Source: https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-3-1-pro-preview-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-3-1-pro-preview-u003a-batch/
Language: ms

# Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-3-1-pro-preview-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-3-1-pro-preview-u003a-batch/facts.json)

## [Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)](https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-3-1-pro-preview-u003a-batch/)

Gemini 3.1 Pro Preview ialah model penaakulan multimodal Google untuk tugas perisian, algoritma dan pengetahuan yang kompleks. Model ini menerima teks, imej, audio, video dan PDF serta memulangkan teks atau kod, dengan alat dan output berstruktur. Tahap penaakulan Low, medium dan high memandu usaha; high ialah lalai yang didokumentasikan.

- [**Ailoot Ultra · Kelompok** `POST /v1/batches` `google/gemini-3.1-pro-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-3-1-pro-preview-u003a-batch/#method-0)

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Gemini 3.1 Pro Preview ialah model teks berorientasikan penaakulan Google untuk tugas kompleks yang memerlukan kejuruteraan perisian, pembangunan algoritma atau sintesis bukti multimodal. Ia dibina berasaskan Gemini 3 Pro, menekankan penggunaan alat tepat, penaakulan lebih cekap dan pelaksanaan berbilang langkah yang boleh dipercayai. Teks, imej, audio, video dan PDF boleh menyumbang kepada jawapan bertulis, artifak kod atau hasil berstruktur.

Untuk tugasan pengekodan yang mencabar, berikan matlamat, bahan repositori berkaitan, tingkah laku diperhatikan dan kekangan yang perlu dikekalkan. Seluruh repositori kod boleh membekalkan konteks tugasan. Untuk semakan kontrak kod, minta model membandingkan cara dua modul mengendalikan kontrak data dikongsi, mengenal pasti ketidakpadanan dan mencadangkan pembetulan berfokus dengan rujukan kod sokongan. Output yang berguna membezakan analisis, pindaan cadangan dan bukti daripada sebarang pengesahan yang dilakukan oleh aplikasi yang disambungkan.

Bahan pelancaran menunjukkan penerangan visual berasaskan kod dan projek interaktif, termasuk output SVG beranimasi daripada taklimat teks. Ini ialah artifak kod, bukannya penjanaan imej raster. Taklimat jelas boleh menetapkan perkara yang perlu diterangkan, cara visual perlu berfungsi dan data yang perlu diwakilinya. Semak kod terhasil dan pemaparannya berdasarkan keperluan itu. Untuk tugas sintesis data, bekalkan sumber sebenar dan minta satu paparan yang mengekalkan hubungan serta batasan atau syarat yang terkandung dalam sumber-sumber tersebut.

Aras pemikiran yang didokumenkan ialah low, medium dan high, dengan high sebagai lalai 3.1 Pro Preview. Pemikiran tidak boleh dinyahaktifkan sepenuhnya dalam profil Pro ini. Pilih usaha lebih rendah untuk jawapan terbatas dan lebih banyak penaakulan untuk kerja berbilang langkah yang sukar, sambil meninggalkan peruntukan output mencukupi bagi artifak akhir. Had output kecil boleh mengganggu penaakulan sebelum jawapan akhir yang boleh digunakan muncul. Panduan pemikiran memisahkan ringkasan penaakulan daripada proses dalaman penuh dan menerangkan kepentingan konteks tandatangan pemikiran perbualan.

Jadual Preview khusus menyenaraikan pemanggilan fungsi, pelaksanaan kod, pembumian carian, pembumian Maps, konteks URL dan output berstruktur. Ia mengehadkan File Search kepada AI Studio. Berikan tujuan fungsi dan takrif parameter serta teruskan berdasarkan hasil sebenar yang dikembalikan. Profil Custom Tools Preview berasingan dioptimumkan untuk mengutamakan alat tersuai dan bash; ia ialah titik hujung pengeluar bernama yang berbeza, jadi pengkhususan itu tidak sepatutnya dianggap secara senyap sebagai sifat setiap permintaan 3.1 Pro. Pilih skema hasil berstruktur apabila tugas memerlukan rekod ditetapkan, bukannya prosa bebas.

Untuk analisis multimodal, kenal pasti halaman, visual, selang rakaman atau peristiwa video yang berkaitan. Untuk analisis dokumen, bandingkan rajah dengan spesifikasi bertulisnya dan kembalikan setiap perbezaan bersama petikan sokongan. Sumber pertuturan boleh menyumbang transkrip atau tafsiran dalam teks. Kekalkan rujukan sumber bagi kesimpulan yang perlu disemak, dan pisahkan perkara yang kelihatan atau dinyatakan daripada perkara yang disimpulkan. Output profil ini kekal sebagai teks, termasuk kod; penjanaan imej atau pertuturan asal bukan sebahagian jadual keupayaan khususnya.

Kad asal 3.1 Pro menetapkan konteks sehingga 1M dan output teks 64K, dan jadual API Preview khusus memberikan 1,048,576 token input serta 65,536 token output. Masukkan arahan, sejarah perbualan dan media dalam belanjawan input. Cache dan pemprosesan kelompok didokumenkan, dengan pilihan Flex serta Priority turut disenaraikan bagi profil pengeluar. Untuk beberapa item bebas, tetapkan output wajib dan simpan setiap pengecam sumber, daripada menggabungkan bukti tidak berkaitan menjadi satu jawapan yang tidak boleh dijejaki.

Edisi Preview bernama kekal berbeza daripada profil Custom Tools Pro dan keluaran Flash atau Pro kemudian. Kekuatannya berkaitan penaakulan kompleks, pengekodan dan sintesis bukti; artifak akhir masih perlu disemak berdasarkan sumber serta hasil alat sebenar. Kekalkan kekaburan belum selesai apabila maklumat dibekalkan tidak menyokong kesimpulan pasti. Hasil yang berguna ialah jawapan, kod atau rekod yang disokong dan diminta tugas, dengan bukti mencukupi untuk menilai batasan praktikalnya.

**Ailoot Ultra · Kelompok** `POST /v1/batches` `google/gemini-3.1-pro-preview:batch`

[`google/gemini-3.1-pro-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview%3Abatch&fmt=batches)

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

### Pengenalan

Gemini 3.1 Pro Preview ialah model penaakulan multimodal Google untuk tugas perisian, algoritma dan pengetahuan yang kompleks. Model ini menerima teks, imej, audio, video dan PDF serta memulangkan teks atau kod, dengan alat dan output berstruktur. Tahap penaakulan Low, medium dan high memandu usaha; high ialah lalai yang didokumentasikan.

Input yang diterima

Teks

Hasil

Teks

### Tersedia di Ailoot · input & kaedah

**Ailoot Ultra · Kelompok** `POST /v1/batches`

Input

`text`

Output

`text`

Format output

JSON results\[\].response.body sebaris

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`endpoint` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had /v1/chat/completions | Lalai— |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had google/gemini-3.1-pro-preview:batch | Lalai— |
| Medan`requests` | Jenis`batch_item[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
| Medan`requests[].custom_id` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`requests[].body.messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`completion_window` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had 24h | Lalai— |
| Medan`provider` | Jenis`object\|null` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`requests[].body.model` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had google/gemini-3.1-pro-preview:batch, google/gemini-3.1-pro-preview | Lalai— |
| Medan`provider.only` | Jenis`string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had google-vertex/global | Lalai— |
| Medan`provider.allow_fallbacks` | Jenis`boolean\|null` | KeperluanPilihan | Nilai & had false, null | Lalai— |

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakendpoint, model, requests |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`representation` | Kontrakrequests\[\] sebaris; setiap item mempunyai custom\_id dan body |
| Parameter`request_endpoint_profile` | Kontrak/v1/chat/completions |
| Parameter`file_material` | KontrakPemanggil boleh membaca JSONL UTF-8 sebenar secara setempat ke dalam requests\[\]. Tiada tujuan muat naik, input\_file\_id atau rujukan fail digunakan. Bahan pelanggan yang tiada atau kosong menghentikan persediaan sebelum POST. |
| Parameter`serialization_order` | Kontrakendpoint, model, provider (jika dibekalkan), completion\_window (jika dibekalkan), requests di akhir |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parameter`schema_scope` | KontrakBadan permintaan Chat Completions teks dalam pembungkus Batch sebaris yang didokumenkan. |

Kitar hayat: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id sebenar daripada respons penciptaan asal; pengguna/kunci/kumpulan yang sama

### Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas

Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Harga cache eksplisit

Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta

#### Kadar Ailoot

#### Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.002** / 1K token Output · Token output **$0.012** / 1K token Input · Bacaan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input **$0.002** / 1K token Output · Token output **$0.012** / 1K token Input · Bacaan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.004** / 1K token Output · Token output **$0.018** / 1K token Input · Bacaan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Kelompok

curl · data ujian yang disimpanPython HTTP · JSONL sebenar pelangganPython · simpan setiap hasil yang telah siap

```bash
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
```

```python
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"))
```

```python
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.
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · Kelompok

JSON results\[\].response.body sebaris

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### Semak status tugas

curl · status operasi asal

```bash
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
```

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Simpan keseluruhan JSON status asal, setiap hasil/custom\_id serta badan respons atau ralat yang lengkap. Simpan results\[\] yang telah selesai sebagai JSONL tanpa penapisan.

##### Jika respons asal perlu disemak

Simpan ID operasi asal. 503 result\_pending\_check mempunyai X-Should-Retry:false; jangan sekali-kali hantar semula kelompok asal yang hasilnya tidak diketahui.

Medan respons

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`results[].custom_id` | Jenisstring |
| Medan`results[].response.body.choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Medan`results[].error` | Jenisobject\|null |
| Medan`usage` | Jenisobject\|null |
| Medan`id` | Jenisstring |
| Medan`model` | Jenisstring |
| Medan`endpoint` | Jenisstring |
| Medan`status` | Jenisstring |
| Medan`request_counts` | Jenisobject |
| Medan`results[].id` | Jenisstring |
| Medan`results[].response.status_code` | Jenisinteger |
| Medan`results[].response.request_id` | Jenisstring |

Ralat dan langkah seterusnya

| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratPembungkus sebaris yang didokumenkan tidak sah, kunci berulang, identiti item atau keupayaan model yang dikonfigurasikan bercanggah. | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang dinyatakan sebelum sebarang penghantaran baharu. |
| Respons401 · `authentication_error` | SyaratKunci API tidak sah. | Langkah seterusnyaGunakan kunci Ailoot yang dibenarkan. |
| Respons403 · `permission_error` | SyaratKumpulan kelompok tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSemak hak akses kunci/kumpulan. |
| Respons422 · `invalid_request_error` | SyaratKelompok menggunakan pengebilan baki; penciptaan melalui langganan ditolak. | Langkah seterusnyaGunakan kumpulan yang dibenarkan untuk pengebilan melalui baki. |
| Respons422 · `price_unavailable` | SyaratSebut harga tidak dapat diberikan untuk input kelompok. | Langkah seterusnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumenkan. |
| Respons402 · `billing_error` | SyaratRizab kelompok tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSelesaikan isu penerimaan permintaan sebelum menghantar permintaan baharu. |
| Respons503 · `price_unavailable` | SyaratHarga kaedah kelompok/kadar natif tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSimpan respons; jangan gantikan harga. |
| Respons503 · `api_error` | SyaratLaluan pembekal yang tepat tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSimpan respons untuk pembaikan laluan. |
| Respons503 · `result_pending_check` | SyaratHasil asal memerlukan semakan; X-Should-Retry:false. | Langkah seterusnyaSimpan operation\_id/id asal dan baca statusnya; jangan sekali-kali ulang POST asal. |
| Respons404 · `not_found` | SyaratOperasi status kelompok tiada atau dimiliki oleh identiti lain. | Langkah seterusnyaGunakan id asal yang tepat serta pengguna/kunci/kumpulan yang sama. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`google/gemini-3.1-pro-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview%3Abatch&fmt=batches)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`google/gemini-3.1-pro-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

Apakah input dan hasil yang tersedia?

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

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

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

Apakah had yang terpakai?

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

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

## Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

## Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan

Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.

Kod promosi sehingga 50%

Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.

Perbelanjaan dalam sejarah

Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

[Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/)

## Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial

Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.

Lesen penjual semula

Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.

Dokumen pada laman

Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

[Mohon lesen penjual semula](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms)

## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya





Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan.





Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.





Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.