Gemini 3.1 Pro API 完全指南：基准测试第一、定价分析与国内接入方案（2026）

摘要

Google 于 2026 年 2 月 19 日发布 Gemini 3.1 Pro Preview，这是目前综合能力最强的通用 AI 模型之一。ARC-AGI-2 纯逻辑推理测试 77.1% 登顶、GPQA Diamond 科学知识 94.3% 创历史新高、SWE-Bench 编程 80.6% 与 GPT-5.4 持平。更关键的是，它的定价只有 $2/$12 每百万 token——三大旗舰中最便宜。本文提供完整的基准测试解析、成本测算和国内接入代码。

目录

• 发布背景：Google 为什么要出 3.1 Pro
• 核心参数对比表
• 基准测试深度解析
• 定价分析：三大旗舰中最便宜
• API 调用实战代码
• 五大典型应用场景
• 国内开发者接入方案
• 与竞品模型横向对比
• 常见问题（FAQ）
• 总结与行动建议

发布背景：Google 为什么要出 3.1 Pro

2026 年 Q1 是 AI 模型军备竞赛最激烈的一个季度：

• 2 月 19 日：Google 发布 Gemini 3.1 Pro Preview
• 3 月 5 日：OpenAI 发布 GPT-5.4 Thinking
• 持续更新：Anthropic 的 Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6

三家头部厂商的旗舰模型在同一个月内正面交锋，这在 AI 历史上还是第一次。

Gemini 3.1 Pro 的发布背景是：Gemini 3 Pro 虽然多模态能力领先，但在纯推理任务上与 GPT-5.2 和 Claude 4.5 存在差距。Google 用 3.1 Pro 把这个短板补上了——ARC-AGI-2 直接从约 35% 翻倍到 77.1%，一举超越所有竞品。

这也是 Google “Preview” 发布策略的延续：先用 Preview 版本测试市场反馈，再快速迭代到正式版。对开发者来说，Preview 版本的 API 完全可用，性能已经是旗舰水准。

核心参数对比表

关键发现：Gemini 3.1 Pro 在价格上是 Claude Opus 4.6 的 七分之一（输入）到 六分之一（输出），同时上下文窗口是后者的 5 倍。

基准测试深度解析

ARC-AGI-2：纯逻辑推理（Gemini 3.1 Pro 登顶）

ARC-AGI-2 被认为是目前最难被”背题”的 AI 测试，每道题都是全新的逻辑谜题，模型无法靠记忆训练数据作答。

Gemini 3.1 Pro 比 GPT-5.4 高出 3.8 个百分点，领先优势显著。这意味着在需要逻辑推理和模式识别的任务中（如数据分析、异常检测、策略推演），Gemini 3.1 Pro 是最佳选择。

GPQA Diamond：研究生级科学推理（史上最高分）

GPQA Diamond 包含物理、化学、生物领域的研究生难度题目，是衡量模型科学知识深度的黄金标准。

94.3% 是该基准测试有史以来的最高得分。对于医疗、化学、材料科学等领域的 AI 应用，这个分数差距意味着更少的事实性错误。

SWE-Bench Verified：真实软件工程任务

SWE-Bench 使用真实开源项目的 GitHub Issue，让模型读代码、理解问题、写出正确修复方案。

三大模型在编程任务上基本打平，差距不到 0.2%。这意味着选模型时，编程能力不应该是主要考虑因素——价格、上下文窗口和多模态才是关键差异点。

工具调用能力（Humanity’s Last Exam）

当模型可以使用工具（搜索、计算器等）时：

Claude 在工具协调能力上略有优势，但差距仅 1.7 个百分点。

基准测试总结

结论：Gemini 3.1 Pro 在 6 个维度中拿下 4 个第一（推理、科学、多模态、性价比），是 2026 年 Q1 综合实力最强的旗舰模型。

定价分析：三大旗舰中最便宜

价格梯度

场景一：智能客服（日均 5000 次对话）

假设每次对话平均 2000 token 输入 + 500 token 输出：

汇率按 1 USD = 7.2 CNY 计算

使用 Gemini 3.1 Pro 比 Claude Opus 4.6 节省 91.6% 的成本，比 GPT-5.4 节省 19.9%。

场景二：代码审查（日均 200 个 PR）

假设每个 PR 平均 8000 token 输入（代码 + 上下文）+ 2000 token 输出：

场景三：长文档分析（日均 50 份 10 万字文档）

假设每份文档约 130K token 输入 + 5000 token 输出：

省钱技巧：如果你的 System Prompt 是固定的（大多数生产应用都是），启用 Context Caching 可以把输入成本从 $2.00 降到 $0.50，省 75%。场景一的月成本可以进一步降到约 ¥1,800。

API 调用实战代码

Python：基础调用

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"  # 国内直连
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的技术顾问。"},
        {"role": "user", "content": "解释一下 Transformer 架构中 Self-Attention 的工作原理。"}
    ],
    max_tokens=4096
)

print(response.choices[0].message.content)

Python：流式输出

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个高效的 LRU 缓存，带过期时间支持。"}
    ],
    max_tokens=8192,
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Python：Function Calling（工具调用）

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取指定城市的天气信息",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市名称，如 '北京'、'上海'"
                    },
                    "unit": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                        "description": "温度单位"
                    }
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# 处理工具调用结果
message = response.choices[0].message
if message.tool_calls:
    tool_call = message.tool_calls[0]
    args = json.loads(tool_call.function.arguments)
    print(f"模型请求调用: {tool_call.function.name}")
    print(f"参数: {args}")

Node.js：基础调用 + 流式输出

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'your-api-key',
  baseURL: 'https://api.ofox.ai/v1',
});

// 基础调用
async function basicCall() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'google/gemini-3.1-pro-preview',
    messages: [
      { role: 'user', content: '用 TypeScript 实现一个类型安全的事件总线。' },
    ],
    max_tokens: 4096,
  });

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

// 流式调用
async function streamCall() {
  const stream = await client.chat.completions.create({
    model: 'google/gemini-3.1-pro-preview',
    messages: [
      { role: 'user', content: '分析这段代码的性能瓶颈并给出优化建议。' },
    ],
    max_tokens: 8192,
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of stream) {
    const content = chunk.choices[0]?.delta?.content;
    if (content) process.stdout.write(content);
  }
}

basicCall();

多模态调用：图片理解

from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)

# 方式一：URL 引用
response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "描述这张图片的内容，并识别其中的文字。"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "https://example.com/screenshot.png"}
                }
            ]
        }
    ],
    max_tokens=2048
)

print(response.choices[0].message.content)

注意：Gemini 3.1 Pro 还支持音频和视频输入，但这些格式需要通过 Google 原生 API 调用。通过 OpenAI 兼容协议主要支持文本和图片输入。

五大典型应用场景

场景一：超长代码库分析

Gemini 3.1 Pro 的 100 万 token 上下文窗口，可以一次性吃下一个中型项目的全部源码（约 75 万汉字 / 3 万行代码）。

适用情况：

• 接手遗留代码库，需要理解整体架构
• 跨文件依赖分析和重构建议
• 自动生成项目文档和 API 说明

对比优势：GPT-5.4 的 256K 上下文大约只能处理 8000 行代码，Gemini 3.1 Pro 是其 4 倍。

场景二：科研论文分析和文献综述

GPQA Diamond 94.3% 的科学推理能力意味着，Gemini 3.1 Pro 在物理、化学、生物等专业领域的理解准确度达到了博士生水平。

适用情况：

• 批量阅读论文并提取关键发现
• 跨学科文献关联分析
• 实验方案设计和可行性评估

场景三：多模态内容理解

Gemini 3.1 Pro 是唯一原生支持文本 + 图片 + 音频 + 视频四种模态输入的旗舰模型。

适用情况：

• 视频内容摘要和关键帧提取
• 会议录音转写 + 纪要生成
• 产品截图分析 + UI/UX 建议

场景四：大规模数据提取和分析

结合 Function Calling 和超长上下文，Gemini 3.1 Pro 可以从海量非结构化文本中精准提取结构化数据。

适用情况：

• 合同条款批量提取
• 客户反馈情感分析和分类
• 竞品信息自动整理

场景五：Sub-Agent 架构的”大脑”模型

在多 Agent 协作架构中，Gemini 3.1 Pro 适合做顶层调度 Agent：

架构示例：

Gemini 3.1 Pro（调度 Agent）
  ├─ GPT-5.4-nano（文本分类子任务）
  ├─ GPT-5.4-mini（代码生成子任务）
  └─ Gemini Flash-Lite（数据提取子任务）

顶层用 Gemini 3.1 Pro 做复杂推理和任务分解（$2/MTok），子任务用小模型执行（$0.10-$0.75/MTok），实现质量和成本的最优平衡。

国内开发者接入方案

问题：Google API 国内无法直连

Google AI Studio 的 API 端点 generativelanguage.googleapis.com 在中国大陆无法访问。即使有代理工具，稳定性和延迟也很难保证生产环境的可用性。

推荐方案：通过 Ofox.ai 聚合 API 调用

Ofox.ai 提供 OpenAI 兼容协议，国内直连无需任何额外网络配置。

接入步骤（5 分钟）：

第一步：注册并获取 API Key

访问 ofox.ai，注册账号后在控制台获取 API Key。支持支付宝/微信支付充值。

第二步：修改一行代码

# 之前（Google 官方，国内不可用）
# client = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-pro-preview")

# 现在（通过 Ofox，国内直连）
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-ofox-api-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)

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

第三步：在控制台查看用量

Ofox 提供实时仪表盘，可以监控每个模型的调用量、费用和响应时间。

为什么选择聚合平台？

工具集成

Ofox 兼容 OpenAI 协议，所有支持自定义 API 地址的工具都可以直接接入：

与竞品模型横向对比

旗舰模型全方位对比

怎么选？一句话建议

• 推理和科学分析 → Gemini 3.1 Pro（ARC-AGI-2 + GPQA Diamond 双料第一）
• 复杂编程和代码重构 → Claude Opus 4.6（SWE-Bench 略微领先 + 工具调用更强）
• 通用对话和生态兼容 → GPT-5.4（OpenAI 生态最成熟）
• 极致性价比 → DeepSeek V4（开源生态 + 最低输出价格）
• 超长文档和多模态 → Gemini 3.1 Pro（100 万上下文 + 四模态输入，没有对手）

轻量模型对比

如果你不需要旗舰级能力，可以考虑各家的轻量版：

常见问题（FAQ）

Q1: Gemini 3.1 Pro 的 “Preview” 是什么意思，稳定吗？

Preview 意味着 API 接口稳定可用，但模型可能会有后续微调。Google 的 Preview 模型通常在 2-4 周内转为正式版（GA）。生产环境可以使用，但建议做好模型版本锁定。

Q2: 超过 200K token 的请求，价格翻倍值得吗？

看场景。如果你处理的文档/代码库超过 200K token，Gemini 3.1 Pro 即使加价后的 $4/$18 仍然比 Claude Opus 4.6 的 $15/$75 便宜 73%。而且它是唯一一个能处理 200K+ 上下文的旗舰模型（GPT-5.4 上限 256K，Claude 上限 200K）。

Q3: TTFT（首 token 响应时间）28 秒太慢了？

28 秒的 TTFT 主要出现在使用”深度思考”模式时。标准模式下 TTFT 通常在 2-5 秒。如果你的应用对延迟敏感（如实时聊天），建议使用 Gemini 3.1 Flash 或 GPT-5.4-mini。

Q4: Gemini 3.1 Pro 的安全过滤会不会太严格？

Google 的默认安全设置确实比较严格，涉及医疗、法律等内容可能被拦截。通过 Ofox 等聚合平台调用时，部分安全级别可以调整。如果遇到误拦截，可以在请求中设置 safety_settings 参数。

Q5: 64K 输出上限怎么设置？

需要在 API 请求中显式设置 max_tokens=65536（或 max_output_tokens=65536），否则默认输出上限远低于此。这是一个容易忽略的配置项。

总结与行动建议

Gemini 3.1 Pro 是 2026 年 Q1 最值得关注的 AI 模型之一：

1. 推理能力登顶：ARC-AGI-2 77.1%、GPQA Diamond 94.3%，两项关键基准都是第一
2. 价格最优：$2/$12 每百万 token，只有 Claude Opus 4.6 的 1/6
3. 上下文最大：100 万 token 输入 + 64K 输出，处理超长文档无压力
4. 多模态最全：唯一原生支持文本+图片+音频+视频四种输入

行动建议：

• 新项目：直接用 Gemini 3.1 Pro 作为主力模型，通过 Ofox.ai 一行代码接入
• 已有项目：在 Ofox 控制台添加 google/gemini-3.1-pro-preview，与现有模型做 A/B 测试
• 成本优化：启用 Context Caching，固定 System Prompt 的输入成本降低 75%

👉 注册 Ofox.ai 获取 API Key，5 分钟开始使用 Gemini 3.1 Pro。

参考资料

• Gemini 3.1 Pro — Artificial Analysis 性能分析
• Google Gemini API 官方定价
• Gemini 3.1 Pro — OpenRouter 模型页
• Ofox.ai 官网
• Ofox.ai API 文档