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Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Markdown · JSON

Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Gemini 3.1 Pro Preview は、複雑なソフトウェア、アルゴリズム、知識タスクに向けた Google のマルチモーダル推論モデルです。テキスト、画像、音声、動画、PDF を受け取り、ツールや構造化出力を使ってテキストまたはコードを返します。推論の強度は Low、medium、high で調整し、文書化された既定値は high です。

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Gemini 3.1 Pro Previewは、ソフトウェア開発、アルゴリズム開発、マルチモーダルの証拠の統合を要する複雑な課題に向けた、Googleの推論重視のテキストモデルです。Gemini 3 Proを基に、正確なツール利用、より効率的な推論、信頼性の高い複数段階の実行を重視しています。テキスト、画像、音声、動画、PDFを、文章による回答、コード成果物、構造化結果の資料として利用できます。

難しいコーディング課題では、目標、関連するリポジトリの資料、観測した動作、保持する制約を渡します。コードリポジトリ全体を課題の文脈として提供することもできます。コードの契約レビューでは、2つのモジュールによる共通データ契約の扱いを比較し、不一致を特定し、コード参照を根拠に焦点を絞った修正を提案するよう求めます。有用な出力は、分析、修正案、証拠を、接続先アプリケーションが行った検証と区別します。

発表資料には、文章の指示からアニメーションSVGを出力する例など、コードによる視覚的な説明とインタラクティブなプロジェクトが示されています。これらはコード成果物であり、ラスター画像生成ではありません。明確な指示で、何を説明するか、ビジュアルをどう動かすか、どのデータを表現するかを定義できます。できたコードと描画を要件に照らして確認してください。データ統合では実際の資料を提供し、その中の関係性や留保条件を保持した1つの見せ方を求めます。

公開されている思考レベルはlow、medium、highで、3.1 Pro Previewのデフォルトはhighです。このProモデルでは思考を完全には無効にできません。範囲を絞った回答には推論量を減らし、難しい複数段階の作業には増やしつつ、最終成果物に十分な出力枠を残してください。小さすぎる出力上限では、使える最終回答が出る前に推論が中断される場合があります。思考ガイドは、推論の要約と内部処理全体を区別し、会話内の思考シグネチャの文脈が重要な理由を説明しています。

当該Previewの仕様表には、関数呼び出し、コード実行、検索グラウンディング、Mapsグラウンディング、URLコンテキスト、構造化出力が挙げられています。File Searchの範囲はAI Studioに限定されています。関数の目的とパラメータ定義を用意し、実際に返された結果を基に続行します。別のCustom Tools Previewモデルは、カスタムツールとbashの優先利用に最適化されています。これは名称の異なる開発元エンドポイントなので、その専門性をすべての3.1 Proリクエストの特性として無断で扱ってはいけません。自由な文章ではなく定義済みレコードが必要な課題では、構造化結果のスキーマを選びます。

マルチモーダル分析では、関連するページ、画像、録音区間、動画内の出来事を特定します。文書分析では、図と文章の仕様を比較し、各相違点を裏付けとなる文章とともに返すよう求めます。音声資料からは、文字起こしや文章による解釈を得られます。確認が必要な結論には資料参照を残し、見えていることや明記されたことと、推測したことを分けてください。このモデルの出力はコードを含むテキストです。ネイティブの画像生成や音声生成は、当該機能表に含まれません。

ネイティブの3.1 Proモデルカードは最大1Mコンテキストと64Kテキスト出力を示し、当該Preview API仕様表には入力1,048,576トークン、出力65,536トークンと記載されています。指示、会話履歴、メディアを入力枠に含めます。キャッシュとバッチ処理が公開され、開発元の仕様にはFlexとPriorityの選択肢もあります。独立した複数項目を処理する場合は、必要な出力を定義し、各資料の識別子を保持して、無関係な証拠を1つの追跡不能な回答にまとめないでください。

この名称のあるPreview版は、ProのCustom Toolsモデルや、その後のFlashまたはProのリリースとは区別されます。強みは複雑な推論、コーディング、証拠の統合ですが、最終成果物は資料と実際のツール結果に照らした確認が必要です。与えられた情報が断定を支えない場合は、未解決の曖昧さを残します。有用な成果物は、課題で求めた裏付けのある回答、コード、レコードであり、実用上の限界を判断できるだけの証拠を伴うものです。

Ailoot Ultra · バッチ 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

はじめに

Gemini 3.1 Pro Preview は、複雑なソフトウェア、アルゴリズム、知識タスクに向けた Google のマルチモーダル推論モデルです。テキスト、画像、音声、動画、PDF を受け取り、ツールや構造化出力を使ってテキストまたはコードを返します。推論の強度は Low、medium、high で調整し、文書化された既定値は high です。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
インラインの results[].response.body JSON
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドendpoint種類string要件必須値と制限
/v1/chat/completions
デフォルト—
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
google/gemini-3.1-pro-preview:batch
デフォルト—
フィールドrequests種類batch_item[]要件必須値と制限
最小項目数: 1
デフォルト—
フィールドrequests[].custom_id種類string要件必須値と制限デフォルト—
フィールドrequests[].body.messages種類message[]要件必須値と制限デフォルト—
フィールドcompletion_window種類string要件任意値と制限
24h
デフォルト—
フィールドprovider種類object|null要件任意値と制限デフォルト—
フィールドrequests[].body.model種類string要件任意値と制限
google/gemini-3.1-pro-preview:batch, google/gemini-3.1-pro-preview
デフォルト—
フィールドprovider.only種類string[]要件任意値と制限
google-vertex/global
デフォルト—
フィールドprovider.allow_fallbacks種類boolean|null要件任意値と制限
false, null
デフォルト—
メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様endpoint, model, requests
パラメータmaterial_types仕様text
パラメータrepresentation仕様インラインの requests[]。各項目には custom_id と body を指定します
パラメータrequest_endpoint_profile仕様/v1/chat/completions
パラメータfile_material仕様呼び出し元は実際の UTF-8 JSONL をローカルで読み込み、requests[] に格納できます。アップロードの purpose、input_file_id、ファイル参照は使用しません。顧客の素材が存在しない、または空の場合、POST の前に準備を停止します。
パラメータserialization_order仕様endpoint, model, provider(指定されている場合), completion_window(指定されている場合), requests を最後に配置
パラメータoptional_controls仕様provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
パラメータschema_scope仕様ドキュメントに記載されたインラインの Batch エンベロープに格納する、テキスト Chat Completions のリクエストボディ。

ライフサイクル: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · 元の作成レスポンスに実際に含まれる response.id。同じユーザー/キー/グループを使用します

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
明示的キャッシュの料金
無効 明示的キャッシュを要求した場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定料金表コンテキストトークン数が次の値を超える場合コンテキストトークン数が次の値以下の場合料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金コンテキストトークン数が次の値を超える場合—コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.002 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.012 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合0コンテキストトークン数が次の値以下の場合200,000料金
入力 · 入力トークン $0.002 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.012 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 2料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合200,000コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.004 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.018 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · バッチ

curl · 保存済みフィクスチャPython HTTP · 実際の顧客の JSONLPython · 完了した結果をすべて保存する
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.

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · バッチ

インラインの results[].response.body JSON

  • GET /v1/batches/{operation_id}
ジョブのステータスを確認
curl · 元の処理のステータス
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
完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

元のステータス JSON の全体、各結果と custom_id、レスポンスまたはエラーボディの全体を保存してください。完了済みの results[] は、絞り込まずに JSONL として保存してください。

元のレスポンスを確認する場合

元の操作 ID を保存してください。503 result_pending_check には X-Should-Retry:false が設定されています。結果が不明な元のバッチを決して再送しないでください。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドresults[].custom_id種類string
フィールドresults[].response.body.choices[].message.content種類string|null
フィールドresults[].error種類object|null
フィールドusage種類object|null
フィールドid種類string
フィールドmodel種類string
フィールドendpoint種類string
フィールドstatus種類string
フィールドrequest_counts種類object
フィールドresults[].id種類string
フィールドresults[].response.status_code種類integer
フィールドresults[].response.request_id種類string
エラーと次の手順
レスポンス条件次の手順
レスポンス400 · invalid_request_error条件ドキュメントに記載されたインラインエンベロープが無効、キーが重複、項目の識別情報が不正、または設定されたモデル機能に矛盾があります。次の手順新しく送信する前に、指摘されたフィールドを修正してください。
レスポンス401 · authentication_error条件無効な API キーです。次の手順利用を許可された Ailoot キーを使用してください。
レスポンス403 · permission_error条件バッチグループを利用できません。次の手順キー/グループの利用権限を確認してください。
レスポンス422 · invalid_request_error条件バッチは残高課金を使用します。サブスクリプションでのバッチ作成は拒否されます。次の手順利用を許可された残高課金グループを使用してください。
レスポンス422 · price_unavailable条件バッチ入力の料金を見積もれません。次の手順レスポンスを保存し、対象 API ファミリーのドキュメントに記載された入力を使用してください。
レスポンス402 · billing_error条件バッチの予約額を確保できません。次の手順新しいリクエストの前に、受付条件の問題を解決してください。
レスポンス503 · price_unavailable条件Batch メソッドの価格/ネイティブ料金を利用できません。次の手順レスポンスを保存してください。価格を別の値に置き換えないでください。
レスポンス503 · api_error条件指定どおりのサプライヤールートを利用できません。次の手順ルートを修復するためにレスポンスを保存してください。
レスポンス503 · result_pending_check条件元の結果の確認が必要です。X-Should-Retry:false。次の手順元の operation_id/id を保存し、そのステータスを読み取ってください。元の POST を決して繰り返さないでください。
レスポンス404 · not_found条件バッチのステータス操作が存在しないか、別の識別主体が所有しています。次の手順元の正確な id と、同じユーザー/キー/グループを使用してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

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

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

google/gemini-3.1-pro-preview:batch

FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/batches · google/gemini-3.1-pro-preview:batch: text → text

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/batches · google/gemini-3.1-pro-preview:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

どの制限が適用されますか?

POST /v1/batches · google/gemini-3.1-pro-preview:batch: requests.min_items: 1

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