Model Analysis gemini-3-1-progeminilong-contextmultimodalanalysis2026

การวิเคราะห์ Gemini 3.1 Pro Long Context: หน้าต่างบริบทล้านโทเคนคุ้มไหม?

การวิเคราะห์สเปกและราคา ณ กรกฎาคม 2026 ของ Gemini 3.1 Pro — หน้าต่างบริบท 1,048,576 โทเคน, เอาต์พุตสูงสุด 65K, อินพุตมัลติโมดอลแบบเต็มรูปแบบ และราคาจริงบน MeshTok เทียบกับ DeepSeek V4 Pro, GLM-5.2, Claude Sonnet 5 และรุ่นพี่น้องในตระกูล Gemini ไม่มีการสร้างเกณฑ์วัดขึ้นมาเอง

โดย MeshTok Team · เผยแพร่เมื่อ 21 กรกฎาคม 2569 · อัปเดตเมื่อ 21 กรกฎาคม 2569 · 9 นาทีอ่าน

แคตตาล็อก MeshTok แสดงรายการโมเดลที่มีหน้าต่างบริบทหนึ่งล้านโทเคนขึ้นไปมากกว่าสิบสองรายการ เกือบทั้งหมดต้องแลกสิ่งใดสิ่งหนึ่งเพื่อไปถึงจุดนั้น — ไม่มีการมองเห็น ไม่มีวิดีโอ ไม่มีเสียง เอาต์พุตสูงสุดที่น้อย หรือไม่มีแท็ก flagship Gemini 3.1 Pro เป็นข้อยกเว้น: หน้าต่างบริบท 1,048,576 โทเคน, เอาต์พุตสูงสุด 65,536 โทเคน, อินพุตภาพ+วิดีโอ+เสียงแบบเนทีฟ, พร้อมด้วย reasoning, tools, json และป้ายกำกับ flagship รวมอยู่ในไอดีโมเดลเดียว คำถามที่บทความนี้ตอบคือ ชุดคุณสมบัติแบบนี้คุ้มกับราคา $2 / $12 ต่อล้านโทเคนหรือไม่

นี่คือ การวิเคราะห์สเปกและราคา ไม่ใช่เกณฑ์วัดสังเคราะห์ เราไม่ได้รันการทดสอบเวลาตอบสนอง ไม่ได้วัดการเรียกคืนแบบ needle-in-a-haystack ที่ตำแหน่งบริบทแต่ละจุด และจะไม่เผยแพร่ตัวเลขใดที่เราไม่สามารถสำรองด้วยแคตตาล็อกสด ตัวเลขทุกตัวด้านล่างนี้เป็นเลขคณิตที่คุณสามารถทำซ้ำได้ด้วยเครื่องคิดเลขจาก src/data/models.ts เป้าหมายคือช่วยให้คุณตัดสินใจว่าหน้าต่างบริบทล้านโทเคนของ Gemini 3.1 Pro สมควรได้รับตำแหน่งในเลเยอร์ routing ของคุณหรือไม่ — โดยอ้างอิงจากข้อมูลที่สำคัญต่อการวางงบจริง ๆ: ขนาดหน้าต่างบริบท, เอาต์พุตสูงสุด, ความครอบคลุมมัลติโมดอล และราคาต่อล้านโทเคน

ข้อสังเกตหนึ่งก่อนเข้าสู่ตัวเลข: ไอดีโมเดลในแคตตาล็อกคือ google/gemini-3.1-pro-preview คำต่อท้าย -preview อยู่ในข้อมูลต้นฉบับ และเราจะไม่ปกปิดมัน ให้ถือว่าสเปกชีทมีความแม่นยำ แต่ควรตรวจสอบกับ https://meshtok.com/v1/models ก่อนล็อกการตัดสินใจ routing สำหรับ production

Gemini 3.1 Pro: สเปกชีท

พร้อมใช้งานวันนี้ผ่าน MeshTok unified API ที่ https://meshtok.com/v1 ภายใต้ไอดีโมเดล google/gemini-3.1-pro-preview

ฟิลด์ค่า
ผู้จำหน่ายGoogle (US)
หน้าต่างบริบท1,048,576 โทเคน (2²⁰, มากกว่า 1M เล็กน้อย)
เอาต์พุตสูงสุด65,536 โทเคน
ราคาอินพุต (ต่อ 1M)$2.00
ราคาเอาต์พุต (ต่อ 1M)$12.00
ความสามารถimage, video, audio, reasoning, tools, json, flagship
วันวางจำหน่าย2026-06
คัตออฟความรู้2026-05

มีสามจุดที่โดดเด่นในระดับนี้:

  1. หน้าต่างบริบท+เอาต์พุตรวมกันใหญ่ที่สุดในบรรดาโมเดลมัลติโมดอลในแคตตาล็อก 1,048,576 อินพุต + 65,536 เอาต์พุต หมายความว่าการเรียกครั้งเดียวสามารถรับข้อมูลประมาณล้านโทเคนที่ผสมข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ แล้วตอบกลับยาว 65K โทเคน ไม่มีโมเดลอื่นใน models.ts ที่ตรงทั้งสามข้อพร้อมกัน: บริบท 1M+, เอาต์พุตสูงสุด 65K+, และอินพุตภาพ+วิดีโอ+เสียง
  2. มัลติโมดอลเนทีฟแบบเต็ม รวมวิดีโอและเสียง โมเดลคู่แข่งหน้าต่างบริบท 1M ส่วนใหญ่หยุดแค่ image (DeepSeek V4 Pro, Qwen3.7 Max, Doubao Seed 2.1 Pro) หรือทิ้งการมองเห็นไปเลย (GLM-5.2) Gemini 3.1 Pro เป็น flagship บริบท 1M เพียงรายเดียวในแคตตาล็อกที่รับวิดีโอและเสียงแบบเนทีฟควบคู่กับข้อความและภาพ
  3. ติดป้าย flagship และ reasoning Google ใช้แท็กความสามารถเดียวกับที่สงวนไว้สำหรับระดับแนวหน้า รุ่น Gemini Flash ที่ถูกกว่าจะมี fast แทน reasoning และ flagship — นั่นคือเส้นแบ่งโครงสร้างภายในตระกูล

คำถามล้านโทเคน: 1M บริบทมีค่าใช้จ่ายจริงเท่าไหร่?

นี่คือส่วนที่หน้าการตลาดส่วนใหญ่ข้ามไป หน้าต่างบริบทล้านโทเคนเป็นงบประมาณ ไม่ใช่ของแถม ทุกโทเคนที่คุณใส่เข้าไปจะถูกเรียกเก็บในอัตราอินพุต วิธีที่ซื่อสัตย์ในการเปรียบเทียบโมเดล long-context คือคำนวณต้นทุนของการใช้หน้าต่างจริง ๆ

ต้นทุนของหนึ่งการเรียกเต็มหน้าต่าง (1M อินพุต + สรุปสั้น ๆ)

งาน long-context ที่พบบ่อย: ส่งเอกสาร ~1M โทเคนแล้วขอสรุปสั้น ๆ หรือรายการสิ่งที่ต้องทำไม่กี่ข้อ เราสมมติ 1,048,576 โทเคนอินพุตและ 1,000 โทเคนเอาต์พุต

โมเดลต้นทุนอินพุตต้นทุนเอาต์พุตรวมต่อการเรียก
Gemini 3.1 Pro$2.097$0.012$2.109
Gemini 2.5 Pro$1.311$0.010$1.321
Gemini 3 Flash$0.524$0.003$0.527
DeepSeek V4 Pro$0.449$0.001$0.450
GLM-5.2$1.143$0.004$1.147
Claude Sonnet 5$3.000$0.015$3.015

การเรียก Gemini 3.1 Pro เต็มหน้าต่างครั้งเดียวมีค่าประมาณ $2.11 รันแบบนั้นวันละพันครั้ง และคุณจะใช้ $2,109/วัน — ประมาณ $63K/เดือน — เฉพาะโทเคนอินพุต นั่นไม่ใช่เหตุผลให้หลีกเลี่ยงโมเดลนี้ แต่เป็นเหตุผลให้ระมัดระวังว่า เมื่อไหร่ ที่คุณต้องการใช้หน้าต่างเต็มจริง ๆ

ต้นทุนของการเรียก long-output เต็มรูปแบบ (1M อินพุต + เอาต์พุตสูงสุดเต็ม)

จุดที่ราคาของ Gemini 3.1 Pro แตกต่างกันโครงสร้างคือเมื่อคุณใช้เอาต์พุตสูงสุดที่ใหญ่ด้วย ที่นี่เราสมมติว่าบริบทถูกเติมเต็มและโมเดลได้รับอนุญาตให้ปล่อยเอาต์พุตสูงสุดเต็ม

โมเดล1M อินพุตเอาต์พุตสูงสุดที่ใช้ต้นทุนเอาต์พุตรวมต่อการเรียก
Gemini 3.1 Pro$2.09765,536$0.786$2.883
GLM-5.2$1.143128,000$0.512$1.655
DeepSeek V4 Pro$0.44932,768$0.028$0.477
Claude Sonnet 5$3.00016,384$0.246$3.246

GLM-5.2 ถูกกว่าต่อการเรียกเต็มหน้าต่างเพราะเอาต์พุตสูงสุดอยู่ที่ 128K แต่ราคา $4/1M ไม่ใช่ $12/1M ปัจจัยตัดสินระหว่าง Gemini 3.1 Pro กับ GLM-5.2 ไม่ใช่ราคา — แต่เป็นว่าคุณต้องการ อินพุตวิดีโอและเสียง หรือไม่ ซึ่ง GLM-5.2 ไม่รับเลย

ต้นทุนของ 1 ล้านการเรียกแชตสั้น (1K อินพุต + 500 เอาต์พุตต่อครั้ง)

สำหรับการตรวจสอบความถูกต้องที่ปลายอีกด้านของสเปกตรัม: หนึ่งล้านการเรียกสั้น แต่ละครั้งใช้อินพุต 1,000 โทเคนและให้เอาต์พุต 500 โทเคน รวมเป็น 1 พันล้านโทเคนอินพุตและ 500 ล้านโทเคนเอาต์พุต

โมเดลต้นทุนอินพุต (1B in)ต้นทุนเอาต์พุต (500M out)รวมสำหรับ 1M การเรียก
Gemini 3.1 Pro$2,000$6,000$8,000
Gemini 2.5 Pro$1,250$5,000$6,250
Gemini 3 Flash$500$1,500$2,000
DeepSeek V4 Pro$429$429$857
GLM-5.2$1,143$2,000$3,143
Claude Sonnet 5$3,000$7,500$10,500

บนทราฟิกแชตสั้น Gemini 3.1 Pro แพงกว่า DeepSeek V4 Pro ประมาณ 9.3× และแพงกว่า GLM-5.2 ประมาณ 2.5× บทเรียนง่าย ๆ: หน้าต่างบริบทล้านโทเคนเป็นฟีเจอร์พรีเมียม และคุณไม่ควรจ่ายสำหรับมันบนทราฟิกที่ไม่เคยใช้มันเลย

ภายในตระกูล Gemini: เลือกรุ่นไหนดี?

แคตตาล็อก MeshTok มีโมเดล Gemini จำนวนเจ็ดรุ่นที่มีหน้าต่างบริบทระดับ 1M การเลือกรุ่นที่เหมาะสมเป็นการถ่วงระหว่าง ความลึกของการให้เหตุผล, ความครอบคลุมมัลติโมดอล และราคา เป็นหลัก

โมเดลบริบทเอาต์พุตสูงสุดอินพุต $/Mเอาต์พุต $/MวิดีโอเสียงReasoningFlagship
Gemini 3.1 Pro1,048,57665,536$2.00$12.00✅✅✅✅
Gemini 2.5 Pro1,048,576—$1.25$10.00✅✅✅✅
Gemini 3.5 Flash1,048,57665,536$1.50$9.00✅✅——
Gemini 3 Flash1,048,57665,536$0.50$3.00✅✅——
Gemini 3.1 Flash Lite1,048,576—$0.25$1.50✅✅——
Gemini 2.5 Flash1,048,576—$0.30$2.50✅✅——
Gemini 2.5 Flash Lite1,000,000—$0.10$0.40✅✅——

การอ่านตาราง:

  • Gemini 3.1 Pro เทียบ Gemini 2.5 Pro — 2.5 Pro เป็น flagship รุ่นเก่ากว่าและถูกกว่าทั้งสองแกน ($1.25/$10 เทียบ $2/$12) เหตุผลที่ควรจ่ายเพิ่มสำหรับ 3.1 Pro: เอาต์พุตสูงสุด 65,536 ที่กำหนดชัดเจน (รายการของ 2.5 Pro ไม่มี maxOutput ชัดเจนในแคตตาล็อก), คัตออฟความรู้ที่ใหม่กว่า (2026-05) และเจเนอเรชัน 3.1 ที่ใหม่กว่า เหตุผลที่ควรอยู่กับ 2.5 Pro: ถ้าคุณไม่ต้องการสิ่งเหล่านั้น มันถูกกว่าอย่างเคร่งครัด
  • Gemini 3.1 Pro เทียบ Gemini 3 Flash — Flash มีราคาเป็นหนึ่งในสี่และแชร์บริบท 1M, เอาต์พุตสูงสุด 65K และอินพุตมัลติโมดอลเต็มแบบเดียวกัน สิ่งที่คุณทิ้งไปคือ reasoning และ flagship สำหรับการจำแนกมัลติโมดอลปริมาณมาก การถอดเสียง หรือ routing ที่ไม่ต้องการการคิดทีละขั้น Flash เป็นตัวเลือกที่เหมาะสม สำหรับสิ่งใดที่ได้ประโยชน์จากห่วงโซ่การให้เหตุผล — การวิเคราะห์หลายขั้นตอน ถาม-ตอบเอกสารยาวพร้อมสังเคราะห์ — 3.1 Pro คือการอัปเกรด
  • Gemini 3.1 Pro เทียบ Gemini 3.1 Flash Lite / 2.5 Flash Lite — รุ่น Lite เป็นด้านงบประมาณ พวกมันคงบริบท 1M และอินพุตมัลติโมดอลไว้ แต่ทิ้งการให้เหตุผลและขีดจำกัดเอาต์พุตสูงสุดที่ชัดเจน ใช้เมื่อคุณต้องการรับโทเคนจำนวนมากในราคาถูกและมาตรฐานคุณภาพคำตอบอยู่ในระดับปานกลาง

Gemini 3.1 Pro เทียบ flagship บริบท 1M รุ่นอื่น

Gemini 3.1 Pro เทียบกับ flagship บริบท 1M ที่มีชื่อเสียงกว่าจากแล็บอื่น ๆ อย่างไร?

โมเดลบริบทเอาต์พุตสูงสุดอินพุต $/Mเอาต์พุต $/Mวิดีโอเสียงวันวางจำหน่าย
Gemini 3.1 Pro1,048,57665,536$2.00$12.00✅✅2026-06
DeepSeek V4 Pro1,000,00032,768$0.4286$0.8571——2026-04
GLM-5.21,000,000128,000$1.1429$4.0000——2026-07
Qwen3.7 Max1,000,0008,192$0.8571$2.5714——2026-06
Claude Sonnet 51,000,00016,384$3.0000$15.0000——2026-05
Claude Opus 4.81,000,00032,000$5.0000$25.0000——2026-06

ข้อสังเกตโครงสร้างสองข้อ:

  1. Gemini 3.1 Pro เป็นโมเดลเดียวในตารางนี้ที่มีอินพุตวิดีโอและเสียงแบบเนทีฟ flagship บริบท 1M อื่นทุกรุ่นรับได้มากสุดก็แค่ภาพ ถ้างานของคุณคือการทำความเข้าใจวิดีโอ การถอดเสียงประชุม หรือไปป์ไลน์ใดก็ตามที่รับเสียง/วิดีโอควบคู่ข้อความ Gemini 3.1 Pro ไม่ใช่ตัวเลือกที่ถูกที่สุด — แต่เป็นตัวเลือกเดียวในระดับบริบท 1M
  2. GLM-5.2 มีเอาต์พุตสูงสุดใหญ่ที่สุด (128K) แต่ไม่มีมัลติโมดอลเลย ถ้างานของคุณต้องสร้างคำตอบข้อความเดี่ยวยาวมากจากอินพุตเฉพาะข้อความ GLM-5.2 ทั้งถูกกว่าและมีหน้าต่างเอาต์พุตยาวกว่า ในวินาทีที่คุณต้องการภาพ วิดีโอ หรือเสียง GLM-5.2 ตกออกจากโต๊ะและ Gemini 3.1 Pro กลับเข้ามาในบทสนทนา

การถ่วงระหว่าง long-context กับ RAG (คำตอบตรง ๆ)

คำถาม “หน้าต่างบริบทล้านโทเคนคุ้มไหม?” แทบจะลดเหลือเป็นคำถามเรื่องต้นทุนเสมอ ไม่ใช่คำถามเรื่องความสามารถ บริบท 1M ให้คุณข้ามไปป์ไลน์ retrieval แล้วโยนทุกอย่างเข้า prompt ได้เลย มันสะดวก แต่ที่ $2/1M อินพุต มันก็แพงในทุก ๆ การเรียก — และคุณต้องจ่ายซ้ำในการเรียกถัดไป เพราะหน้าต่างบริบทไม่ได้แคชฟรี

กฎง่าย ๆ ที่อนุมานจากการกำหนดราคาข้างต้นล้วน ๆ:

  • ถ้าคลังข้อมูลขนาดใหญ่ชุดเดียวกันถูกค้นหาหลายครั้ง retrieval ถูกกว่า ส่ง 5K โทเคนที่ retrieve มาที่ $2/1M = $0.01 ต่อการเรียก แทน 1M โทเคนที่ $2/1M = $2.00 ต่อการเรียก คุณจะคุ้มทุนหลังการเรียกแบบ retrieve-only ประมาณ 200 ครั้งต่อหนึ่งการเรียก full-context หนึ่งครั้ง
  • ถ้าคลังข้อมูลถูกค้นหาครั้งเดียวหรือสองครั้งแล้วทิ้ง (สรุปแบบ one-shot ของ transcript ใหม่, การอ่านลึกครั้งเดียวของสัญญา, การสำรวจ codebase แบบ ad-hoc) long context เป็นเครื่องมือที่เหมาะสม ระบบ retrieval จะมีต้นทุนสร้างสูงกว่าโทเคนที่มันช่วยประหยัด
  • ถ้าคุณต้องการความเข้าใจเสียงหรือวิดีโอในช่วงเวลายาว (บันทึกการประชุม 2 ชั่วโมง, วิดีโอยาว) Gemini 3.1 Pro เป็นโมเดลเดียวในแคตตาล็อกที่รวมโมดอลิตีอินพุตนั้นกับหน้าต่าง 1M ไม่มีทดแทนที่ถูกกว่าภายในระดับ 1M — การถ่วงเป็นระหว่าง Gemini 3.1 Pro กับโมเดลบริบทสั้นกว่าบวกกับการตัดเป็นชิ้น

เมื่อไหร่ควรเลือก Gemini 3.1 Pro (และเมื่อไหร่ไม่ควร)

ไม่มี “โมเดลที่ดีที่สุด” — มีแค่โมเดลที่เหมาะกับงานและงบประมาณที่กำหนด ใช้ตารางนี้เป็นจุดเริ่มต้นแล้วตรวจสอบด้วย eval ของคุณเอง

งานแนะนำเหตุผล
ความเข้าใจวิดีโอหรือเสียงยาว (สื่อ 1M+ โทเคน)Gemini 3.1 Proโมเดลบริบท 1M เดียวในแคตตาล็อกที่มีอินพุต video และ audio เนทีฟ ไม่มีทดแทนที่ถูกกว่าในระดับนี้
การวิเคราะห์ long-context มัลติโมดอลผสม (ข้อความ + ภาพ + เสียง)Gemini 3.1 Proflagship เดียวที่รวมบริบท 1M, เอาต์พุตสูงสุด 65K และอินพุตมัลติโมดอลเต็ม
long-context เฉพาะข้อความ ที่มีเอาต์พุตยาวมาก (>65K, สูงสุด 128K)GLM-5.2เอาต์พุตสูงสุด 128K ของ GLM-5.2 เป็นเอกลักษณ์เฉพาะ ถูกกว่าในการเรียก long-output เต็มหน้าต่าง ไม่มีการมองเห็น
มัลติโมดอลบริบท 1M ปริมาณมากในงบจำกัดGemini 3 Flashราคาเป็นหนึ่งในสี่ของ 3.1 Pro, บริบท 1M เท่ากัน, อินพุตมัลติโมดอลเท่ากัน ทิ้งการให้เหตุผล
บริบท 1M ที่ถูกที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ (ข้อความหรือภาพ)DeepSeek V4 Pro$0.43/1M อินพุต — ถูกกว่า Gemini 3.1 Pro 4.7× ในอินพุต ไม่มีวิดีโอ/เสียง
คุณภาพโค้ดระดับสูงสุด ต้นทุนเป็นรองClaude Sonnet 5การวางตำแหน่งของ Anthropic และ eval จากชุมชนถือว่า Sonnet 5 อยู่อันดับสูงสุดสำหรับโค้ด ใช้ Gemini 3.1 Pro ถ้า long context มัลติโมดอลสำคัญกว่า
การให้เหตุผลเชิงวิเคราะห์ long-context ที่ไม่ต้องการมัลติโมดอลGLM-5.2 หรือ DeepSeek V4 Proทั้งสองถูกกว่าสำหรับงาน long-context เฉพาะข้อความ เลือก GLM-5.2 สำหรับเอาต์พุตยาว, V4 Pro สำหรับต้นทุนต่ำสุด

นโยบาย routing เริ่มต้นที่สมเหตุสมผล: route การเรียกที่มีวิดีโอหรือเสียงไปยัง Gemini 3.1 Pro; route การรีแฟกเตอร์ข้อความยาวอย่างเดียวที่มีเอาต์พุตยาวไปยัง GLM-5.2; route ทราฟิกข้อความ+ภาพปริมาณมากที่ถูกไปยัง DeepSeek V4 Pro; สงวน Claude Sonnet 5 สำหรับงานโค้ดที่มีความเสี่ยงสูง Gemini 3.1 Pro เป็นผู้เชี่ยวชาญ long-context มัลติโมดอล ไม่ใช่ค่าเริ่มต้นสำหรับทุกอย่าง

วิธีเรียก Gemini 3.1 Pro (โค้ดจริงที่รันได้)

MeshTok เปิด endpoint เดียวที่ compatible กับ OpenAI ที่ https://meshtok.com/v1 การสลับระหว่าง Gemini 3.1 Pro กับโมเดลอื่น ๆ ในบทความนี้เป็นการเปลี่ยนบรรทัดเดียวในฟิลด์ model — ใช้ SDK เดียวกัน, API key เดียวกัน, รูปแบบคำขอเดียวกัน ตัวอย่างด้านล่างแสดงรูปแบบ long-context มัลติโมดอล: prompt ข้อความยาวบวกกับ URL ภาพ ส่งเป็นการเรียกครั้งเดียว

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://meshtok.com/v1",
    api_key="sk-your-meshtok-key",
)

def ask(model_id: str, prompt: str, image_url: str | None = None) -> str:
    """Same call, different model and modality — switch with one string."""
    content = [{"type": "text", "text": prompt}]
    if image_url:
        content.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}})
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model_id,
        messages=[{"role": "user", "content": content}],
    )
    return resp.choices[0].message.content

# Real model IDs from the MeshTok catalog
multimodal_long  = ask("google/gemini-3.1-pro-preview",
                       "Summarize this 800K-token transcript and extract action items.",
                       image_url="https://example.com/chart.png")
text_only_long   = ask("bigmodel/glm-5.2",
                       "Rewrite this 50K-token file with the new API.")
cheap_long       = ask("deepseek/deepseek-v4-pro",
                       "Summarize this 200K-token document.")
coding_flagship  = ask("anthropic/claude-sonnet-5",
                       "Refactor this Python function and add tests.")

Streaming, tool calling, JSON mode และอินพุตภาพทำงานเหมือนกันทั้งหมด — เปลี่ยนสตริง model แล้วเพิ่มพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง สำหรับการตอบกลับแบบ streaming ให้ส่ง stream=True; สำหรับ tool calling ให้ส่งอาร์กิวเมนต์ tools; สำหรับเอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง ใช้ response_format={"type": "json_object"} ดู เอกสาร streaming ของ MeshTok และ เอกสาร tool-calling สำหรับตัวอย่างเต็มใน Python, JavaScript และ cURL

คำถามที่พบบ่อย

Gemini 3.1 Pro เป็นโมเดลบริบท 1M เดียวจริง ๆ ที่มีอินพุตวิดีโอและเสียงหรือไม่? ณ 2026-07-21 ใช่ โมเดลอื่นทุกรุ่นใน src/data/models.ts ที่มีหน้าต่างบริบท 1M+ — DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.2, Qwen3.7 Max/Plus, Qwen3.5 Plus/Flash, Qwen3.6 Plus, Claude Sonnet 5, Claude Opus 4.6/4.7/4.8, MiniMax M3, Longcat 2.0, Mimo V2 Pro/V2.5 — รับได้เฉพาะข้อความ หรือข้อความบวกภาพ ไม่มีรุ่นใดที่มีแท็กความสามารถ video หรือ audio โมเดลเดียวที่มีอินพุตวิดีโอ/เสียงเนทีฟคือตระกูล Gemini เอง

ทำไมไม่มีเกณฑ์วัดเวลาตอบสนองหรือการเรียกคืนในบทความนี้? เพราะเราไม่ได้รันสักเกณฑ์ และเราจะไม่เผยแพร่ตัวเลขที่เราสำรองไม่ได้ด้วย log ดิบ การเรียกคืน long-context (คำถาม “needle in a haystack”) ขึ้นอยู่กับรูปร่าง prompt, ตำแหน่ง, ภาษา และพฤติกรรมการใส่ใจของโมเดลที่แต่ละความลึก — เปอร์เซ็นต์การเรียกคืนเดี่ยวโดยไม่มี test harness, prompt และเอาต์พุตดิบคือการตลาด ไม่ใช่ข้อมูล ถ้าคุณต้องการตัวเลขการเรียกคืนสำหรับงานของคุณ รันด้วยตัวเองบน MeshTok กับคลังข้อมูลของคุณ ข้อมูลราคาและความสามารถข้างต้นคือส่วนที่เสถียรและตรวจสอบได้

คำต่อท้าย -preview ในไอดีโมเดลเป็นปัญหาหรือไม่? มันเป็นสัญญาณ ไม่ใช่อุปสรรค Google ส่ง 3.1 Pro ออกมาเป็นโมเดล preview ในแคตตาล็อก (google/gemini-3.1-pro-preview) โดยทั่วไปหมายความว่าสเปกชีทแม่นยำ แต่โมเดลอาจเปลี่ยนพฤติกรรมโดยไม่เพิ่มเวอร์ชัน สำหรับ routing production ที่ความเสถียรสำคัญกว่าความสามารถล่าสุด Gemini 2.5 Pro เป็นทางเลือก flagship ที่ไม่ใช่ preview ในราคาที่ต่ำกว่า

Gemini 3.1 Pro เปรียบเทียบกับ Gemini 2.5 Pro อย่างไร? 2.5 Pro เป็น flagship รุ่นเก่าของ Google มันถูกกว่า ($1.25/$10 เทียบ $2/$12) มีแท็ก flagship + reasoning + มัลติโมดอลเต็มเหมือนกัน และมีหน้าต่างบริบท 1,048,576 เท่ากัน เหตุผลที่ควรจ่ายเพิ่มสำหรับ 3.1 Pro: เอาต์พุตสูงสุด 65,536 ที่กำหนดชัดเจน, คัตออฟความรู้ที่ใหม่กว่า (2026-05) และเจเนอเรชัน 3.1 ที่ใหม่กว่า เหตุผลที่ควรอยู่กับ 2.5 Pro: มันถูกกว่าอย่างเคร่งครัดถ้าคุณไม่ต้องการสามสิ่งนั้น

Gemini 3.1 Pro รองรับ tool calling และเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างหรือไม่? ใช่ ฟิลด์ capabilities ระบุ tools และ json หมายความว่าการเรียกฟังก์ชันเนทีฟและเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างในโหมด JSON รองรับทั้งคู่ผ่าน endpoint compatible กับ OpenAI ของ MeshTok รูปแบบคำขอเหมือนกับของ OpenAI ทุกประการ — เปลี่ยนเพียงฟิลด์ model

หน้าต่างบริบท 1M เป็นของจริงหรือเป็นแค่การตลาด? มันคือหน้าต่างบริบทที่ประกาศใน src/data/models.ts สะท้อนจากโมเดลการ์ดของ Google เอง บริบทที่ใช้งานได้จริงขึ้นอยู่กับรูปร่าง prompt กลยุทธ์ retrieval และวิธีที่โมเดลจัดการการใส่ใจในบริบทยาว — ทั้งหมดที่คุณควรทดสอบกับข้อมูลของคุณเอง ตัวเลขในแคตตาล็อกเป็นขอบเขตบนที่โมเดลรับ ไม่ใช่การรับประกันคุณภาพที่ทุกตำแหน่ง

ทำไม Gemini 3.1 Pro แพงกว่า DeepSeek V4 Pro มาก? โครงสร้างต้นทุนและความสามารถที่ต่างกัน DeepSeek V4 Pro ตั้งราคาเพื่อปริมาณข้อความ+ภาพอย่างก้าวร้าวและไม่รับวิดีโอหรือเสียง Gemini 3.1 Pro ตั้งราคาเป็น flagship มัลติโมดอลเต็มรูปแบบพร้อมการรองรับวิดีโอและเสียงเนทีฟ — นั่นคือพื้นผิวอินพุตที่ต่างกัน ไม่ใช่การเปรียบเทียบข้อความแบบเทียบเท่า MeshTok ไม่เพิ่มมาร์กอปใด ๆ คุณเห็นสิ่งที่แต่ละแล็บเผยแพร่ทุกประการ

ราคาเหล่านี้เสถียรหรือไม่? ผู้จำหน่ายโมเดลอัปเดตราคา list เป็นระยะ ตัวเลขในบทความนี้สะท้อนแคตตาล็อก MeshTok ณ 2026-07-21 updatedDate ที่ด้านบนของหน้าบอกคุณว่าบทความได้รับการตรวจทานครั้งล่าสุดเมื่อใด; แหล่งความจริงสดคือ https://meshtok.com/models เสมอ

ตรวจทานล่าสุด 2026-07-21 โดยทีม MeshTok ราคาและความสามารถทั้งหมดนำมาจากแคตตาล็อกโมเดล MeshTok สด (src/data/models.ts) ในวันตรวจทาน ไม่มีการวัดเวลาตอบสนอง จำนวนโทเคน การเรียกคืน หรือคุณภาพสำหรับบทความนี้ — ตัวเลขที่แสดงเป็นการฉายภาพเลขคณิตจากราคา list ที่เผยแพร่ ไม่ใช่เกณฑ์วัดเชิงประจักษ์

← กลับสู่บล็อก Try MeshTok API