Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle de raisonnement multimodal de Google pour les tâches complexes de logiciel, d’algorithmes et de connaissances. Il accepte du texte, des images, de l’audio, de la vidéo et des PDF et renvoie du texte ou du code, avec des outils et une sortie structurée. Les niveaux de raisonnement Low, medium et high guident l’effort ; high est la valeur par défaut documentée.

Ailoot Ultra · Traitement par lots POST /v1/batches google/gemini-3.1-pro-preview:batch

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle textuel de Google orienté vers le raisonnement pour les tâches complexes nécessitant de l’ingénierie logicielle, du développement algorithmique ou une synthèse de preuves multimodales. Il s’appuie sur Gemini 3 Pro en privilégiant l’usage précis des outils, un raisonnement plus efficace et une exécution fiable à plusieurs étapes. Le texte, les images, l’audio, la vidéo et le PDF peuvent contribuer à une réponse écrite, un livrable de code ou un résultat structuré.

Pour une tâche de programmation exigeante, fournissez l’objectif, les éléments pertinents du dépôt, le comportement observé et les contraintes à conserver. Des dépôts de code entiers peuvent apporter le contexte de la tâche. Pour examiner un contrat de code, demandez au modèle de comparer la gestion d’un contrat de données partagé par deux modules, d’identifier l’écart et de proposer une correction ciblée avec des références de code justificatives. La sortie utile distingue l’analyse, la révision proposée et les preuves de toute validation réalisée par l’application connectée.

Les éléments de lancement présentent des explications visuelles produites par du code et des projets interactifs, dont des sorties SVG animées à partir d’instructions textuelles. Ce sont des livrables de code plutôt que de la génération d’images matricielles. Des instructions claires peuvent définir ce qui doit être expliqué, le comportement du visuel et les données qu’il doit représenter. Vérifiez le code et le rendu obtenus par rapport à ces exigences. Pour une tâche de synthèse de données, fournissez les sources réelles et demandez une vue unique qui préserve les relations et les nuances qu’elles contiennent.

Les niveaux de réflexion documentés sont faible (low), moyen (medium) et élevé (high), le niveau élevé étant celui par défaut pour 3.1 Pro Preview. La réflexion ne peut pas être entièrement désactivée dans ce profil Pro. Choisissez un effort plus faible pour une réponse délimitée et davantage de raisonnement pour un travail difficile à plusieurs étapes, tout en laissant une allocation de sortie suffisante pour le livrable final. Un plafond de sortie réduit peut interrompre le raisonnement avant qu’une réponse finale utilisable apparaisse. Le guide de réflexion distingue un résumé du raisonnement du processus interne complet et explique l’importance du contexte de signatures de réflexion de la conversation.

Le tableau Preview exact indique les appels de fonctions, l’exécution de code, l’ancrage par recherche, l’ancrage Maps, le contexte fourni par une URL et les sorties structurées. Il limite la recherche dans les fichiers à AI Studio. Fournissez les objectifs de fonctions et les définitions de paramètres et poursuivez à partir du résultat réellement renvoyé. Le profil distinct Custom Tools Preview est optimisé pour donner la priorité aux outils personnalisés et à bash ; c’est un point d’accès nommé distinct du fabricant, et cette spécialisation ne doit donc pas être considérée silencieusement comme une propriété de chaque requête 3.1 Pro. Sélectionnez un schéma de résultat structuré lorsque la tâche exige des enregistrements définis plutôt que de la prose libre.

Pour une analyse multimodale, identifiez la page, le visuel, l’intervalle d’enregistrement ou l’événement vidéo pertinents. Pour une analyse documentaire, comparez un diagramme à sa spécification écrite et renvoyez chaque écart avec son passage justificatif. Une source parlée peut contribuer sous forme de transcription ou d’interprétation textuelle. Préservez les références sources pour les conclusions nécessitant une vérification et distinguez ce qui est visible ou énoncé de ce qui est inféré. La sortie de ce profil reste textuelle, y compris le code ; la génération native d’images ou de parole ne fait pas partie de son tableau de capacités exact.

La fiche native 3.1 Pro spécifie un contexte allant jusqu’à 1M et une sortie textuelle de 64K, et le tableau API Preview exact indique 1 048 576 tokens d’entrée et 65 536 tokens de sortie. Incluez les instructions, l’historique de conversation et les médias dans le budget d’entrée. La mise en cache et le traitement par lots sont documentés, avec les options Flex et Priority également indiquées pour le profil du fabricant. Pour plusieurs éléments indépendants, définissez la sortie requise et conservez chaque identifiant de source plutôt que de fusionner des preuves sans rapport en une réponse impossible à retracer.

L’édition nommée Preview reste distincte du profil Custom Tools de Pro et des versions Flash ou Pro ultérieures. Ses atouts concernent le raisonnement complexe, la programmation et la synthèse de preuves ; le livrable final doit toujours être vérifié par rapport à la source et aux résultats réels des outils. Préservez l’ambiguïté non résolue lorsque les informations fournies n’étayent pas une conclusion définitive. Un livrable utile est la réponse, le code ou l’enregistrement étayé demandé par la tâche, avec suffisamment de preuves pour évaluer ses limites pratiques.

Ailoot Ultra · Traitement par lots POST /v1/batches google/gemini-3.1-pro-preview:batch

google/gemini-3.1-pro-preview:batch

Google /google/gemini-3.1-pro-preview:batch

Premiers pas

Entrées acceptées: Texte
Résultats: Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Traitement par lots POST /v1/batches

Entrée: text
Sortie: text
Format de sortie: JSON results[].response.body intégré

Champ	Type	Exigence	Valeurs et limites	Par défaut
Champ`endpoint`	Type`string`	ExigenceObligatoire	Valeurs et limites /v1/chat/completions	Par défaut—
Champ`model`	Type`string`	ExigenceObligatoire	Valeurs et limites google/gemini-3.1-pro-preview:batch	Par défaut—
Champ`requests`	Type`batch_item[]`	ExigenceObligatoire	Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1	Par défaut—
Champ`requests[].custom_id`	Type`string`	ExigenceObligatoire	Valeurs et limites	Par défaut—
Champ`requests[].body.messages`	Type`message[]`	ExigenceObligatoire	Valeurs et limites	Par défaut—
Champ`completion_window`	Type`string`	ExigenceFacultatif	Valeurs et limites 24h	Par défaut—
Champ`provider`	Type`object\|null`	ExigenceFacultatif	Valeurs et limites	Par défaut—
Champ`requests[].body.model`	Type`string`	ExigenceFacultatif	Valeurs et limites google/gemini-3.1-pro-preview:batch, google/gemini-3.1-pro-preview	Par défaut—
Champ`provider.only`	Type`string[]`	ExigenceFacultatif	Valeurs et limites google-vertex/global	Par défaut—
Champ`provider.allow_fallbacks`	Type`boolean\|null`	ExigenceFacultatif	Valeurs et limites false, null	Par défaut—

Paramètres et cycle de vie de la méthode

Paramètre	Contrat
Paramètre`content_type`	Contratapplication/json
Paramètre`required`	Contratendpoint, model, requests
Paramètre`material_types`	Contrattext
Paramètre`representation`	Contratrequests[] intégré ; chaque élément comporte custom_id et body
Paramètre`request_endpoint_profile`	Contrat/v1/chat/completions
Paramètre`file_material`	ContratL’appelant peut charger localement le contenu JSONL UTF-8 effectif dans requests[]. Aucun paramètre purpose de téléversement, input_file_id ni référence à un fichier n’est utilisé. Si les données du client sont absentes ou vides, la préparation s’arrête avant le POST.
Paramètre`serialization_order`	Contratendpoint, model, provider (si fourni), completion_window (si fourni), requests en dernier
Paramètre`optional_controls`	Contratprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Paramètre`schema_scope`	ContratCorps de requêtes Chat Completions textuelles dans l’enveloppe Batch intégrée documentée.

Cycle de vie : asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effectivement renvoyé lors de la création d’origine ; même utilisateur, même clé et même groupe

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide: Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex: Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal: Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Tarification du cache explicite: Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

Configuration	Barème tarifaire	Tokens de contexte, plus de	Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse	Coût
ConfigurationTarifs de base des tokens	Barème tarifaireTarif de base	Tokens de contexte, plus de—	Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure	Coût Entrée · Tokens en entrée $0.002 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.012 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requête	Barème tarifaire—	Tokens de contexte, plus de0	Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse200'000	Coût Entrée · Tokens en entrée $0.002 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.012 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 2 de longueur de requête	Barème tarifaire—	Tokens de contexte, plus de200'000	Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure	Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.018 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Traitement par lots

curl · jeu de données de test conservéPython HTTP · JSONL réel du clientPython · enregistrez chaque résultat finalisé

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-3.1-pro-preview:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json

import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-3.1-pro-preview:batch', 'google/gemini-3.1-pro-preview']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.1-pro-preview:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))

import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Traitement par lots

JSON results[].response.body intégré

GET /v1/batches/{operation_id}

Vérifier l’état de la tâche

curl · état de l’opération d’origine

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez l’intégralité du JSON de statut d’origine, chaque résultat/custom_id et le corps complet de la réponse ou de l’erreur. Enregistrez les results[] terminés au format JSONL sans filtrage.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez l’identifiant de l’opération d’origine. La réponse 503 result_pending_check contient X-Should-Retry:false ; ne soumettez jamais à nouveau un lot d’origine dont l’issue est inconnue.

Champs de la réponse

Champ	Type
Champ`results[].custom_id`	Typestring
Champ`results[].response.body.choices[].message.content`	Typestring\|null
Champ`results[].error`	Typeobject\|null
Champ`usage`	Typeobject\|null
Champ`id`	Typestring
Champ`model`	Typestring
Champ`endpoint`	Typestring
Champ`status`	Typestring
Champ`request_counts`	Typeobject
Champ`results[].id`	Typestring
Champ`results[].response.status_code`	Typeinteger
Champ`results[].response.request_id`	Typestring

Erreurs et étapes suivantes

Réponse	Condition	Étape suivante
Réponse400 · `invalid_request_error`	ConditionEnveloppe intégrée documentée invalide, clés dupliquées, identité d’élément incorrecte ou conflit avec les capacités configurées du modèle.	Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant toute nouvelle soumission.
Réponse401 · `authentication_error`	ConditionClé API invalide.	Étape suivanteUtilisez la clé Ailoot autorisée.
Réponse403 · `permission_error`	ConditionGroupe de traitement par lots indisponible.	Étape suivanteVérifiez les droits d’accès de la clé/du groupe.
Réponse422 · `invalid_request_error`	ConditionLe traitement par lots est facturé sur le solde ; la création via un abonnement est refusée.	Étape suivanteUtilisez le groupe autorisé dont la facturation est prélevée sur le solde.
Réponse422 · `price_unavailable`	ConditionImpossible d’établir un devis pour les données d’entrée du traitement par lots.	Étape suivanteConservez la réponse ; utilisez les données d’entrée documentées pour cette famille.
Réponse402 · `billing_error`	ConditionRéserve pour le traitement par lots indisponible.	Étape suivanteRéglez les conditions d’admission avant une nouvelle requête.
Réponse503 · `price_unavailable`	ConditionPrix de la méthode Batch/tarifs natifs indisponibles.	Étape suivanteConservez la réponse ; ne substituez pas d’autres prix.
Réponse503 · `api_error`	ConditionRoute exacte du fournisseur indisponible.	Étape suivanteConservez la réponse pour réparer la route.
Réponse503 · `result_pending_check`	ConditionLe résultat d’origine nécessite une vérification ; X-Should-Retry:false.	Étape suivanteConservez l’operation_id/id d’origine et consultez son statut ; ne répétez jamais le POST d’origine.
Réponse404 · `not_found`	ConditionOpération de suivi du traitement par lots absente ou appartenant à une autre identité.	Étape suivanteUtilisez l’id exact d’origine avec le même utilisateur, la même clé et le même groupe.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra google/gemini-3.1-pro-preview:batch

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

google/gemini-3.1-pro-preview:batch

FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?: POST /v1/batches · google/gemini-3.1-pro-preview:batch: text → text
Quels champs la requête utilise-t-elle ?: POST /v1/batches · google/gemini-3.1-pro-preview:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
Quelles limites s’appliquent ?: POST /v1/batches · google/gemini-3.1-pro-preview:batch: requests.min_items: 1

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