Posso eseguire Gemini 3.1 Pro localmente?

No. Google non ha rilasciato pesi aperti per questo modello, quindi è accessibile solo via API — non puoi eseguirlo offline o sul tuo hardware.

Quanto costa Gemini 3.1 Pro e quanto è lungo il contesto?

Costa $2,00 per milione di token in input e $12,00 per milione in output, con una finestra di contesto da un milione di token.

In cosa differisce Gemini 3.1 Pro da altri modelli a questo prezzo?

La sua finestra di contesto da un milione di token è un differenziatore pratico per lavori su documenti lunghi; Google non ha pubblicato confronti dettagliati con modelli contemporanei.

Gemini 3.1 pro

1326°

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google | contesto da 1.000.000 token | $2.00/M input, $12.00/M output. Dai vita a qualsiasi idea con ragionamento all’avanguardia per aiutarti a imparare, costruire e pianificare qualsiasi cosa. Ideale per compiti complessi e per dare vita a concetti creativi.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Gemini 3.1 Pro è il modello di ragionamento e visione all'avanguardia di Google con una finestra di contesto da un milione di token. Gestisce compiti complessi e multi-step e accetta input di immagini oltre al testo. Con un costo di $2,00 per milione di token in input e $12,00 per milione in output, si colloca nella fascia medio-alta dei prezzi API chiusi ed è rivolto a sviluppatori e ricercatori che necessitano di un ragionamento profondo.

Conosciuto per

Finestra di contesto da un milione di token per documenti o basi di codice molto lunghi.
Supporto input visivo insieme al testo per compiti multimodali.
Posizionato da Google per lavori complessi di ragionamento e pianificazione.
Prezzo competitivo per input rispetto alla sua fascia di capacità.

Attenzione a

Pesi chiusi — nessuna distribuzione locale, nessun uso offline.
Il costo di output è di $12,00 per milione di token, che può crescere rapidamente con compiti verbosi.
Nessuna scheda modello pubblicata; architettura interna e dati di training non divulgati.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Piano di ricerca multi-step

Sto scrivendo un rapporto tecnico sulla fattibilità dello stoccaggio con batterie ferro-aria su scala di rete nel Nord Europa. Delinea un piano di ricerca strutturato: le domande chiave da rispondere, le fonti dati da consultare, i rischi da valutare e un ordine logico per affrontare ogni sezione. Sii specifico su cosa rende questa geografia distinta da altri mercati.

Ragionare su un tradeoff difficile

Una startup ha $400.000 in banca e 8 mesi di runway. Ha due opzioni: puntare sul suo prodotto B2B SaaS attuale con crescita lenta ma prevedibile, oppure pivotare verso un'app consumer che potrebbe crescere rapidamente ma senza un modello di ricavi provato. Analizza il ragionamento da entrambe le parti e raccomanda una strada, mostrando la logica a ogni passo.

Analizza un'immagine in dettaglio

Allega un diagramma, grafico o fotografia. Descrivi esattamente cosa mostra, identifica eventuali pattern o anomalie, spiega cosa implicano i dati o la scena e segnala qualsiasi cosa sembri incoerente o meritevole di ulteriori indagini.

Confronta con

Gemma 4 31B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.20/M, output $0.40/M
Gemma 4 26B A4B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.09/M, output $0.30/M
gemma 4 31B it turbo
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.09/M, output $0.34/M
Gemini 3.8 Flash
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.83/M, output $4.12/M

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Domande frequenti

Posso eseguire Gemini 3.1 Pro localmente?: No. Google non ha rilasciato pesi aperti per questo modello, quindi è accessibile solo via API — non puoi eseguirlo offline o sul tuo hardware.
Quanto costa Gemini 3.1 Pro e quanto è lungo il contesto?: Costa $2,00 per milione di token in input e $12,00 per milione in output, con una finestra di contesto da un milione di token.
In cosa differisce Gemini 3.1 Pro da altri modelli a questo prezzo?: La sua finestra di contesto da un milione di token è un differenziatore pratico per lavori su documenti lunghi; Google non ha pubblicato confronti dettagliati con modelli contemporanei.

Verdetto del capitano
Un modello serio di ragionamento a lungo contesto per utenti API che devono processare documenti grandi o piani complessi e possono sostenere il costo dell'output.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come installare

Come Installare Ollama e Usare un'IA Locale (Windows, Mac, Linux)

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