Gemini 3.1 Pro Preview : prix, contexte et performances

Gemini 3.1 Pro Preview en bref

Gemini 3.1 Pro Preview est un modèle de langage de Google DeepMind, sorti le 19 février 2026. Il a donc 8 mois au 22 octobre 2026. Ses poids ne sont pas publiés : il s'utilise uniquement à distance, par l'API de Google DeepMind ou d'hébergeurs partenaires (38 référencés sur models.dev). Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent.

Nous le rangeons parmi les milieu de gamme (34 modèles dans cette catégorie sur le site).

Que disent les tests indépendants ?

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), Gemini 3.1 Pro Preview obtient un indice de capacité de 79,3 sur 100, calculé sur 6 tests de notre panier.

Il ne figure pas parmi les 30 premiers du classement hebdomadaire.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 94,4 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 95,6 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 59,6 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %
• SWE-bench Verified (correction de vrais bugs logiciels) : 75,6 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 4.7, atteint 83,5 %

Prix et budget

Gemini 3.1 Pro Preview est facturé 2 $US par million de tokens en entrée et 12 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,064 $US, soit 64 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 2,7 fois le prix de sortie médian des milieu de gamme (4,38 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,20 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Ce qu'il sait faire

Sa fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens, soit environ 1 573 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 65 536 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image, vidéo, audio et PDF. Ses connaissances s'arrêtent à janvier 2025 : au-delà, il lui faut une recherche web ou vos documents.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Pour quels usages ?

Par sa catégorie, Gemini 3.1 Pro Preview vise d'abord un compromis entre qualité et coût, pour des usages quotidiens qui ne justifient pas un modèle de pointe.

Son résultat à SWE-bench Verified (75,6 %, au-dessus de la médiane des modèles suivis) en fait un candidat sérieux pour les agents de programmation.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Alternatives

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Gemini 3.1 Pro Preview sont :

• Claude Sonnet 5 (Anthropic, indice 79,3)
• Grok 4.5 (xAI, indice 79,1)
• Mistral Large 4 (Mistral AI, indice 79,7)
• Grok 4.7 (xAI, indice 79,9)