입력

출력

왼쪽에서 메시지를 보내면 여기에 답변이 표시됩니다.

가격

이 모델은 아래 사용량 항목 기준으로 과금됩니다. 전체 가격 비교.

정가는 USD 기준입니다. 실제 가격은 API 키에 연결된 과금 그룹에 따라 달라집니다.

과금 기준입력gemini-3.1-pro-preview

$0.70100만 토큰당~~2/1M~~

과금 기준출력gemini-3.1-pro-preview

$0.70100만 토큰당~~2/1M~~

API

POST/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent

const BASE_URL = "https://api.dreamtoai.com";
const API_KEY = process.env.MIX_API_KEY;

const headers = {
  "Authorization": `Bearer ${API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const payload = {
  "model": "gemini-3.1-pro-preview",
  "messages": [
    {
      "content": "你好，世界",
      "role": "user"
    }
  ],
  "system_instruction": "你是一个严谨的助手。",
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 1,
  "max_tokens": 4096,
  "stream": false,
  "top_k": 40,
  "reasoning_effort": "low",
  "response_modalities": [
    "TEXT"
  ],
  "tools": []
};

const submit = await fetch(`${BASE_URL}/v1/jobs`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify(payload),
}).then((r) => r.json());

const status = await fetch(`${BASE_URL}/v1/jobs/${submit.id}`, { headers })
  .then((r) => r.json());
console.log(status);

콘솔 → API 키에서 키를 만들고 샘플의 자리표시자를 교체하세요.

README

gemini-3.1-pro-preview

谷歌最强推理模型

왜 선택해야 할까요?

언어와 추론: 글쓰기, 분석, 코딩, 멀티턴 대화를 하나의 모델로 처리합니다.
토큰당 과금: 입력 100만 토큰당 $0.70, 출력 100만 토큰당 $0.70, 구독 불필요.
기존 SDK 그대로 사용: Gemini / OpenAI Chat Completions 형식으로 호출할 수 있어 기존 클라이언트는 기본 URL과 키만 바꾸면 됩니다.
키 하나로 모든 모델: 같은 API 키로 dreamtoai의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.

파라미터

파라미터	필수	설명
`messages`array	필수	role과 content로 구성된 메시지 목록 형태의 대화 기록.
`system_instruction`string	선택	어시스턴트의 동작을 정하는 지시문.
`temperature`number	선택	샘플링 온도. 낮을수록 일관되고, 높을수록 다양합니다. 기본값: `0.7`.
`top_p`number	선택	뉴클리어스 샘플링 임계값. 기본값: `1`.
`max_tokens`integer	선택	생성할 최대 토큰 수.
`stream`boolean	선택	응답을 서버 전송 이벤트(SSE)로 스트리밍합니다. 기본값: `false`.
`top_k`integer	선택	Top K
`reasoning_effort`enum	선택	推理强度 옵션: `low`, `medium`, `high`. 기본값: `medium`.
`response_modalities`array	선택	响应模态
`tools`array	선택	工具列表

사용 방법

여기서 먼저 써 보기 — 로그인한 뒤 위 Playground에서 모델을 실행해 코드를 쓰기 전에 출력을 확인하세요.
API 키 만들기 — 콘솔 → API 키에서 키를 만드세요. 같은 키로 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
메시지 작성 — 작업과 맥락을 messages 배열에 넣고, system 프롬프트로 어시스턴트 동작을 설정합니다.
선택 파라미터 설정 — 위에 나열된 선택 파라미터를 조정해 출력을 제어하세요.
요청 보내기 — 모델 ID gemini-3.1-pro-preview로 POST /v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent를 호출하세요.
응답 읽기 — 응답과 토큰 사용량은 응답 본문으로 돌아오고 콘솔에 기록됩니다.

효과적인 프롬프트 작성법

지시가 명확할수록 답변이 좋아집니다. 모델의 역할, 필요한 것, 답변 형태를 알려 주세요.

1. 역할과 목표 정하기

모델이 어떤 역할을 맡고 무엇을 할지로 시작하세요. 변하지 않는 규칙은 system 프롬프트에 둡니다.

당신은 시니어 Python 리뷰어입니다. 아래 함수의 버그와 가독성을 검토하세요.

2. 맥락 제공

답의 근거가 되는 자료(문서, 코드, 데이터, 이전 결정)를 붙여 넣고 제목이나 태그로 구분하세요.

3. 출력 지정

형식, 길이, 어조를 지정하세요: 표, 지정 키가 있는 JSON, 5개 글머리표, 200단어 요약 등.

4. 예시 보여 주기

입력·출력 예시 한두 개가 긴 설명보다 빠르게 스타일을 잡아 줍니다.

5. 반복 개선

답이 빗나가면 처음부터 다시 하지 말고 빠진 조건을 프롬프트에 추가하세요.

	프롬프트
약한 예	우리 제품에 대해 써 줘.
강한 예	당신은 B2B 카피라이터입니다. 소규모 회계법인을 위한 인보이스 API 출시를 알리는 40단어 분량의 LinkedIn 게시물 3개를 작성하세요. 어조: 자신감 있고 쉬운 표현, 이모지 없음. 각 게시물은 질문으로 끝내세요.

가격

과금 항목	가격	공식 가격
입력	$0.70 100만 토큰당	~~$2.00/1M~~
출력	$0.70 100만 토큰당	~~$2.00/1M~~

공식 정가보다 65% 저렴합니다.

예: 입력 10,000토큰, 출력 1,000토큰 요청은 약 $0.0077입니다.

정가는 USD 기준입니다. 실제 가격은 API 키에 연결된 과금 그룹에 따라 달라집니다. 전체 가격 비교

전문가 팁

고정 지시는 system 프롬프트에 두고 user 메시지는 작업 자체에 쓰세요.
max_tokens를 설정해 응답마다 길이와 비용에 상한을 두세요.
프로그램이 답을 읽는다면 필요한 키를 명시해 JSON으로 요청하세요.
코드에 연결하기 전에 위 Playground에서 프롬프트를 테스트하세요.
콘솔에서 토큰 사용량을 확인해 비용이 과도한 프롬프트를 찾으세요.

Nano Banana 2 — nano-banana-2
Nano Banana Pro — nano-banana-pro

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FAQ

gemini-3.1-pro-preview란 무엇인가요?

谷歌最强推理模型

gemini-3.1-pro-preview API는 어떻게 호출하나요?

API 키와 모델 ID gemini-3.1-pro-preview로 POST /v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent를 보내세요. 바로 실행할 수 있는 샘플은 위 API 섹션에 있습니다.

요금은 어떻게 계산되나요?

요청은 위에 표시된 가격으로 지갑에서 청구됩니다. 최종 비용은 사용량과 API 키에 연결된 과금 그룹에 따라 달라집니다.

API 키는 어디서 받나요?

콘솔 → API 키에서 생성하세요. 동일한 키로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.

출력물을 상업적으로 사용할 수 있나요?

네. 생성한 결과물은 모델 제공사의 약관을 따르는 한 상업 프로젝트에 사용할 수 있습니다.

Google/gemini-3.1-pro-preview

입력

출력

가격

API