01
調査と複雑な推論
Gemini 3.1 Pro で難しい問題を分解し、根拠を比較し、意思決定向けの分析を作ります。事実、仮定、提案を区別させると検証しやすくなります。
Playground で Gemini 3.1 Pro を試す
Text GenerationGoogle
Gemini 3.1 Pro API
Google Gemini 3.1 Pro は Gemini シリーズの旗艦マルチモーダルモデルで、高度な複雑推論と長文コンテキスト処理能力を備え、画像とテキストの混在入力に対応します。要求水準の高い本番アプリケーション開発に適しています。APIAny の OpenAI 互換 API から直接呼び出せます。
24時間ステータス監視
直近24時間の成功率: 100%
モデル：
料金： 2.5 credits per 1K input tokens · ≈ $0.0013-$0.0025 · 15 credits per 1K output tokens · ≈ $0.0075-$0.015高い安定性と、APIAny プラットフォーム上の詳細な使用履歴を提供します。
gemini-3.1-pro
62（推奨：2,000）
0.7
02
Sampling temperature. Lower is more deterministic.
1024
168192
USD 見積 $0.008-$0.016：最大チャージパックは $1 = 2,000 クレジットで換算。スターターパックは $1 = 1,000 クレジットで換算。
プレビュー
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履歴
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入力
2.5 クレジット/1K
≈ $0.0013-$0.0025
出力
15 クレジット/1K
≈ $0.0075-$0.015
キャッシュ読み取り
1.25 クレジット/1K
≈ $0.0006-$0.0013
コンテキスト
-
最大出力
-
料金
モデル ID
タイプ
課金項目
料金
gemini-3.1-pro
テキスト生成
入力 token
2.5 クレジット 1K 入力 token ごと · ≈ $0.0013-$0.0025
gemini-3.1-pro
テキスト生成
キャッシュ読み取り token
1.25 クレジット 1K キャッシュ入力 token ごと · ≈ $0.0006-$0.0013
gemini-3.1-pro
テキスト生成
出力 token
15 クレジット 1K 出力 token ごと · ≈ $0.0075-$0.015
gemini-3.1-pro
テキスト生成
最低利用料
1.25 クレジット 最低 · ≈ $0.0006-$0.0013
モデル IDgemini-3.1-pro
タイプテキスト生成
課金項目入力 token
料金2.5 クレジット 1K 入力 token ごと · ≈ $0.0013-$0.0025
モデル IDgemini-3.1-pro
タイプテキスト生成
課金項目キャッシュ読み取り token
料金1.25 クレジット 1K キャッシュ入力 token ごと · ≈ $0.0006-$0.0013
モデル IDgemini-3.1-pro
タイプテキスト生成
課金項目出力 token
料金15 クレジット 1K 出力 token ごと · ≈ $0.0075-$0.015
モデル IDgemini-3.1-pro
タイプテキスト生成
課金項目最低利用料
料金1.25 クレジット 最低 · ≈ $0.0006-$0.0013
モデル概要
Gemini 3.1 Pro API とは？
Google Gemini 3.1 Pro は Gemini シリーズの旗艦マルチモーダルモデルで、高度な複雑推論と長文コンテキスト処理能力を備え、画像とテキストの混在入力に対応します。要求水準の高い本番アプリケーション開発に適しています。APIAny の OpenAI 互換 API から直接呼び出せます。
標準ルートを決める前に、推論の深さ、ワークフローへの適合性、本番運用の制約からモデルを評価します。
APIAny は Gemini 3.1 Pro をドキュメント付き API として提供し、リアルタイム料金、モデル状態、リクエスト例、Playground を同じページにまとめています。モデルを評価した後も、認証、利用記録、本番ルーティングを一つのプラットフォームで管理できます。
Playground で Gemini 3.1 Pro を試す
ユースケース
Gemini 3.1 Pro API で何を構築できるか
以下は、実際のプロダクトで Gemini 3.1 Pro が適する代表的なワークフローです。同じ入力を Playground で試し、関連モデルと結果を比較して、品質、レイテンシ、予算に合うルートを選択してください。
02
長文ドキュメント分析
Gemini 3.1 Pro を契約書、レポート、研究資料、大規模技術文書に適用します。構造化プロンプトで根拠を抽出し、節を比較し、検証可能な要約を作れます。
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03
コーディングエージェントと開発
Gemini 3.1 Pro をリポジトリ分析、実装計画、コード生成、レビュー、ツール連携に利用します。制約を明確にし、チームのテストで変更を検証してください。
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APIAny の利点
APIAny 経由で Gemini 3.1 Pro を使う理由
APIAny はモデルアクセスと本番運用に必要な制御を統合し、プロバイダーごとに別の連携を維持する負担を減らします。
安定した一つの API
APIAny キーと明確なリクエスト形式で Gemini 3.1 Pro を呼び出します。上流ルートやモデル版が変わっても、アプリ側の連携を安定させられます。
透明な利用量と料金
Gemini 3.1 Pro の最新料金ルールを確認し、Playground でクレジットを見積もり、完了後にリクエスト単位の利用記録を確認できます。
本番向けルーティング制御
モデル状態、チャネル健全性、再試行ポリシー、利用ログを使い、Gemini 3.1 Pro を本番ワークフローの一部として運用できます。
主要機能
Gemini 3.1 Pro API の主な特徴
Gemini 3.1 Pro を評価するときに重要な入力、出力、ワークフロー特性を整理しています。利用可能なパラメーターは、このページの最新 API Reference を確認してください。
/01
複雑な推論
Gemini 3.1 Pro で多段階の問題を分解し、選択肢を比較し、レビュー可能な構造化結論を作ります。
/02
マルチモーダル理解
対応するテキストと画像を組み合わせ、Gemini 3.1 Pro が同じワークフローで複数形式を扱えるようにします。
/03
長いコンテキスト処理
大きなコンテキストでコード、文書、履歴、複雑な指示を処理しつつ、トークンコストを監視します。
/04
コード生成と分析
Gemini 3.1 Pro を実装、デバッグ、リファクタリング、リポジトリ探索、技術説明に使い、テストで検証します。
/05
ツール・エージェント連携
Gemini 3.1 Pro がツール呼び出しを準備・選択し、アプリが権限、引数、操作記録を管理します。
/06
ストリーミング応答
対応する Gemini 3.1 Pro のテキストを逐次表示し、対話型アシスタントや長い生成に利用します。
導入
Gemini 3.1 Pro API の導入方法
Playground のテストから認証済み本番リクエストまでを 3 ステップで進められます。モデル ID、リクエスト形式、料金、レスポンス例を一か所で確認できます。 代表的なプロンプトから始め、明確な品質確認とフォールバックを備えた観測可能な本番トラフィックへ移行します。
- 01
API キーを作成
APIAny にログインしてプロジェクトキーを作成し、アプリに必要なモデル範囲と予算だけを設定します。
- 02
Gemini 3.1 Pro リクエストを送信
このページの例をコピーし、model フィールドを選択した Gemini 3.1 Pro バージョンに設定して、記載の APIAny エンドポイントへ送信します。
- 03
監視と改善
状態、レイテンシ、クレジット、返却された利用量を追跡します。本番トラフィックを移す前に、代表的な入力でバージョンや関連モデルを比較します。
FAQ
Gemini 3.1 Pro API のよくある質問
Gemini 3.1 Pro の機能、ユースケース、導入、バージョン選択に関する回答です。
Gemini 3.1 Pro API とは何ですか？
Google Gemini 3.1 Pro は Gemini シリーズの旗艦マルチモーダルモデルで、高度な複雑推論と長文コンテキスト処理能力を備え、画像とテキストの混在入力に対応します。要求水準の高い本番アプリケーション開発に適しています。APIAny の OpenAI 互換 API から直接呼び出せます。 APIAny では、認証付き API としてこのモデルを呼び出し、料金、状態、リクエスト例、Playground を同じページで確認できます。
Gemini 3.1 Pro API で何を作れますか？
Gemini 3.1 Pro の代表的な用途は 調査と複雑な推論, 長文ドキュメント分析, コーディングエージェントと開発 です。適合性は、入力形式、出力品質、レイテンシ、コスト要件によって決まります。
APIAny から Gemini 3.1 Pro を呼び出す方法は？
APIAny キーを作成し、このページのエンドポイントを使い、model フィールドに選択した Gemini 3.1 Pro バージョンを設定します。コードへ組み込む前に Playground で動作するペイロードを作れます。
Gemini 3.1 Pro のバージョンはどう選びますか？
料金、対応パラメーター、複雑な推論, マルチモーダル理解, 長いコンテキスト処理 などの機能を比較してください。本番を想定した入力を試してから標準ルートを決めることを推奨します。
API 説明
標準 REST API からこのモデルを呼び出せます。API Key で認証した後、下のエンドポイントを選ぶとパラメータと例を確認できます。
認証
すべてのリクエストで Authorization ヘッダーに Bearer トークンを含める必要があります。コンソールで API Key を作成してください。
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYPOST
https://apiany.ai/v1/chat/completionsリクエストパラメータ
| パラメータ | タイプ | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
model | 文字列 | 必須 | 呼び出すモデル識別子。このモデルの ID を使用します。 |
messages | 配列 | 必須 | OpenAI チャット形式のメッセージ履歴（role + content）。 |
stream | ブール値 | 任意 | true の場合、レスポンスは SSE ストリームとして返されます。 |
リクエスト例
curl "https://apiany.ai/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.1-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the following text in three concise bullet points:"
}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 1024
}'レスポンス例
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"model": "gemini-3.1-pro",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I help?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 12,
"completion_tokens": 18,
"total_tokens": 30
}
}
