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 快取）
OpenRouter 成本含約 5.5% 儲值手續費。GPTProto 在官方價上另有模型折扣（10–30% off），贈送額度也按折扣價消耗——節省會疊加。預估假設 60% 快取命中率。
| 模型 | 輸入 → 輸出 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1.05M | $1.20 / $7.20 每 1M | $2.70 / $0.12 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | |
| — | — | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | |
| 1.05M | $0.79 / $2.38 每 1M | — / $0.04 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $8.00 / $40.00 每 1M | $10.00 / $0.80 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸入: 音訊 輸出: 文字 | ||
| 1M | $9.00 / $45.00 每 1M | $11.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 每 1M | $2.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸入: 音訊 輸出: 文字 | ||
| — | 1.31M | $0.15 / $0.50 每 1M | — / $0.03 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件 輸出: 文字 | |
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | |
| 1.31M | $1.26 / $3.96 每 1M | — / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 每 1M | — / $0.30 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 每 1M | $2.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $4.50 / $22.50 每 1M | $5.63 / $0.45 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.18 / $1.50 每 1M | $0.60 / $0.02 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $2.70 / $13.50 每 1M | $0.27 / $0.27 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.16 / $0.96 每 1M | $0.20 / $0.02 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $1.60 / $9.60 每 1M | $2.00 / $0.16 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 每 1M | $0.30 / $0.30 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $9.00 每 1M | $2.25 / $0.18 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.48 / $0.96 每 1M | $0.10 / $0.10 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $1.26 / $3.96 每 1M | $0.23 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $0.36 / $1.44 每 1M | $0.07 / $0.07 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $5.40 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | |
| 1M | $0.75 / $1.50 每 1M | $0.12 / $0.12 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.85 / $3.60 每 1M | $0.14 / $0.14 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.15 / $0.90 每 1M | $0.60 / $0.01 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 205K | $0.24 / $0.96 每 1M | $0.30 / $0.02 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.54 / $2.70 每 1M | $0.09 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.02 / $0.18 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 |
運用 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 的強大功能，實現進階視覺智慧
在 GPT Proto 上，透過 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 體驗電腦視覺的下一個演進階段。此模型不僅能看見像素，更能理解情境、深度與空間關係。準備好轉變您的工作流程了嗎？ 立即探索 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text.
克服傳統影像辨識的瓶頸
多年來，開發人員不得不堆疊多個專用模型，才能實現 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 透過單次推論即可完成的工作。傳統 OCR 引擎缺乏情境感知能力，而獨立的物件偵測模型則難以進行語意標記。gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 模型以多模態設計解決了這個問題。它將視覺輸入視為原生資料類型，讓影像與文字之間能夠流暢推理。無論您是在分析醫療圖表，還是混亂的城市街景，gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 都能維持對整體場景的一致理解。
在 GPT Proto 上，我們提供讓 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 發揮實力的基礎架構。憑藉最佳化的延遲與全球邊緣網路，您向 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 發出的請求都能以企業級速度處理。這對即時應用程式至關重要，因為視覺處理的每一毫秒都會影響使用者留存率與系統可靠性。
技術深入解析：空間推理與分割
gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 的突出功能之一，是其強化的空間理解能力。不同於只能提供模糊描述的舊模型，gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 能在 0 到 1000 的尺度上提供標準化邊界框座標 [ymin, xmin, ymax, xmax]。這種精確度可實現與前端 UI 元素或機器人控制系統的像素級整合。此外，gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 支援進階分割功能，能回傳以 base64 編碼的 PNG 遮罩，讓您以外科手術般的精確度隔離物件。
使用案例：企業電子商務自動化
在競爭激烈的數位零售領域，gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 可作為強大的自動化目錄建立工具。將產品照片傳送至 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 後，系統即可立即產生 SEO 最佳化標題、詳細的材質描述，甚至偵測細微的製造瑕疵。我們的經驗顯示，在 GPT Proto 上使用 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 可將手動資料輸入時間縮短超過 85%，確保新庫存以前所未有的速度上架。
使用案例：動態無障礙系統
對重視包容性的平臺而言，gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 提供了產生替代文字的革命性方式。除了簡單的標籤之外，gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 還能描述影像的情緒基調、主體之間的相對位置，甚至讀取環境中的複雜文字。這使 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 成為打造真正無障礙網路、服務視障使用者不可或缺的工具。
"gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 的分割能力結合 GPT Proto API 的穩定性，重新定義了我們處理視覺資料的方式。不再只是辨識物件，而是理解它在世界中的位置。"
GPT Proto 上的穩定性與可擴展性
在 GPT Proto 上部署 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text，確保您的應用程式建立於可靠的基礎之上。我們負責處理多模態 token 計算的繁重工作—gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 通常每個 768x768 圖塊會消耗 258 個 token—在不犧牲品質的情況下最佳化您的成本。若要深入了解我們的整合協定，請參閱 介紹指南.
| 功能 | 傳統視覺模型 | GPT Proto 上的 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text |
|---|---|---|
| 處理類型 | 單模態（僅影像） | 真正的多模態推理 |
| 空間輸出 | 基本標籤 | 0-1000 標準化邊界框 |
| 分割 | 不支援 | Base64 PNG 輪廓遮罩 |
| 每個請求的檔案上限 | 1-10 | 最多 3,600 個影像檔案 |
透明的使用方式與計費
在 GPT Proto，我們相信清晰透明。沒有隱藏的「點數」或複雜的方案層級。只需 為餘額加值，即可立即開始使用 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text。您可以透過 管理主控台即時監控用量，確保您只需為 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 執行個體實際消耗的資源付費。
視覺 AI 的未來就在此。結合 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 的原始強大功能與 GPT Proto 以開發人員為核心的特色，您已準備好打造下一代智慧應用程式。歡迎在我們的 官方部落格掌握最新的視覺技術趨勢。
你需要了解的關於 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 的一切
關於在 GPT Proto 平台上部署與最佳化 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 的常見問題專業解答。
gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 相較於先前版本的主要優勢是什麼？
如何將高解析度圖片傳遞給 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 是否支援物件偵測座標？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 能否在單一提示中處理多張圖片？
哪些圖片格式與 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 相容？
使用 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 時，檔案大小是否有限制？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 如何計算圖片的 token 使用量？
我可以直接從 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 取得 JSON 輸出嗎？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 中的 'media_resolution' 參數是什麼？
如何儲值餘額以使用 gemini-3.1-pro-preview/image-to-text？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 是否適用於 3D 空間理解？
gemini-3.1-pro-preview/image-to-text 能否讀取不同方向的文字？
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