Gemini 3.1 Pro — Especificações
Compiled by Mustafa Ihsan from the vendor’s published documentation · Last updated
| Desenvolvedor | |
|---|---|
| Tipo | LLM (multimodal) |
| Modalidade | Texto, imagem, áudio, vídeo → Texto |
| Parâmetros | Não divulgado |
| Janela de contexto | 1,05 milhão |
| Saída máxima | 65 mil |
| Licença | Proprietário |
| Pesos abertos | Não |
| Lançado | 2026 |
| Preço da entrada | $2.00 /1M |
| Preço da saída | $12.00 /1M |
| Provedores de API | Google AI Studio, Vertex AI |
What is Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro is Google’s Pro-tier multimodal model, combining strong reasoning and
agentic ability with a context window of roughly 1.05M tokens. It is served through Google AI
Studio and Vertex AI at $2 in / $12 out per million tokens.
The pricing footnote matters more than the headline rate: prompts above 200K tokens are
billed at roughly double the input rate. For a model whose main selling point is a million-token
context, that creates a sharp cost cliff exactly where you would want to use it. Budgeting a
long-context feature on the $2 figure will understate the bill substantially once real user
prompts start crossing 200K. The practical response is to design around the threshold —
aggressive retrieval and reranking so that prompts stay under it — or to compare against a
model that charges one flat rate across the whole window, such as Claude Opus 4.8. Note too
that Gemini 3.5 Flash sits below 3.1 Pro on price while outperforming it on coding and
agentic benchmarks, so 3.1 Pro is worth choosing for its multimodal breadth rather than by
default.
Gemini 3.1 Pro pricing: API cost per 1M tokens
| Entrada (por 1 milhão de tokens) | $2.00 |
|---|---|
| Saída (por 1 milhão de tokens) | $12.00 |
| Razão saída/entrada | 6× |
| Misturada (4:1 entrada:saída) | $4.00 por 1 milhão de tokens |
What Gemini 3.1 Pro costs per month
Gasto mensal real com uma proporção de entrada para saída de 4:1 — a razão efetivamente gerada por cargas de trabalho típicas de chat ou RAG.
| Carga de trabalho | Tokens/mês | Custo por mês |
|---|---|---|
| Projeto paralelo | 1 milhão de tokens de entrada / 0,25 milhão de tokens de saída | $5.00 |
| Equipe pequena | 20 milhões de tokens de entrada / 5 milhões de tokens de saída | $100 |
| Produção | 200 milhões de tokens de entrada / 50 milhões de tokens de saída | $1,000 |
Calcule seus próprios números na Calculadora de custos de API de IA.
Cheaper alternatives to Gemini 3.1 Pro
| Modelo | Custo médio ponderado por US$ 1 milhão | Você economiza |
|---|---|---|
| GLM 5.2 aberta | $2.00 | 50% cheaper |
| Gemini 3.5 Flash | $3.00 | 25% cheaper |
| DeepSeek V4-Pro aberta | $0.522 | 87% cheaper |
Perguntas frequentes
How much does Gemini 3.1 Pro cost per 1M tokens?
Gemini 3.1 Pro costs $2.00 per 1M input tokens and $12.00 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $4.00 per 1M tokens.
How much does Gemini 3.1 Pro cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $100 on Gemini 3.1 Pro. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $5.00.
What is a cheaper alternative to Gemini 3.1 Pro?
GLM 5.2 is the strongest cheaper option in our database at $2.00 per 1M blended — about 50% less than Gemini 3.1 Pro. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Gemini 3.1 Pro locally?
No. Gemini 3.1 Pro is a closed, API-only model — the weights are not released, so it cannot be self-hosted.
Why does Gemini 3.1 Pro charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Gemini 3.1 Pro charges 6× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Veja todos os modelos Gemini com preços comparados lado a lado: Preços da API Gemini.
Os preços correspondem às tarifas listadas oficialmente para a API principal do modelo e são revisados conforme os provedores os atualizam. Descontos por volume, processamento em lote ou entradas em cache não estão incluídos. Compare todos os modelos lado a lado na Banco de dados de modelos de IA ou o Ranking de LLMs.