Gemini 3.1 Pro Preview is Google’s frontier reasoning model, delivering enhanced software engineering performance, improved agentic reliability, and more efficient token usage across complex workflows. Building on the multimodal foundation of the Gemini 3 series, it combines high-precision reasoning across text, image, video, audio, and code with a 1M-token context window. Reasoning Details must be preserved when using multi-turn tool calling, see our docs here: https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#preserving-reasoning. The 3.1 update introduces measurable gains in SWE benchmarks and real-world coding environments, along with stronger autonomous task execution in structured domains such as finance and spreadsheet-based workflows. Designed for advanced development and agentic systems, Gemini 3.1 Pro Preview improves long-horizon stability and tool orchestration while increasing token efficiency. It introduces a new medium thinking level to better balance cost, speed, and performance. The model excels in agentic coding, structured planning, multimodal analysis, and workflow automation, making it well-suited for autonomous agents, financial modeling, spreadsheet automation, and high-context enterprise tasks.
Провайдер для Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
Google | 112,96 ₽ | 677,75 ₽ | — | — | — |
Поддерживаемые параметры
Другие модели от google
Google: Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash — это передовая рабочая модель Google, специально разработанная для решения сложных задач в области рассуждений, кодирования, математики и науки. Она включает встроенные возможности «мышления», что позволяет ей предоставлять ответы с большей точностью и тонким учётом контекста. Кроме того, Gemini 2.5 Flash настраивается с помощью параметра «max tokens for reasoning», как описано в документации.
Google: Gemini 2.5 Flash Lite
Gemini 2.5 Flash-Lite — это облегченная модель рассуждений в семействе Gemini 2.5, оптимизированная для сверхнизкой задержки и экономической эффективности. Она предлагает улучшенную пропускную способность, более быструю генерацию токенов и лучшую производительность по сравнению с предыдущими моделями Flash в общих бенчмарках. По умолчанию «мышление» (то есть многопроходное рассуждение) отключено для приоритета скорости, но разработчики могут включить его с помощью параметра Reasoning API, чтобы выборочно обменять стоимость на интеллект.
Google: Gemini Omni Flash Preview
Gemini Omni Flash Preview — это нативная мультимодальная модель Google для генерации и редактирования видео. Она принимает текст, изображения и видео, а также генерирует короткие видеоролики в разрешении 720p с нативным звуком, поддерживая преобразование текста в видео,...
Google: Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.6 Flash — это высокоэффективная модель от Google для кодирования, агентских рабочих процессов, а также веб- и мобильной разработки. Она разработана для создания отточенных результатов с меньшим количеством ненужных правок и колебаний, при этом сокращая использование токенов и количество вызовов модели, необходимых для выполнения задачи.
Google: Gemini 3.6 Flash (batch)
Gemini 3.6 Flash is a high-efficiency model from Google for coding, agentic workflows, and web and app development. It is designed to produce polished outputs with fewer unnecessary edits and less hedging, while reducing token use and the number of model calls needed to complete a task.
Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)
Gemini 3.5 Flash Lite — это высокоэффективная модель от Google с улучшенными агентными возможностями. Она подходит для субагентов, выполняющих сфокусированные задачи в рамках сложных многоагентных рабочих процессов.