Gemini 3.1 Pro Preview — это передовая модель рассуждений от Google, обеспечивающая повышенную производительность для разработки ПО, улучшенную надёжность агентов и более эффективное использование токенов в сложных рабочих процессах. Основываясь на мультимодальной базе серии Gemini 3, она сочетает высокоточное рассуждение по тексту, изображениям, видео, аудио и коду с контекстным окном в 1 млн токенов. Детали рассуждений должны быть сохранены при многоходовом вызове инструментов, см. нашу документацию здесь: https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#preserving-reasoning. Обновление 3.1 привносит измеримые улучшения в бенчмарках разработки ПО и в реальных условиях кодирования, а также более сильное автономное выполнение задач вG структурированных областях, таких как финансы и рабочие процессы, основанные на электронных таблицах. Разработанная для продвинутой разработки и агентных систем, Gemini 3.1 Pro Preview улучшает стабильность на долгосрочном горизонте и оркестрацию инструментов, одновременно повышая эффективность токенов. Она вводит новый средний уровень мышления для лучшего баланса стоимости, скорости и производительности. Модель превосходно справляется с агентной кодировкой, структурированным планированием, мультимодальным анализом и автоматизацией рабочих процессов, что делает её хорошо подходящей для автономных агентов, финансового моделирования, автоматизации электронных таблиц и корпоративных задач с высоким контекстом.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://infergate.ru/api/v1",
api_key="sk-•••",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-3.1-pro-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)modelstringобязательныйmessagesarrayобязательныйtemperaturenumbermax_tokensintegertop_pnumberstopstring | string[]seedintegerresponse_formatobjectstructured_outputsbooleantoolsarraytool_choicestring | objectreasoningobjectЦена зависит от длины промпта (пороги: 199 999 токенов). Считается по числу токенов во входном запросе.
reasoning_effortinclude_reasoningboolean