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"
}
]
}'Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 40% below official rates.
Google · ≈ 148M tokens/mo (48M cached)
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.
| モデル | 入力 → 出力 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1.05M | $1.20 / $7.20 per 1M | $2.70 / $0.12 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | |
| — | — | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | |
| 1.05M | $0.79 / $2.38 per 1M | — / $0.04 per 1M | 入力: テキスト 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $8.00 / $40.00 per 1M | $10.00 / $0.80 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント入力: 音声 出力: テキスト | ||
| 1M | $9.00 / $45.00 per 1M | $11.25 / $0.23 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 per 1M | $2.25 / $0.23 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント入力: 音声 出力: テキスト | ||
| — | 1.31M | $0.15 / $0.50 per 1M | — / $0.03 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント 出力: テキスト | |
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | |
| 1.31M | $1.26 / $3.96 per 1M | — / $0.23 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 per 1M | — / $0.30 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 per 1M | $2.25 / $0.23 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1M | $4.50 / $22.50 per 1M | $5.63 / $0.45 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.18 / $1.50 per 1M | $0.60 / $0.02 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $2.70 / $13.50 per 1M | $0.27 / $0.27 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.16 / $0.96 per 1M | $0.20 / $0.02 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $1.60 / $9.60 per 1M | $2.00 / $0.16 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 per 1M | $0.30 / $0.30 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | ||
| 1M | $1.80 / $9.00 per 1M | $2.25 / $0.18 per 1M | 入力: テキスト入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.48 / $0.96 per 1M | $0.10 / $0.10 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $1.26 / $3.96 per 1M | $0.23 / $0.23 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1M | $0.36 / $1.44 per 1M | $0.07 / $0.07 per 1M | 入力: テキスト入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.90 / $5.40 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | 入力: テキスト 出力: テキスト | |
| 1M | $0.75 / $1.50 per 1M | $0.12 / $0.12 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | ||
| 262K | $0.85 / $3.60 per 1M | $0.14 / $0.14 per 1M | 入力: テキスト入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.15 / $0.90 per 1M | $0.60 / $0.01 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 205K | $0.24 / $0.96 per 1M | $0.30 / $0.02 per 1M | 入力: テキスト入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 262K | $0.54 / $2.70 per 1M | $0.09 / $0.09 per 1M | 入力: テキスト入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | ||
| 262K | $0.02 / $0.18 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト |
高度なビジュアルインテリジェンスのためにgemini-3.1-pro-preview/image-to-textの力を活用
GPT Protoでgemini-3.1-pro-preview/image-to-textを使い、コンピュータビジョンの次なる進化を体験しましょう。このモデルは単にピクセルを見るだけではありません。コンテキスト、奥行き、空間的な関係性まで理解します。ワークフローを変革する準備はできていますか？ 今すぐgemini-3.1-pro-preview/image-to-textを試す.
従来の画像認識が抱えていたボトルネックを克服
これまで開発者は、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textが1回の推論で実現する処理を行うために、複数の専門モデルを組み合わせる必要がありました。従来のOCRエンジンにはコンテキスト認識能力がなく、個別の物体検出モデルは意味的なラベリングに苦戦していました。gemini-3.1-pro-preview/image-to-textモデルは、設計段階からマルチモーダルであることでこの問題を解決します。視覚入力をネイティブなデータ型として扱うため、画像とテキストの間で柔軟に推論できます。医療用の図表を分析する場合でも、混沌とした都市のストリートビューを分析する場合でも、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textはシーン全体を一貫して理解します。
GPT Protoでは、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textの性能を最大限に引き出すインフラを提供しています。最適化されたレイテンシとグローバルエッジネットワークにより、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textへのリクエストをエンタープライズレベルの速度で処理します。これは、視覚処理の1ミリ秒ごとがユーザー維持率とシステムの信頼性に影響するリアルタイムアプリケーションにとって重要です。
技術を深掘り：空間推論とセグメンテーション
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textの際立った特徴の1つは、強化された空間認識能力です。曖昧な説明しか提供できなかった旧来のモデルとは異なり、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textは、0から1000までのスケールで正規化されたバウンディングボックス座標 [ymin, xmin, ymax, xmax] を提供します。この精度により、フロントエンドUI要素やロボット制御システムとピクセル単位で正確に統合できます。さらに、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textは高度なセグメンテーションにも対応しており、base64エンコードされたPNGマスクを返すことで、外科手術のような精度でオブジェクトを分離できます。
ユースケース：エンタープライズEコマースの自動化
デジタル小売の競争が激しい世界で、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textは自動カタログ作成の強力なエンジンとして機能します。商品写真をgemini-3.1-pro-preview/image-to-textに渡すことで、システムはSEOに最適化されたタイトル、詳細な素材説明、さらには軽微な製造上の欠陥まで即座に生成・検出できます。GPT Protoでgemini-3.1-pro-preview/image-to-textを利用すると、手作業によるデータ入力時間を85%以上削減でき、新しい在庫をこれまで以上に迅速に公開できることが、私たちの経験からわかっています。
ユースケース：動的アクセシビリティシステム
インクルーシブな環境を重視するプラットフォームにとって、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textは、代替テキストを生成する革新的な方法を提供します。単純なラベル付けにとどまらず、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textは画像の感情的なトーン、被写体同士の相対的な位置関係、さらには環境内に含まれる複雑なテキストまで説明できます。これにより、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textは、視覚障害のあるユーザーにとって真にアクセシブルなウェブを構築するための不可欠なツールとなります。
「gemini-3.1-pro-preview/image-to-textのセグメンテーション機能とGPT ProtoのAPIの安定性を組み合わせることで、ビジュアルデータの扱い方が一新されました。もはや単にオブジェクトを識別するだけではありません。そのオブジェクトが世界の中でどのような位置を占めているかを理解することが重要なのです。」
GPT Protoによる安定性とスケーラビリティ
GPT Proto上にgemini-3.1-pro-preview/image-to-textをデプロイすることで、信頼性を基盤としたアプリケーションを構築できます。マルチモーダルのトークン計算—gemini-3.1-pro-preview/image-to-textでは通常、768x768のタイルあたり258トークンを消費します—という複雑な処理を私たちが担い、品質を犠牲にすることなくコストを最適化します。統合プロトコルについて詳しくは、導入ガイドをご覧ください。
| 機能 | 従来のビジョンモデル | GPT Proto上のgemini-3.1-pro-preview/image-to-text |
|---|---|---|
| 処理タイプ | 単一モーダル（画像のみ） | 真のマルチモーダル推論 |
| 空間出力 | 基本ラベル | 0～1000の正規化バウンディングボックス |
| セグメンテーション | 非対応 | Base64 PNG輪郭マスク |
| 1リクエストあたりの最大ファイル数 | 1～10 | 最大3,600個の画像ファイル |
透明性の高い利用と請求
GPT Protoでは、明確さを重視しています。隠れた「クレジット」や複雑な料金階層はありません。残高をチャージするだけで、すぐにgemini-3.1-pro-preview/image-to-textを利用できます。管理ダッシュボードから使用量をリアルタイムで確認できるため、gemini-3.1-pro-preview/image-to-textの各インスタンスが実際に消費したリソース分だけを支払えます。
ビジュアルAIの未来は、もうここにあります。gemini-3.1-pro-preview/image-to-textの圧倒的なパワーと、開発者中心のGPT Protoの機能を組み合わせることで、次世代のインテリジェントアプリケーションを構築できます。最新のビジョントレンドについては、公式ブログをご覧ください。
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textについて知っておくべきことすべて
GPT Protoプラットフォームでのgemini-3.1-pro-preview/image-to-textの導入と最適化に関する、よくある質問への専門家の回答。
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textが以前のバージョンより優れている主な点は何ですか？
高解像度画像をgemini-3.1-pro-preview/image-to-textに渡すにはどうすればよいですか？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textはオブジェクト検出の座標に対応していますか？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textは1つのプロンプトで複数の画像を処理できますか？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textに対応している画像形式は何ですか？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textを使用する場合、ファイルサイズに制限はありますか？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textは画像のトークン使用量をどのように計算しますか？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textからJSON出力を直接取得できますか？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textの「media_resolution」パラメータとは何ですか？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textを使用するために残高をチャージするにはどうすればよいですか？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textは3D空間理解に対応していますか？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-textは異なる向きのテキストを読み取れますか？
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