Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

Выпущена 25 февраля 2026 г.|1.0М контекст|212,21 ₽/М вход|1 273,27 ₽/М выход

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools — это вариант Gemini 3.1 Pro, который улучшает поведение выбора инструментов, предотвращая чрезмерное использование общего инструмента bash, когда доступны более эффективные сторонние или пользовательские функции. Эта специализированная предварительная конечная точка значительно повышает надежность вызова функций и гарантирует, что модель выбирает наиболее подходящий инструмент в кодирующих агентах и сложных рабочих процессах с несколькими инструментами.

Она сохраняет основные преимущества Gemini 3.1 Pro, включая мультимодальное рассуждение по тексту, изображениям, видео, аудио и коду, контекстное окно в 1 миллион токенов и высокую производительность в области разработки программного обеспечения.

Провайдер для Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

google

Latency

—

Throughput

—

Uptime

—

Контекст

1.0М

токенов

Макс. ответ

66К

токенов

Вход

212,21 ₽

за 1М токенов

Выход

1 273,27 ₽

за 1М токенов

Кеш чтение

21,22 ₽

за 1М токенов

Кеш запись

39,79 ₽

за 1М токенов

Изображения

бесплатно

за вход

Модальности

Вход:ТекстАудиоИзображенияВидеоФайлыВыход:Текст

Поддерживаемые параметры

include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

Тарификация для Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

Цены в рублях за 1 млн токенов. Списание — за реальные токены, без подписок.

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	212,21 ₽	за 1М токенов
Выход	1 273,27 ₽	за 1М токенов
Аудио	212,21 ₽	за 1М токенов
Изображения	бесплатно	за входящее изображение
Веб-поиск	1 485 484,00 ₽	за запрос
Кеш чтение	21,22 ₽	за 1М токенов
Кеш запись	39,79 ₽	за 1М токенов
Reasoning	1 273,27 ₽	за 1М токенов

Пример кода и API для Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

Hubris — OpenAI-совместимый API. Используйте любой OpenAI SDK, поменяв только base URL и ключ.

Получить API-ключ

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]
  }'

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hubris.pw/v1",
    api_key="sk-gw-...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris.pw/v1",    api_key="sk-gw-...",)response = client.chat.completions.create(    model="google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],)print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",
  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.chat.completions.create({  model: "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);

Другие модели от google

Google: Gemini Embedding 2

Gemini Embedding 2 — это первая мультимодальная модель встраивания от Google. В настоящее время мы поддерживаем сопоставление текста и изображений в единое векторное пространство для семантического поиска и генерации с дополненной выборкой (RAG). Модель поддерживает входной контекст до 8192 токенов и гибкие выходные размерности от 128 до 3072 (рекомендуется: 768, 1536 или 3072). Разработана для кросс-модального сходства — вы можете встроить текстовый запрос и получить наиболее релевантные изображения, или наоборот — что делает её хорошо подходящей для мультимодального поиска, рекомендаций и конвейеров понимания документов.

8К контекст·от 21,22 ₽/М

Google: Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash — это высокоэффективная мультимодальная модель от Google, обеспечивающая уровень кодирования и рассуждений, близкий к Pro, при стоимости и скорости уровня Flash. Она высоко оптимизирована для навыков кодирования и параллельных агентных циклов выполнения, поддерживая ввод текста, изображений, видео, аудио и PDF. По умолчанию используется средний уровень мыслительных усилий для более быстрых и экономичных ответов, с полной поддержкой уровней мышления (минимальный, низкий, средний, высокий) для точной настройки компромиссов между стоимостью и производительностью.

1.0М контекст·от 159,16 ₽/М

Google: Gemini 3.1 Flash Lite

Gemini 3.1 Flash Lite — это высокоэффективная мультимодальная модель Google, оптимизированная для рабочих нагрузок с низкой задержкой и большим объемом. Она поддерживает ввод текста, изображений, видео, аудио и PDF-файлов, а также предназначена для легковесных агентских рабочих процессов, простого извлечения данных и приложений, где основными ограничениями являются скорость отклика и стоимость API. Поддерживает полные уровни мышления (минимальный, низкий, средний, высокий) для точной настройки соотношения затрат и производительности.

1.0М контекст·от 26,53 ₽/М

Google Gemini Pro Latest

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель семейства Google Gemini Pro.

1.0М контекст·от 212,21 ₽/М

Google Gemini Flash Latest

Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель из семейства Google Gemini Flash.

1.0М контекст·от 159,16 ₽/М

Google: Gemini Embedding 2 Preview

Gemini Embedding 2 Preview — это первая мультимодальная модель встраивания от Google. В настоящее время мы поддерживаем отображение текста и изображений в унифицированное векторное пространство для семантического поиска и генерации с дополненной выборкой (RAG). Модель поддерживает входной контекст до 8192 токенов и гибкие выходные размерности от 128 до 3072 (рекомендуемые: 768, 1536 или 3072). Разработана для кросс-модального сходства — вы можете встроить текстовый запрос и получить наиболее релевантные изображения, или наоборот — что делает ее хорошо подходящей для мультимодального поиска, рекомендаций и конвейеров понимания документов.

8К контекст·от 21,22 ₽/М