- 2 millones de tokens de contexto: La ventana de contexto más grande entre los modelos frontier públicos a mayo de 2026. Permite procesar repositorios completos, documentos extensos o conversaciones de larga duración sin fragmentar el contenido ni perder coherencia.
- Modo thinking (razonamiento extendido): Gemini 3.1 Pro incluye un modo de razonamiento paso a paso que activa antes de generar la respuesta final. Especialmente eficaz en matemáticas, lógica formal, código complejo y ciencias.
- Multimodal nativo completo: Procesa texto, imágenes, audio, video y PDF en un mismo modelo sin pipelines adicionales. Compatible con ejecución de código en sandbox y generación de salida estructurada.
- Grounding con Google Search: Puede conectarse a Google Search en tiempo real para responder con información actualizada y citar fuentes verificables, reduciendo alucinaciones en preguntas sobre hechos recientes.
- Precio escalonado por contexto: $2,00/MTok de entrada hasta 200K tokens y $4,00/MTok para prompts de más de 200K tokens. La salida cuesta $12,00/MTok (tramo estándar) y $18,00/MTok (más de 200K tokens).
¿Qué es Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro es la variante de máxima capacidad de la familia Gemini AI de Google DeepMind. Representa el nivel frontier de Google en modelos de lenguaje grande: el modelo que mantiene la ventaja en razonamiento puro de máxima dificultad, orientado a las tareas más exigentes en razonamiento, análisis y generación de contenido de alta calidad.
A diferencia de Gemini Flash, que prioriza velocidad y eficiencia de coste para producción a escala, Gemini 3.1 Pro maximiza las capacidades de razonamiento, la amplitud del contexto y la precisión en tareas complejas. Es el modelo que Google recomienda cuando la calidad del resultado es más importante que la latencia o el coste por llamada.
El modelo frontier de Google DeepMind
Gemini 3.1 Pro fue desarrollado por Google DeepMind, el laboratorio creado en 2023 tras la fusión de Google Brain y DeepMind. La arquitectura multimodal nativa de Gemini —texto, imagen, audio, video y código en un mismo modelo base— es uno de los elementos diferenciadores respecto a otros modelos frontier que surgieron inicialmente cómo modelos de texto al que se le anadieron después capacidades visuales.
El modelo está disponible a traves de tres canales: la Gemini API para desarrolladores (via Google AI Studio o Vertex AI), la aplicación Gemini para usuarios de consumidor, y Gemini Advanced cómo producto de suscripción que incluye acceso prioritario al modelo Pro junto a 2TB de almacenamiento en Google One.
¿Qué puede hacer Gemini 3.1 Pro?
El modelo de máxima capacidad de Google combina la ventana de contexto más amplia del mercado con razonamiento extendido y multimodalidad completa.
Ventana de 2 millones de tokens
Con 2M de tokens de contexto, Gemini 3.1 Pro puede procesar el equivalente a varios libros completos, repositorios de código de tamaño medio o largos historiales de conversación en una sola llamada. Es la ventana de contexto más grande entre los modelos frontier con acceso público via API a mayo de 2026.
- Repositorios completos de código en contexto
- Análisis de informes extensos sin fragmentar
- Conversaciones de larga duración sin pérdida de contexto
Modo thinking (razonamiento extendido)
El modo thinking activa un proceso de razonamiento paso a paso antes de emitir la respuesta final, similar al extended thinking de Claude Opus o al modo o3 de OpenAI. Gemini 3.1 Pro descompone el problema, evalúa alternativas y autocorrige errores intermedios, lo que mejora significativamente la precisión en problemas que requieren múltiples pasos de deducción.
- Matemáticas y lógica formal (MATH-500, AIME)
- Razonamiento cientifico (GPQA Diamond)
- Código complejo y depuración de algoritmos
Multimodalidad nativa completa
Gemini 3.1 Pro procesa de forma nativa texto, imágenes, audio, video y PDF en un mismo modelo base. No requiere pipelines separados ni adaptadores: todos los tipos de entrada se procesan de forma integrada, lo que permite consultas que combinan varios tipos de medios en una misma llamada.
- Texto, código e instrucciones
- Imágenes, capturas y diagramas
- Audio, video y documentos PDF
Grounding nativo con Google Search
Cuando se activa el grounding, Gemini 3.1 Pro puede consultar Google Search en tiempo real antes de generar la respuesta. Esto reduce drasticamente las alucinaciones en preguntas sobre información reciente o datos que cambian con frecuencia, y permite citar fuentes verificables de forma automática.
- Información actualizada con fuentes citadas
- Menor tasa de alucinaciones factuales
- Se configura como herramienta en la llamada a la API
Ejecución de código en sandbox
Gemini 3.1 Pro puede ejecutar código Python en un entorno sandbox aislado, leer sus resultados e iterar sobre ellos en la misma sesión. Esto permite realizar cálculos, generar gráficos, analizar datos y construir soluciones de forma iterativa sin necesidad de herramientas externas.
- Ejecución de Python con librerías de datos
- Generación e interpretación de gráficos
- Análisis de datos sobre archivos cargados
Function calling y salida estructurada
Gemini 3.1 Pro soporta function calling para integrar herramientas externas en el bucle de razonamiento del modelo, y salida estructurada (JSON, esquemas personalizados) para que las respuestas sean directamente consumibles por aplicaciones sin posprocesamiento adicional.
- Function calling con múltiples herramientas en paralelo
- Salida estructurada en JSON con esquemas validados
- Compatible con frameworks de agentes (LangChain, LlamaIndex)
¿Cuánto cuesta Gemini 3.1 Pro?
Precios de la API actualizados a mayo 2026. Gemini 3.1 Pro usa precio escalonado según el tamaño del contexto.
| Tramo de contexto | Input ($/MTok) | Output ($/MTok) | Input con caching ($/MTok) | Plataforma |
|---|---|---|---|---|
| Hasta 200K tokens | $2,00 | $12,00 | — | AI Studio / Vertex AI |
| Más de 200K tokens | $4,00 | $18,00 | — | AI Studio / Vertex AI |
| Plan | Precio | Acceso a Gemini Pro | Incluye | Canales de acceso |
|---|---|---|---|---|
| Gemini Advanced | $19,99 / mes | Si | 2TB Google One, prioridad de acceso | App Gemini, Google Workspace |
| API (Pay-as-you-go) | Por tokens consumidos | Si | Acceso completo via API | Google AI Studio, Vertex AI |
| Free tier (AI Studio) | Gratis | Limitado | Limites de RPM y TPD | Google AI Studio (prototipado) |
Como funciona el caching de contexto en Gemini Pro
El context caching de Gemini 3.1 Pro permite reutilizar tokens de entrada entre llamadas cuando el prefijo del prompt no cambia entre solicitudes. Esta característica es especialmente útil en agentes que mantienen un sistema prompt largo y un conjunto de documentos de referencia que se reutilizan en múltiples consultas del mismo usuario o sesión.
Para habilitar el caching basta con declarar los tokens a cachear en la configuración de la llamada a la API via Google AI Studio o el SDK de Google Generative AI. La documentación detallada está disponible en ai.google.dev/gemini-api/docs/caching.
Contexto de 2M tokens y precio escalonado
El precio escalonado de Gemini 3.1 Pro refleja el coste computacional real de procesar contextos muy grandes. La mayoría de las llamadas en producción caen en el tramo de hasta 200K tokens ($2,00/MTok entrada, $12,00/MTok salida), mientras que el tramo de más de 200K tokens ($4,00/MTok entrada, $18,00/MTok salida) está pensado para casos de uso específicos cómo análisis de libros completos, repositorios de código extensos o bases de datos de documentos que se cargan completas en el contexto.
¿Cómo rinde Gemini 3.1 Pro en benchmarks?
Resultados en los principales benchmarks de razonamiento, código y ciencias a mayo de 2026.
| Benchmark | Que mide | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.7 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|---|
| MATH-500 | Matemáticas de nivel olimpiada | Lider entre modelos frontier | Muy competitivo | Muy competitivo |
| GPQA Diamond | Razonamiento cientifico avanzado | Muy alto (frontier) | Muy alto (frontier) | Muy alto (frontier) |
| HumanEval | Generación de código Python | Muy alto (frontier) | Muy alto (frontier) | Muy alto (frontier) |
| MMLU | Conocimiento multidisciplinar | Muy alto (frontier) | Muy alto (frontier) | Muy alto (frontier) |
| ARC-AGI-2 | Razonamiento abstracto de máxima dificultad | Lider vs Flash | Muy competitivo | Muy competitivo |
| SWE-bench Verified | Resolución de issues en repos reales | Competitivo | Superior (agentes coding) | Competitivo |
Interpretación de los resultados
Gemini 3.1 Pro mantiene la ventaja frente a los modelos Flash de Google en razonamiento puro de máxima dificultad (Humanity's Last Exam, ARC-AGI-2), donde el modo thinking aporta la mayor diferencia. Claude Opus 4.7 es superior en SWE-bench Verified, un benchmark especialmente relevante para desarrolladores porque mide la capacidad de resolver problemas reales en repositorios de código abierto con agentes autónomos.
En la practica, la elección entre Gemini 3.1 Pro y Claude Opus 4.7 para un proyecto concreto depende más del tipo de tarea que de diferencias absolutas en benchmarks: ambos modelos son competitivos en el nivel frontier. La ventana de 2M tokens de Gemini 3.1 Pro es una ventaja practica clara cuando el caso de uso requiere procesar documentos muy extensos en una sola llamada.
Para evaluaciones independientes y actualizadas, recursos cómo el informe técnico de Google DeepMind y la tabla de Chatbot Arena (LMSYS) ofrecen comparativas con evaluación humana en condiciones controladas.
Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4
Comparativa directa de los tres modelos frontier más relevantes a mayo de 2026 para desarrollo de agentes y aplicaciones de IA.
| Dimensión | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.7 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|
| Input ($/MTok) | $2,00 (hasta 200K) / $4,00 (+200K) | $5,00 | $1,25 / $2,00 (o3) |
| Output ($/MTok) | $12,00 (hasta 200K) / $18,00 (+200K) | $25,00 | $10,00 / $8,00 (o3) |
| Ventana de contexto | 2M tokens | 1M tokens | 1M / 200K tokens |
| Razonamiento extendido | Thinking mode | Extended thinking adaptativo | o3 (modelo separado) |
| Multimodalidad | Texto, imagen, audio, video, PDF | Texto, imagen, código | Texto, imagen, audio, código |
| Grounding web | Google Search nativo | Via herramienta (web_search) | Bing / plugin web |
| Ejecución de código | Sandbox Python nativo | Sandbox via code_execution | Code Interpreter |
| Caching de contexto | Si (caching disponible) | Si ($0,50/MTok cached) | Si (limitado) |
| Plataforma principal | Google AI Studio / Vertex AI | Anthropic API / AWS Bedrock | OpenAI API / Azure OpenAI |
| Plan de consumidor | Gemini Advanced ($19,99/mes) | No disponible | ChatGPT Plus ($20/mes) |
Cuando elegir Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Pro tiene una ventaja competitiva clara en dos escenarios: cuando el contexto del problema supera los 200K tokens (repositorios extensos, libros completos, bases de conocimiento largas) y cuando la multimodalidad completa —especialmente audio y video— es necesaria en el mismo flujo de trabajo. Su precio de entrada ($2,00/MTok hasta 200K) es significativamente más bajo que Claude Opus 4.7 ($5,00/MTok), lo que lo hace atractivo para proyectos donde el coste por llamada es un factor relevante.
Claude Opus 4.7 es superior en el benchmark SWE-bench Verified, que mide la resolución autónoma de issues en repositorios reales: una diferencia importante para agentes de coding autónomos. GPT-5.4 mantiene el ecosistema de integraciones de terceros más amplio y una ventana de contexto de 1M tokens suficiente para la gran mayoría de casos de uso.
En la practica, muchos equipos de desarrollo utilizan varios modelos frontier en función del tipo de tarea: Gemini 3.1 Pro para análisis de documentos extensos y tareas multimodales, Claude Opus para coding autónomo y razonamiento con instrucciones complejas, y Gemini 3.5 Flash o Claude Sonnet cómo capa de producción a escala.
Cuando usar Gemini 3.1 Pro
Casos de uso donde Gemini 3.1 Pro ofrece una ventaja diferencial respecto a otros modelos.
Análisis de documentos extensos
Contratos legales, informes financieros trimestrales, manuales técnicos de cientos de páginas, expedientes medicos. La ventana de 2M tokens permite cargar el documento completo sin fragmentar, preservando las relaciones entre secciones que los sistemas de RAG pierden.
Revisión de repositorios de código
Cargar un repositorio completo en el contexto para obtener revisiones de código que entienden la arquitectura global, detectar dependencias entre módulos, proponer refactorizaciones coherentes con toda la base de código o generar documentación que refleja el estado real del proyecto.
Análisis de datos con código
Con la ejecución de código en sandbox y la ventana de contexto extensa, Gemini 3.1 Pro puede cargar datasets, ejecutar análisis estadisticos, generar visualizaciones e interpretar los resultados en un flujo iterativo sin herramientas externas. Útil para análisis exploratorio de datos y generación de informes automatizados.
Tareas multimodales complejas
Análisis de presentaciones con diapositivas e imágenes integradas, transcripción y resumen de reuniones grabadas en audio, extracción de datos de tablas en imágenes o PDFs escaneados, o descripción detallada de videos tecticos o demostraciones de producto.
Matemáticas y razonamiento formal
Problemas de matemáticas de nivel universitario o de competición, demostraciones formales, razonamiento lógico con múltiples restricciones o verificación de pruebas. El modo thinking aporta la diferencia más notable en este tipo de tareas frente a modelos sin razonamiento extendido.
Investigación con grounding web
Tareas de investigación donde la información actualizada es critica: precios de mercado, noticias recientes, documentación técnica que se actualiza con frecuencia, comparativas de productos o análisis de tendencias. El grounding con Google Search garantiza que las respuestas esten basadas en fuentes verificables.
Cuando Gemini Flash es la mejor opción
Gemini 3.1 Pro no es la elección correcta para todos los casos de uso. Para tareas de alta frecuencia que no requieren razonamiento profundo —clasificación de contenido, extracción de entidades, resumen de textos cortos, generación de respuestas estándar en chatbots de atención al cliente— Gemini 3.5 Flash ofrece una calidad practica muy alta a un coste menor. Un proyecto de producción bien diseñado generalmente combina ambos modelos: 3.1 Pro para las etapas de planificación y razonamiento de máxima dificultad, 3.5 Flash para la ejecución de tareas agénticas y repetitivas a gran volumen.
Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.1 Pro
¿Qué ventana de contexto tiene Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro tiene una ventana de contexto de 2 millones de tokens, la más grande entre los modelos frontier con acceso público via API a mayo de 2026. Equivale a procesar varios libros completos, repositorios de código de tamaño medio o largos historiales de conversación en una sola llamada. Esta capacidad lo diferencia de Claude Opus 4.7 (1M tokens) y GPT-5.4 (1M tokens).
¿Qué es el modo thinking de Gemini 3.1 Pro?
El modo thinking activa un proceso de razonamiento interno antes de emitir la respuesta final. El modelo descompone el problema en pasos, evalúa alternativas y autocorrige errores intermedios antes de generar la respuesta visible. Es similar al extended thinking de Claude Opus o al modo o3 de OpenAI. Mejora significativamente la precisión en matemáticas, lógica formal y problemas de código complejo, a costa de mayor latencia y consumo de tokens de salida. Se activa cómo parámetro en la llamada a la API.
¿Cuánto cuesta Gemini 3.1 Pro en la API?
Gemini 3.1 Pro usa precio escalonado según el tamaño del contexto: $2,00 por millón de tokens de entrada para prompts de hasta 200K tokens, y $4,00 por millón para prompts de más de 200K tokens. La salida cuesta $12,00 por millón de tokens en el tramo estándar y $18,00 por millón en el tramo de más de 200K tokens.
En que se diferencia Gemini 3.1 Pro de Gemini Flash?
Gemini 3.1 Pro es el modelo frontier de Google: máxima capacidad de razonamiento en tareas de máxima dificultad, ventana de 2M tokens, modo thinking activable y capacidades multimodales completas incluido audio y video. Gemini 3.5 Flash es el modelo por defecto en producción (mayo 2026): más rápido, $1,50/MTok de entrada vs $2,00/MTok de Pro, y supera a 3.1 Pro en la mayoría de benchmarks agénticos. La mayoría de equipos en producción usan 3.5 Flash para la mayor parte del trabajo y reservan 3.1 Pro para tareas de razonamiento puro de máxima dificultad.
¿Qué es Gemini Advanced y cómo se diferencia del acceso via API?
Gemini Advanced es el plan de suscripción de consumidor de Google a $19,99 al mes. Incluye acceso a Gemini 3.1 Pro a traves de la app Gemini (chat conversacional, Google Workspace y herramientas integradas de Google) y 2TB de almacenamiento en Google One. El acceso via API a traves de Google AI Studio o Vertex AI es un producto separado, facturado por tokens consumidos, orientado a desarrolladores que integran Gemini en sus propias aplicaciones o agentes. Ambos usan el mismo modelo subyacente pero son planes independientes.
¿Cómo se compara Gemini 3.1 Pro con Claude Opus en benchmarks?
En los benchmarks públicos a mayo de 2026, Gemini 3.1 Pro y Claude Opus 4.7 son muy competitivos en el nivel frontier. Gemini 3.1 Pro lidera en razonamiento puro de máxima dificultad (matemáticas avanzadas, ARC-AGI-2). Claude Opus 4.7 es superior en SWE-bench Verified, el benchmark más relevante para agentes de coding autónomos. La elección practica depende más del tipo de tarea y de las integraciones necesarias que de diferencias absolutas en benchmarks.
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Guía de la Gemini API