gemini-3.1-pro-preview-customtools API 定价与接入

gemini-3.1-pro-preview-customtools API 接入

gemini-3.1-pro。详细模型规格尚待服务提供方确认；未核实的参数不作承诺。

比较支持的 API 接口与能力,然后通过统一 API 网关接入 gemini-3.1-pro-preview-customtools。

分类

text

上下文长度

1048576 tokens

最大输出

65536 tokens

支持的接口

Gemini API, OpenAI Chat Completions API, Anthropic Messages API

API 端点

POST /v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview-customtools:generateContent, POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages

输入模态

text, image, audio, video, file

输出模态

text

能力

structured output, function calling, vision, caching, reasoning

gemini-3.1-pro-preview-customtools API 定价

基础输入价格

$2 per 1M tokens

基础输出价格

$12 per 1M tokens

以上基础价格以美元展示,未计入分组差异化调整。请打开实时定价页查看当前分组价格。

关于 gemini-3.1-pro-preview-customtools

Gemini 3.1 Pro 用于文档、代码及多模态理解。官方 Preview 规格为 1,048,576 token 上下文、65,536 token 最大输出，理解文本、图片、音频、视频及 PDF，输出文本。已核对的 Google AI Studio 线路将本页型号映射到 gemini-3.1-pro-preview；其它来源以所选渠道为准。

官方资料，核对日期：2026-10-13。

使用场景与提示词

先用本页 Gemini 端点测试短文本，再按对应文档加入媒体。文档问答要求答案引用页码或原文段落；对代码分析给出可复现输入与预期结果。不要把多模态理解当成实时语音、图片生成或音频输出。记录渠道、延迟及实际 usage，再评估长文档。

如何调用 gemini-3.1-pro-preview-customtools

gemini-3.1-pro-preview-customtools 通过 tbuy 的统一网关提供。现有的 OpenAI 或 Anthropic SDK 代码不用改,把 base_url 指到 https://modelsok.com 并换成 tbuy 的 API 密钥即可。

curl(OpenAI 兼容)

curl https://modelsok.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gemini-3.1-pro-preview-customtools", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

Python(openai SDK)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://modelsok.com/v1", api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview-customtools",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Python(anthropic SDK)

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(base_url="https://modelsok.com", api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview-customtools",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(message.content[0].text)

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