Google • LLM#136 de 704 em inteligência
Gemini 3.1 Pro Preview is Google’s frontier reasoning model, delivering enhanced software engineering performance, improved agentic reliability, and more efficient token usage across complex workflows. Building on the multimodal foundation...
Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: bbd93ebe-80da-4594-bb19-61e69d0331df · Snapshot publicado: 27/10/2026, 15:00:24 · Versão da metodologia: 4.3
AA Intelligence Index
29.7
Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 15:00:24
Context Window
1.0M tokens
Preço Input/1M
$2.00
#319 de 445
Preço Output/1M
$12.00
Parâmetros
—
Velocidade
141 tok/s
#51 de 160
Latência (TTFT)
20.5s
Max Output
66K tokens
Custo por Tarefa
$1.4354
US$ / tarefa · menor é melhor · Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 15:00:24
Métricas da Artificial Analysis para Gemini 3.1 Pro Preview. Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Agentic Index | 8.2 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Coding Index | 68.8 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Cost Per Task | 1.4 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 29.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
O Gemini 3.1 Pro Preview é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Google, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Google. Com uma janela de contexto de 1.0M tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O Gemini 3.1 Pro Preview é cobrado por uso, com preço de US$ 2/1M tokens de input e US$ 12/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. O posicionamento de preço é intermediário, equilibrando qualidade e custo para a maioria das aplicações profissionais.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Gemini 3.1 Pro Preview em reais fica em torno de R$ 12.34/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O Gemini 3.1 Pro Preview foi avaliado em 4 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Cost, overall. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Gemini 3.1 Pro Preview é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Gemini 3.1 Pro Preview compete diretamente com modelos de nível similar. Os principais concorrentes incluem GPT (OpenAI), Claude (Anthropic) e modelos open source como Llama (Meta) e Qwen (Alibaba). A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Gemini 3.1 Pro Preview oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
Gemini 3.1 Pro Preview is Google’s frontier reasoning model, delivering enhanced software engineering performance, improved agentic reliability, and more efficient token usage across complex workflows. Building on the multimodal foundation...
O Gemini 3.1 Pro Preview custa US$ 2/1M tokens de input e US$ 12/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Gemini 3.1 Pro Preview, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o Gemini 3.1 Pro Preview obteve scores como: AA Agentic Index: 8.2/100, AA Coding Index: 68.8/100, AA Cost Per Task: 1.4354/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o Gemini 3.1 Pro Preview é um modelo proprietário da Google. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 27 de outubro de 2026 • Ver metodologia →