

DeepSeek v4 Flash Vision Exp

byDeepSeek1.05M context$0.3/M input$1.2/M output

GLM 5.3

byZ-AI1.31M context$1.26/M input$3.96/M output

Gemini 3.7 Flash

byGoogle1.05M context$0.9/M input$4.5/M output

Grok 4.6

byGrok500K context$1.2/M input$3.6/M output

Qwen3.8 Max

byQwen1M context$1.8/M input$5.4/M output

Claude Opus 5

byClaude1M context$4.5/M input$22.5/M output

Gemini 3.6 Flash

byGoogle1.05M context$0.9/M input$4.5/M output

Gemini 3.5 Flash Lite

byGoogle1.05M context$0.18/M input$1.5/M output

Kimi K3

byMoonshotAI1.05M context$2.7/M input$13.5/M output

GPT 5.6 Luna

byOpenAI1.05M context$0.16/M input$0.96/M output

GPT 5.6 Terra

byOpenAI1.05M context$1.6/M input$9.6/M output

Grok 4.5

byGrok500K context$1.2/M input$3.6/M output

Claude Sonnet 5

byClaude1M context$1.8/M input$9/M output

Minimax M3

byMiniMax1.05M context$0.48/M input$0.96/M output

GLM 5.2

byZ-AI1.05M context$1.26/M input$3.96/M output

Qwen3.7 Max

byQwen1M context$0.36/M input$1.44/M output

Gemini 3.5 Flash

byGoogle1.05M context$0.9/M input$5.4/M output

DeepSeek v4 Flash

byDeepSeek1.05M context$0.3/M input$1.2/M output

Grok 4.3

byGrok1M context$0.75/M input$1.5/M output

Kimi K2.6

byMoonshotAI262K context$0.855/M input$3.6/M output

Gemini 3.1 Flash Lite Preview

byGoogle1.05M context$0.15/M input$0.9/M output

Minimax M2.5

byMiniMax205K context$0.24/M input$0.96/M output

Kimi K2.5

byMoonshotAI262K context$0.54/M input$2.7/M output

Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250715)

byBytedance262K context$0.0971/M input$0.9714/M output

Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250615)

byBytedance262K context$0.0971/M input$0.9714/M output

Doubao Seed 1.6 Flash (Build 250615)

byBytedance262K context$0.0182/M input$0.1821/M output

Nombre del modelo					Aporte → Producción
Gemini 3.1 Pro PreviewActual $		1.05M	$1.20 / $7.20 per 1M	$2.70 / $0.12 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
DeepSeek Flash $	—	—	$0.30 / $1.20 per 1M	— / $0.006 per 1M	Entrada: TextoEntrada: Imagen Salida: Texto
Hy4 Preview $		1.05M	$0.79 / $2.38 per 1M	— / $0.04 per 1M	Entrada: Texto Salida: Texto
GPT 6 Astra $		1.05M	$8.00 / $40.00 per 1M	$10.00 / $0.80 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
Gemini 3.8 Flash $		1.05M	$0.90 / $4.50 per 1M	$0.60 / $0.09 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: VídeoEntrada: DocumentoEntrada: Audio Salida: Texto
Claude Fable 5.1 $		1M	$9.00 / $45.00 per 1M	$11.25 / $0.23 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
Qwen3.8 Max 0902 $		1M	$1.80 / $5.40 per 1M	$2.25 / $0.23 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: VídeoEntrada: DocumentoEntrada: Audio Salida: Texto
GLM 5.3 Flash $	—	1.31M	$0.15 / $0.50 per 1M	— / $0.03 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: VídeoEntrada: Documento Salida: Texto
DeepSeek v4 Flash Vision Exp $	—	1.05M	$0.30 / $1.20 per 1M	— / $0.006 per 1M	Entrada: TextoEntrada: Imagen Salida: Texto
GLM 5.3 $		1.31M	$1.26 / $3.96 per 1M	— / $0.23 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
Gemini 3.7 Flash $		1.05M	$0.90 / $4.50 per 1M	$0.60 / $0.09 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
Grok 4.6 $		500K	$1.20 / $3.60 per 1M	— / $0.30 per 1M	Entrada: TextoEntrada: Imagen Salida: Texto
Qwen3.8 Max $		1M	$1.80 / $5.40 per 1M	$2.25 / $0.23 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: VídeoEntrada: Documento Salida: Texto
Claude Opus 5 $		1M	$4.50 / $22.50 per 1M	$5.63 / $0.45 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
Gemini 3.6 Flash $		1.05M	$0.90 / $4.50 per 1M	$0.60 / $0.09 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
Gemini 3.5 Flash Lite $		1.05M	$0.18 / $1.50 per 1M	$0.60 / $0.02 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
Kimi K3 $		1.05M	$2.70 / $13.50 per 1M	$0.27 / $0.27 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
GPT 5.6 Luna $		1.05M	$0.16 / $0.96 per 1M	$0.20 / $0.02 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
GPT 5.6 Terra $		1.05M	$1.60 / $9.60 per 1M	$2.00 / $0.16 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
Grok 4.5 $		500K	$1.20 / $3.60 per 1M	$0.30 / $0.30 per 1M	Entrada: TextoEntrada: Imagen Salida: Texto
Claude Sonnet 5 $		1M	$1.80 / $9.00 per 1M	$2.25 / $0.18 per 1M	Entrada: TextoEntrada: Documento Salida: Texto
Minimax M3 $		1.05M	$0.48 / $0.96 per 1M	$0.10 / $0.10 per 1M	Entrada: TextoEntrada: ImagenEntrada: Documento Salida: Texto
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Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250615) $		262K	$0.10 / $0.97 per 1M	—	Entrada: TextoEntrada: Imagen Salida: Texto
Doubao Seed 1.6 Flash (Build 250615) $		262K	$0.02 / $0.18 per 1M	—	Entrada: TextoEntrada: Imagen Salida: Texto

Dominando el contexto masivo de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text

La llegada de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text marca un cambio de paradigma en la IA generativa, dejando atrás las limitaciones de la «memoria a corto plazo» de los modelos anteriores para adentrarse en un mundo de relevancia infinita. Experimenta todo el potencial de este modelo en GPT Proto.

El fin del cuello de botella de RAG con gemini-3.1-pro-preview/text-to-text

Durante años, los desarrolladores recurrieron a la generación aumentada por recuperación (RAG) para sortear las estrechas ventanas de contexto de los LLM estándar. Aunque RAG es eficaz, a menudo sufre problemas de ruido en la recuperación y pérdida de matices. El modelo gemini-3.1-pro-preview/text-to-text cambia las reglas del juego al permitir introducir hasta 2 millones de tokens directamente en el prompt. Este enfoque de «contexto largo primero» garantiza que gemini-3.1-pro-preview/text-to-text tenga una visión integral de tus datos, lo que se traduce en una precisión factual y una profundidad de razonamiento significativamente mayores en comparación con los métodos de recuperación fragmentada.

Caso de uso A: Inteligencia integral de software

Al trabajar con repositorios de nivel empresarial, gemini-3.1-pro-preview/text-to-text puede procesar más de 100.000 líneas de código simultáneamente. Esto permite a los desarrolladores formular preguntas arquitectónicas que abarcan decenas de módulos. Al usar gemini-3.1-pro-preview/text-to-text en GPT Proto, un ingeniero principal puede identificar dependencias circulares o vulnerabilidades de seguridad que solo aparecen cuando todo el código se analiza como una entidad única y coherente. Contar con una IA que «conoce» todo el proyecto es un multiplicador fundamental de la productividad.

Caso de uso B: Síntesis jurídica y de cumplimiento normativo

Los profesionales del derecho suelen enfrentarse a la abrumadora tarea de cotejar cientos de contratos o miles de páginas de documentos regulatorios. El modelo gemini-3.1-pro-preview/text-to-text destaca en este ámbito al mantener una tasa de precisión de recuperación del 99 % para cláusulas específicas ocultas en conjuntos masivos de documentos. Al aprovechar gemini-3.1-pro-preview/text-to-text, los despachos pueden automatizar la primera fase de la diligencia debida con un nivel de precisión que antes era imposible sin una labor intensiva por parte de personas.

"El salto a gemini-3.1-pro-preview/text-to-text no es solo una actualización incremental; es la diferencia entre leer un resumen y comprender toda la biblioteca. Redefine lo que entendemos por «aprendizaje en contexto»."

¿Por qué implementar gemini-3.1-pro-preview/text-to-text en GPT Proto?

GPT Proto proporciona la infraestructura de nivel industrial necesaria para gestionar las elevadas demandas de cómputo de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text. Con un enrutamiento optimizado y almacenamiento en caché del contexto, reducimos la latencia que suele asociarse con entradas masivas de tokens. Nuestra plataforma garantiza que tus solicitudes de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text se procesen con la máxima estabilidad y seguridad. Obtén más información sobre nuestra pila técnica en nuestra Documentación.

Función	LLM heredados	gemini-3.1-pro-preview/text-to-text en GPT Proto
Ventana de contexto	32k - 128k tokens	Más de 2.000.000 de tokens
Lógica de recuperación	Fragmentada (RAG)	Razonamiento nativo con contexto largo
Aprendizaje en contexto	Ejemplos limitados	Potencial masivo de ejemplos múltiples
Estabilidad de la plataforma	Variable	Nivel empresarial en GPT Proto

Precios simplificados y acceso profesional

La transparencia es fundamental para nuestra misión. En GPT Proto, hemos eliminado los confusos sistemas basados en créditos. Para usar gemini-3.1-pro-preview/text-to-text, solo tienes que Añadir fondos o Recargar saldo en tu cuenta. Este enfoque de pago por uso garantiza que solo pagues por los tokens que realmente utilizas, lo que hace económicamente viable ejecutar consultas masivas de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text. Gestiona tu cuenta en el Centro de facturación o consulta tus estadísticas de uso en el Panel.

A medida que la IA sigue evolucionando, gemini-3.1-pro-preview/text-to-text se erige como un testimonio del poder de la escala y la precisión. Mantente al día de las últimas tendencias de IA y las guías de implementación visitando el Blog de GPT Proto.

Preguntas frecuentes esenciales sobre la inteligencia de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text

Encuentra respuestas de expertos sobre la integración y el rendimiento de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text en la plataforma GPT Proto.

¿Cuál es el límite máximo de tokens de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text?

El modelo gemini-3.1-pro-preview/text-to-text admite actualmente una ventana de contexto de hasta 2 millones de tokens, una cifra significativamente superior a la de iteraciones anteriores.

¿Cómo gestiona gemini-3.1-pro-preview/text-to-text las pruebas de «aguja en un pajar»?

El modelo gemini-3.1-pro-preview/text-to-text demuestra una precisión de recuperación casi perfecta (más del 99 %) incluso al final de su ventana de contexto de 2 millones de tokens.

¿Puedo usar gemini-3.1-pro-preview/text-to-text para el aprendizaje con muchos ejemplos?

Sí, gemini-3.1-pro-preview/text-to-text está optimizado para el aprendizaje con muchos ejemplos, lo que permite proporcionar miles de ejemplos en el prompt para lograr un rendimiento especializado en determinadas tareas.

¿Está gemini-3.1-pro-preview/text-to-text disponible para llamadas a la API de alta frecuencia?

Por supuesto. En GPT Proto, nos aseguramos de que gemini-3.1-pro-preview/text-to-text cuente con el ancho de banda y los límites de velocidad necesarios para aplicaciones a escala empresarial.

¿Cómo pago el uso de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text?

Puedes usar gemini-3.1-pro-preview/text-to-text seleccionando Recargar saldo o Añadir fondos en tu cuenta de GPT Proto, sin depender de sistemas restrictivos de «créditos».

¿Admite gemini-3.1-pro-preview/text-to-text idiomas distintos del inglés?

Sí, gemini-3.1-pro-preview/text-to-text es multilingüe de forma nativa y ofrece un rendimiento excepcional al traducir y razonar en idiomas poco frecuentes utilizando materiales de referencia con contexto extenso.

¿Cuál es la principal ventaja de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text frente a RAG?

La principal ventaja es que gemini-3.1-pro-preview/text-to-text reduce la naturaleza «con pérdida» de la recuperación, ya que procesa todos los datos simultáneamente para comprender mejor el contexto global.

¿Cómo funciona el almacenamiento en caché del contexto con gemini-3.1-pro-preview/text-to-text?

GPT Proto admite el almacenamiento en caché del contexto para gemini-3.1-pro-preview/text-to-text, lo que permite guardar grandes conjuntos de datos en la memoria para reducir el coste y la latencia de las consultas repetitivas.

¿En qué consiste el enfoque «text-to-text» de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text?

Aunque la familia Gemini es multimodal, gemini-3.1-pro-preview/text-to-text está ajustado específicamente para el razonamiento lingüístico de alto rendimiento y la generación de texto compleja.

¿Es gemini-3.1-pro-preview/text-to-text adecuado para refactorizar código?

Sí, gemini-3.1-pro-preview/text-to-text es uno de los mejores modelos para refactorizar código, ya que puede procesar repositorios completos y mantener la coherencia en toda la base de código.

¿Cómo superviso los costes de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text?

Puedes supervisar en tiempo real todo el uso de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text a través del panel de GPT Proto, donde también puedes Recargar saldo fácilmente.

¿Puede gemini-3.1-pro-preview/text-to-text resumir un libro entero?

Sí, gemini-3.1-pro-preview/text-to-text puede resumir fácilmente varios libros o miles de páginas de texto en una sola pasada sin perder los hilos narrativos clave.

Dominando el contexto masivo de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text

El fin del cuello de botella de RAG con gemini-3.1-pro-preview/text-to-text

Caso de uso A: Inteligencia integral de software

Caso de uso B: Síntesis jurídica y de cumplimiento normativo

¿Por qué implementar gemini-3.1-pro-preview/text-to-text en GPT Proto?

Precios simplificados y acceso profesional

Preguntas frecuentes esenciales sobre la inteligencia de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text

¿Cuál es el límite máximo de tokens de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text?

¿Cómo gestiona gemini-3.1-pro-preview/text-to-text las pruebas de «aguja en un pajar»?

¿Puedo usar gemini-3.1-pro-preview/text-to-text para el aprendizaje con muchos ejemplos?

¿Está gemini-3.1-pro-preview/text-to-text disponible para llamadas a la API de alta frecuencia?

¿Cómo pago el uso de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text?

¿Admite gemini-3.1-pro-preview/text-to-text idiomas distintos del inglés?

¿Cuál es la principal ventaja de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text frente a RAG?

¿Cómo funciona el almacenamiento en caché del contexto con gemini-3.1-pro-preview/text-to-text?

¿En qué consiste el enfoque «text-to-text» de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text?

¿Es gemini-3.1-pro-preview/text-to-text adecuado para refactorizar código?

¿Cómo superviso los costes de gemini-3.1-pro-preview/text-to-text?

¿Puede gemini-3.1-pro-preview/text-to-text resumir un libro entero?

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