Gemini 3.1 Pro: Google compite a mitad de precio con Claude Opus 4.6

Google acaba de lanzar Gemini 3.1 Pro. Un modelo que duplica el rendimiento en razonamiento de su antecesor, que ya está disponible en GitHub Copilot y que trae un sistema de “niveles de pensamiento” que te permite elegir cuánto quieres que piense antes de responder.

Pues vamos con lo importante:

Dónde puedes usarlo ya
Qué ha cambiado respecto a Gemini 3 Pro
Cómo funciona el sistema de thinking levels
Cuánto cuesta y qué impacto tiene en tu bolsillo
Recomendaciones prácticas para integrarlo en tu flujo de trabajo

No voy a endulzar nada. Te cuento lo bueno, lo regular y lo que deberías tener en cuenta antes de adoptarlo en tus proyectos.

Por qué este modelo no es “uno más” ¶

Cada semana sale un modelo nuevo. A veces cada día. Estamos en esa fase de la carrera de la IA donde parece que si no estás al tanto de la última versión te quedas atrás. No es verdad, pero la sensación está ahí.

Gemini 3.1 Pro merece que le dediques unos minutos por varias razones concretas.

Es la primera vez que Google lanza una versión “.1”. Hasta ahora habían seguido el patrón de lanzar versiones “.0” o “.5”. Este cambio indica que no es un modelo nuevo desde cero, sino una iteración significativa sobre Gemini 3 Pro. Han cogido lo que aprendieron con Deep Think (su modelo de razonamiento profundo, lanzado la semana pasada) y lo han integrado en el modelo principal.

Duplica el rendimiento en razonamiento. En ARC-AGI-2, un benchmark que mide la capacidad de resolver patrones lógicos nuevos, Gemini 3.1 Pro alcanza un 77.1%. Gemini 3 Pro se quedaba en un 31.1%. Eso no es una mejora incremental, es un salto enorme.

En programación compite con los mejores. Alcanza un 80.6% en SWE-Bench Verified (tareas de programación agéntica) y un 68.5% en Terminal-Bench 2.0 (tareas de programación en terminal). Son números que lo colocan al nivel de Claude Opus 4.6 y los últimos modelos de OpenAI.

Y la parte que más interesa a tu cartera: a $2/$12 por millón de tokens (input/output), cuesta menos de la mitad que Claude Opus 4.6 ($5/$25) con benchmarks similares.

🔑 Gemini 3.1 Pro no es un modelo nuevo: es el cerebro de Deep Think metido dentro del modelo Pro que ya conoces. Mismo precio, el doble de rendimiento en razonamiento.

Aquí hay algo que podría hacer cambiar tu futuro.

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Dónde puedes usarlo ahora mismo ¶

A diferencia de otros lanzamientos donde toca esperar semanas para tener acceso, Gemini 3.1 Pro está desplegándose en varios frentes a la vez.

Para desarrolladores:

Google AI Studio: seleccionas el modelo en el desplegable y listo. Es la forma más rápida de probarlo sin configurar nada.
Gemini API: con los model IDs gemini-3.1-pro-preview y gemini-3.1-pro-preview-customtools.
Gemini CLI: la herramienta de terminal que cada vez gana más tracción entre devs que prefieren no salir de la consola.
GitHub Copilot: ya disponible en VS Code (chat, ask, edit, agent), Visual Studio, github.com y GitHub Mobile.
Vertex AI: para entornos enterprise y producción.
Android Studio: para quienes trabajan en apps Android.

La integración con GitHub Copilot es una de las más jugosas. Según las pruebas internas de GitHub, el modelo destaca en ciclos de “editar-probar-corregir” con alta precisión en el uso de herramientas y menos llamadas por benchmark. Si usas Copilot a diario, merece la pena seleccionarlo en el model picker y comparar.

🚀 Si ya tienes GitHub Copilot Pro, Pro+, Business o Enterprise puedes seleccionar Gemini 3.1 Pro en el selector de modelos de VS Code. Sin configuración extra.

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El sistema de thinking levels: esto sí es nuevo ¶

Gemini 3 Pro tenía dos modos de pensamiento: bajo y alto. Gemini 3.1 Pro añade un tercero y los redefine:

LOW: respuestas rápidas, pensamiento mínimo. Para preguntas directas, autocompletado, tareas simples.
MEDIUM: un equilibrio entre velocidad y profundidad. Para la mayoría de tareas del día a día.
HIGH: pensamiento profundo, al estilo de un “mini Deep Think”. Puede tardar minutos en responder, pero los resultados son mucho mejores en tareas complejas.

Esto tiene implicaciones prácticas directas.

Un usuario probó un problema de la Olimpiada Internacional de Matemáticas con el nivel HIGH. El modelo tardó más de 8 minutos en responder, pero dio la solución correcta. El mismo problema con nivel LOW fue mucho más rápido… pero la respuesta fue incorrecta.

No es magia. Es un tradeoff entre velocidad y calidad que ahora puedes controlar tú.

En la API se configura con el parámetro thinking_level:

const response = await fetch(
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      "x-goog-api-key": API_KEY
    },
    body: JSON.stringify({
      contents: [{
        parts: [{ text: "Tu prompt aquí" }]
      }],
      generationConfig: {
        // Opciones: "LOW", "MEDIUM", "HIGH"
        thinking_level: "MEDIUM"
      }
    })
  }
);

Dato importante: los tokens de pensamiento cuentan en el precio de output. Si subes el nivel de pensamiento, pagas más. No es algo menor cuando trabajas con volúmenes altos.

⚠️ Los thinking tokens cuentan como tokens de salida. Un nivel HIGH puede multiplicar tu coste si no lo gestionas con criterio.

Especificaciones técnicas que importan ¶

Vamos a lo que miras cuando nadie te ve. Las especificaciones de un modelo que determinan si encaja o no en tu stack:

Ventana de contexto: 1 millón de tokens. Eso son repositorios enteros, documentaciones completas, bases de código grandes. Si trabajas con proyectos medianos o grandes, esta ventana te permite meter mucho contexto sin trocear.

Salida máxima: 64.000 tokens. Más que suficiente para generar archivos completos, documentación extensa o respuestas muy detalladas.

Multimodal: texto, imágenes, audio, vídeo. Puedes enviarle capturas de pantalla con errores, diagramas de arquitectura, vídeos de demos. Y sí, puedes enviarle PDFs con documentación técnica.

Cutoff de conocimiento: enero de 2025. Todo lo que haya pasado después de esa fecha necesitará que le proporciones contexto o uses herramientas de búsqueda.

Las dos variantes del modelo ¶

Hay un detalle que puede pasar desapercibido pero es relevante si trabajas con function calling. Google ha publicado dos variantes del modelo en la API:

gemini-3.1-pro-preview — el modelo estándar.
gemini-3.1-pro-preview-customtools — optimizado para flujos con herramientas personalizadas.

Si tu aplicación depende de function calling (conexiones a bases de datos, sistemas de archivos, pipelines de CI/CD, ticketing), la segunda variante puede darte mejores resultados. Google lo posiciona como un modelo con mejor consistencia en la ejecución multi-paso con herramientas.

Precios: la sorpresa agradable ¶

Aquí es donde Gemini 3.1 Pro se pone interesante para cualquier developer que gestione presupuestos de API.

Para prompts de hasta 200.000 tokens:

Input: $2.00 por millón de tokens
Output (incluyendo thinking tokens): $12.00 por millón de tokens

Para prompts de 200.000 a 1.000.000 de tokens:

Input: $4.00 por millón de tokens
Output: $18.00 por millón de tokens

Context caching (si reutilizas contexto entre peticiones):

$0.20 por millón de tokens almacenados (hasta 200k)
$4.50 por millón de tokens/hora de almacenamiento

Comparemos con la competencia directa. Claude Opus 4.6, el modelo insignia de Anthropic lanzado a principios de febrero, cuesta $5 por millón de tokens de input y $25 por millón de output. Gemini 3.1 Pro sale a $2/$12. Es menos de la mitad del precio con benchmarks que van codo con codo en muchas categorías.

Claude Sonnet 4.6, que ha sido la gran sorpresa de esta semana por ofrecer rendimiento cercano a Opus a un precio mucho menor, se queda en $3/$15 por millón de tokens. Más barato que Opus, pero sigue estando por encima de Gemini 3.1 Pro.

Eso sí, recuerda: con thinking level HIGH, los tokens de pensamiento inflan la factura de output. Usa HIGH solo cuando lo necesites.

💰 Gemini 3.1 Pro a $2/$12 por millón de tokens. Claude Opus 4.6 a $5/$25. Claude Sonnet 4.6 a $3/$15. En rendimiento compiten de tú a tú, pero Google gana en precio.

Benchmarks que le interesan a un developer ¶

Los benchmarks generales están bien para titulares, pero los que definen si un modelo vale la pena para programar son otros. He revisado la tabla completa de benchmarks publicada por DeepMind y estos son los datos que importan, con la comparativa frente a Opus 4.6, Sonnet 4.6 y GPT-5.2/5.3-Codex:

Programación y tareas agénticas ¶

SWE-Bench Verified (resolver issues reales en repos): Gemini 3.1 Pro alcanza un 80.6%. Opus 4.6 se lleva la corona con un 80.8% y Sonnet 4.6 se queda en un 79.6%. GPT-5.2 marca un 80.0%. Están los cuatro en un pañuelo.
Terminal-Bench 2.0 (tareas agénticas en terminal): aquí Gemini 3.1 Pro sube a 68.5%, superando a Opus 4.6 (65.4%) y a Sonnet 4.6 (59.1%). Pero ojo: GPT-5.3-Codex lidera con un 77.3%. Si tu trabajo es sobre todo de terminal, OpenAI tiene la delantera.
LiveCodeBench Pro (problemas competitivos de Codeforces, ICPC, IOI): Gemini 3.1 Pro marca 2887 Elo, una barbaridad. GPT-5.2 se queda en 2393 y Gemini 3 Pro en 2439. Ni Sonnet 4.6 ni Opus 4.6 tienen datos publicados para este benchmark.
SWE-Bench Pro (Public) (tareas diversas de programación agéntica): Gemini 3.1 Pro marca un 54.2%. Aquí GPT-5.3-Codex lidera con un 56.8% y GPT-5.2 con 55.6%.

Uso de herramientas y flujos agénticos ¶

MCP Atlas (flujos multi-paso con MCP): Gemini 3.1 Pro lidera con un 69.2%. Sonnet 4.6 marca 61.3%, GPT-5.2 un 60.6% y Opus 4.6 un 59.5%. Si tu stack depende de herramientas MCP, este dato es significativo.
τ2-bench (uso agéntico de herramientas): en Retail, Gemini 3.1 Pro marca 90.8% frente al 91.9% de Opus 4.6. En Telecom, empata con Opus 4.6 al 99.3%. Sonnet 4.6 está en un muy buen 91.7%/97.9%.
APEX-Agents (tareas profesionales de largo recorrido): Gemini 3.1 Pro domina con un 33.5%. Opus 4.6 marca 29.8%, GPT-5.2 un 23.0% y Gemini 3 Pro un 18.4%.
BrowseComp (búsqueda agéntica): Gemini 3.1 Pro lidera con un 85.9%. Opus 4.6 le sigue con 84.0%, y Sonnet 4.6 con 74.7%.

Razonamiento ¶

ARC-AGI-2: el titular del día. 77.1% frente al 31.1% de Gemini 3 Pro. Opus 4.6 marca 68.8%, Sonnet 4.6 un 58.3%, GPT-5.2 un 52.9%.
Humanity’s Last Exam (sin herramientas): 44.4%. Opus 4.6 marca 40.0%, Sonnet 4.6 un 33.2%.
GPQA Diamond (conocimiento científico): 94.3%. Opus 4.6 se queda en 91.3%.

¿Qué nos dice todo esto? ¶

Que no hay un ganador absoluto. Gemini 3.1 Pro lidera en razonamiento, herramientas MCP, búsqueda agéntica y programación competitiva. Opus 4.6 gana por décimas en SWE-Bench Verified y en ciertas tareas de tool use. GPT-5.3-Codex arrasa en Terminal-Bench. Sonnet 4.6 ofrece un rendimiento asombroso para su precio.

La conclusión para tu día a día: si estás en un flujo agéntico con herramientas, Gemini 3.1 Pro es la mejor opción calidad/precio. Si necesitas lo mejor del mercado en coding puro y terminal, GPT-5.3-Codex compite duro. Y si buscas el mejor equilibrio entre capacidad y coste sin complicaciones, Sonnet 4.6 no defrauda.

Pero ojo. Los benchmarks son condiciones de laboratorio. No son tu repo legacy con dependencias de hace 6 años, requisitos ambiguos y tests que fallan de forma intermitente. Tómalos como referencia, no como promesa.

Estrategia de thinking levels: cuál usar en cada situación ¶

Este es un punto donde muchos developers van a tropezar. Tener tres niveles disponibles no significa que siempre debas usar el más alto. De hecho, abusar del HIGH es la forma más rápida de disparar tu factura y tu latencia sin ganar nada a cambio.

Mi recomendación después de revisar las pruebas y la documentación:

Nivel LOW para:

Autocompletado de código y sugerencias inline
Preguntas rápidas sobre sintaxis o APIs
Generación de snippets cortos y conocidos
Conversaciones informales sobre decisiones de diseño
Cualquier tarea donde la velocidad importa más que la profundidad

Nivel MEDIUM para:

Revisiones de código con sugerencias de mejora
Generación de tests unitarios y de integración
Refactorizaciones de funciones o módulos individuales
Explicación de código complejo o legacy
Debugging con contexto de varios archivos
La mayoría del trabajo diario, vaya

Nivel HIGH para:

Diseño de arquitectura con múltiples módulos
Resolución de bugs que llevan días sin arreglar
Refactorizaciones a gran escala que tocan muchos archivos
Análisis de rendimiento y optimización profunda
Generación de SVGs complejos, diagramas o visualizaciones
Problemas algorítmicos difíciles

El truco está en empezar con MEDIUM y subir a HIGH solo cuando veas que el resultado no es suficiente. No al revés.

Si trabajas con la API de forma programática, puedes crear una función que seleccione el nivel según el tipo de tarea:

def get_thinking_level(task_type):
    """Selecciona el nivel de pensamiento según la tarea"""
    quick_tasks = ["autocomplete", "syntax", "snippet", "format"]
    deep_tasks = ["architecture", "optimize", "refactor_large", "debug_complex"]

    if task_type in quick_tasks:
        return "LOW"
    elif task_type in deep_tasks:
        return "HIGH"
    return "MEDIUM"  # Por defecto, equilibrio

🎯 Empieza con MEDIUM. Solo sube a HIGH cuando el resultado no te convenza. Tu factura te lo agradecerá.

Cómo integrar Gemini 3.1 Pro en tu flujo ¶

Vamos a bajar de las nubes y aterrizar en algo concreto. ¿Cómo puedes empezar a usar este modelo hoy?

En Google AI Studio (para explorar) ¶

La forma más rápida. Entras en AI Studio, seleccionas Gemini 3.1 Pro en el desplegable y empiezas a hacer prompts. Puedes ajustar el thinking level y ver cómo responde el modelo a diferentes tareas.

Es ideal para:

Probar prompts antes de meterlos en tu código
Comparar respuestas entre modelos
Experimentar con los niveles de pensamiento
Hacer prototipado rápido de flujos con herramientas

En tu código con la API ¶

Si ya usas la Gemini API, el cambio es tan sencillo como actualizar el model ID:

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="TU_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel(
    # Cambia aquí el modelo
    model_name="gemini-3.1-pro-preview",
    generation_config={
        "thinking_level": "MEDIUM"  # Ajusta según la tarea
    }
)

response = model.generate_content(
    "Analiza este fragmento de código y sugiere mejoras de rendimiento"
)
print(response.text)

Si usas function calling, prueba la variante customtools:

model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-3.1-pro-preview-customtools",
    tools=[{
        "function_declarations": [{
            "name": "run_tests",
            "description": "Ejecuta los tests del proyecto",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "test_path": {
                        "type": "string",
                        "description": "Ruta al archivo o directorio de tests"
                    }
                }
            }
        }]
    }]
)

En GitHub Copilot (para el día a día) ¶

Si ya tienes Copilot, abre VS Code, entra en el chat de Copilot y selecciona Gemini 3.1 Pro en el model picker. Ya está. GitHub lo recomienda para tareas agénticas: refactorizaciones multi-archivo, generación de tests y revisiones de código complejas.

En las pruebas iniciales de GitHub destacan dos cosas: el modelo resuelve tareas con menos llamadas a herramientas que otros modelos (es más eficiente en sus ciclos) y tiene una alta precisión en el uso de tools. Eso se traduce en menos tokens gastados y resultados más directos.

Un consejo: no lo uses para todo. Para autocompletado rápido y sugerencias simples, el modelo por defecto de Copilot sigue siendo más rápido. Reserva Gemini 3.1 Pro para las tareas donde necesitas que el modelo “piense” de verdad. Ese refactor que llevas posponiendo, esa clase con 500 líneas que necesita partirse en módulos, esos tests que nadie ha escrito. Ahí es donde brilla.

En Gemini CLI (para los fans de la terminal) ¶

Si te gusta trabajar desde la terminal, Gemini CLI es tu opción. Lo instalas, escribes gemini y empiezas a trabajar. Puedes enviar imágenes, archivos y conectar herramientas MCP (Model Context Protocol) para extender las capacidades del modelo con tus propios servicios.

La combinación de Gemini CLI con la ventana de contexto de 1 millón de tokens convierte la terminal en un entorno de trabajo muy potente para analizar proyectos completos sin cambiar de herramienta.

Un dato que no es menor: Gemini CLI es open source (licencia Apache 2.0). Si algo no te gusta, puedes cambiarlo. Si necesitas una integración específica con tu stack, puedes extenderla con servidores MCP personalizados. Esa flexibilidad marca diferencias con alternativas más cerradas. Si quieres ver cómo se compara Gemini CLI con Claude Code y otros agentes de terminal, tenemos una comparativa completa de agentes de IA para programación.

Lo que dice la comunidad (sin el marketing) ¶

Simon Willison, una de las voces más respetadas en el ecosistema de desarrollo con IA, ya ha publicado sus pruebas. Le pidió al modelo que generase un SVG de un pelícano en bicicleta (su test clásico). El modelo tardó 323 segundos en pensar y el resultado fue bastante bueno: patas bien colocadas en los pedales, un pez en la cesta del manillar, comentarios descriptivos en el código SVG.

Lo relevante de la prueba de Willison no es el pelícano. Es que el modelo necesitó más de 5 minutos para producir el resultado. Para tareas cotidianas de programación eso es inaceptable. Pero para generar SVGs complejos, resolver problemas matemáticos o diseñar arquitecturas, puede merecer la pena.

En Reddit, usuarios reportan que AI Studio tuvo problemas de estabilidad el día del lanzamiento. Prompts que se quedan en “thinking forever”, errores de timeout y demanda alta. Es el típico “día 1”. Si lo vas a meter en producción hoy… piénsalo dos veces.

El propio Willison reportó que un simple “hola” tardó 104 segundos en responder y varios de sus tests devolvieron errores de capacidad. Problemas de lanzamiento que deberían resolverse en días.

🧪 Dale margen al modelo. El día del lanzamiento siempre es caótico. Prueba, experimenta, pero no migres tu producción hasta que la estabilidad se confirme.

Cuándo usar Gemini 3.1 Pro y cuándo no ¶

Después de analizar las especificaciones, benchmarks y las primeras experiencias, aquí va una guía práctica:

Úsalo cuando:

Tu tarea requiere razonamiento complejo. Refactorizaciones grandes, diseño de arquitectura, resolución de bugs difíciles. Sube el thinking level a MEDIUM o HIGH.
Necesitas procesar mucho contexto. Repos enteros, documentaciones largas, múltiples archivos relacionados. El millón de tokens de ventana es una ventaja real.
Trabajas con flujos agénticos. Ciclos de editar-probar-corregir donde el modelo necesita usar herramientas. La variante customtools está diseñada para esto.
El coste importa. Si estabas usando Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro te ofrece rendimiento similar a menos de la mitad de precio ($2/$12 frente a $5/$25). Para proyectos con volúmenes altos de llamadas a la API, la diferencia se nota en la factura.

No lo uses cuando:

Necesitas respuestas instantáneas. Para autocompletado, sugerencias rápidas o chat casual, un modelo más ligero (Gemini Flash, Claude Sonnet) será mejor.
Tu flujo no tolera latencia. Con thinking level HIGH, las respuestas pueden tardar minutos. Si tu usuario espera resultados en segundos, no es el modelo adecuado.
Estabilidad es crítica. Es un modelo recién lanzado. Dale unos días o semanas antes de confiar en él para producción.

Lo que viene después ¶

Gemini 3.1 Pro es una señal clara de la dirección que está tomando Google. Han cogido lo aprendido con Deep Think y lo han destilado en un modelo accesible y asequible. Eso obliga a Anthropic y OpenAI a responder.

La guerra de precios es real. Google ofrece rendimiento comparable a Opus 4.6 a menos de la mitad del coste por token. Y no olvidemos que Gemini 3 Pro ya estaba integrado en Cursor, JetBrains, Replit y Manus. Ahora 3.1 Pro hereda esas integraciones y las mejora. El ecosistema crece y la competencia beneficia a los developers.

La ironía es que esta misma semana Anthropic ha lanzado Sonnet 4.6, que ofrece rendimiento de nivel Opus a $3/$15, y OpenAI tiene GPT-5.3-Codex liderando en programación de terminal. Nunca ha habido tantas opciones buenas y tan bien de precio. Si quieres ver cómo encajan todas las piezas, tenemos una guía completa con los mejores modelos de IA para programar en 2026 que se actualiza cada semana.

Lo que no cambia es algo que ya hemos hablado por aquí varias veces: el código sigue siendo tuyo. Da igual que el modelo sea un 10% mejor o un 50% más barato. Si no revisas lo que genera, si no entiendes lo que hace, si no adaptas el resultado a las convenciones de tu equipo y tu proyecto… el modelo es solo ruido.

Pero más allá de la carrera entre empresas, lo que importa es qué puedes hacer tú con esto hoy.

Tienes un modelo con benchmarks de primer nivel, a un precio competitivo, disponible en las herramientas que ya usas (VS Code, terminal, API) y con un sistema de control de profundidad de razonamiento que te permite ajustar el balance entre velocidad y calidad.

No hace falta que te cases con un modelo. Pruébalo. Compara. Usa el que mejor funcione para cada tarea. Eso es lo que hacen los buenos desarrolladores: eligen la herramienta correcta para cada problema.

Lo único que sería imperdonable es no probarlo.