지능 지수
74.0 #68
상위 9% 티어
출력 속도
50 t/s
ITL 20.0 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$2.188 /1M
입력 $1.25/M · 출력 $5/M
컨텍스트
128K
≈ A4 320페이지 · 최대 출력 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Gemini 3.1 Pro Preview
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- Cheap prompt-cache reads at $0.125/1M
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
GEMINI_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"contents": [{"parts": [{"text": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]}]
}'from google import genai
client = genai.Client() # reads GEMINI_API_KEY
resp = client.models.generate_content(
model="gemini-3.1-pro-preview",
contents="Refactor this function for O(n) time and explain the change.",
)
print(resp.text)const res = await fetch(
`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent`,
{
method: "POST",
headers: {
"x-goog-api-key": process.env.GEMINI_API_KEY,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ contents: [{ parts: [{ text: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }] }] }),
}
);
console.log((await res.json()).candidates[0].content.parts[0].text);공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.125/1M tokens.
출시일
2024년 1월 1일
파라미터 수
Unknown
라이선스
Unknown
컨텍스트 창
128,000 tokens
최대 출력
8,192 tokens
모달리티
text
캐시 가격
읽기 $0.125 · 쓰기 $1.5625 /1M
추론
—
입력 가격
$1.25/M
출력 가격
$5/M
출력 속도
50 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 26일
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026gemini31propreview,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Gemini 3.1 Pro Preview},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/gemini-3.1-pro-preview}
}점수 배지 삽입
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미리보기
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Loading badge snippet...Google의 다른 모델
대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Gemini 3.1 Pro Preview의 주요 대체 모델.