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Gemini 3.1 Pro 支持 100 万 token 的上下文窗口，是目前公开模型中最大的。Google 在宣传里说 Gemini 3.1 Pro 解决了"迷失在中间"问题，检索准确率接近 100%。

2 月 19 日 Google 发布 Gemini 3.1 Pro，公告里最抢眼的数字是 ARC-AGI-2 拿了 77.1%，上一代 Gemini 3 Pro 只有 31.1%，翻了一倍多。不少自媒体当天就写出了"Gemini 3.1 P

2月19日，Google 发布了 Gemini 3.1 Pro，公告里的数字很好看：ARC-AGI-2 得了 77.1%，比上一代 Gemini 3 Pro 的 31.1% 翻了一倍多。很多报道直接说"完胜 GPT-5.2 和 Claude

如果你在用 Vercel AI SDK 接 Gemini，并且想同时用结构化输出（structured output）和工具调用（function calling / code execution），有一个坑值得提前说清楚——不是所有 Ge

如果你在用 Vercel AI SDK（@ai-sdk/google）接 Gemini 3.1 Pro 或其他 Gemini 3 系列模型，想同时用结构化输出（structured output）和工具调用（function calling

如果你在用 Vercel AI SDK（@ai-sdk/google）接 Gemini 3.1 Pro 或其他 Gemini 3 系列模型，想同时用结构化输出（structured output）和工具调用（function calling

AI 圈最近打起来了，而且打得特别接地气——打价格战。

2 月 19 号 Google 发了 Gemini 3.1 Pro。宣传语照例是"most advanced model for complex tasks"，我关心的是三件事：API 怎么接、thinking_level 怎么配、一个月下

Gemini 3.1 Pro 的定价表面上很有竞争力：输入 $2/百万 token，输出 $12/百万 token。对比 Claude Opus 4.6 的输入 $15、输出 $75，Gemini 3.1 Pro 看起来便宜六七倍。

Gemini 3.1 Pro 目前是 Preview 阶段，正式定价已经公布：输入 $2/百万 token，输出 $12/百万 token，缓存读取 $0.20/百万 token。和同级别的模型比，这个价格是偏低的——Claude Opus

Gemini 3.1 Pro 的定价表面上很有竞争力：输入 $2/百万 token，输出 $12/百万 token。对比 Claude Opus 4.6 的输入 $15、输出 $75，Gemini 3.1 Pro 看起来便宜六七倍。

Gemini 3.1 Pro 新增了一个 MEDIUM 思考等级（thinking_level 参数）。之前 Gemini 3 Pro 只有 LOW 和 HIGH 两个极端，要么不怎么想，要么想到死。Gemini 3.1 Pro 的 MED

Gemini 3.1 Pro 发布之后，GitHub 社区里吵得最凶的话题不是 Gemini 3.1 Pro 好不好用，而是一个更让人憋屈的问题：为什么 Antigravity 上的用户能立刻用上 Gemini 3.1 Pro，而 Gemi