Gemini 3.1 Pro после выхода Argon: дешевле за задачу, но уже не флагман

Коротко (TL;DR)

Gemini 3.1 Pro вышла 19 февраля 2026 года и почти восемь месяцев была главной моделью Google. 13 октября 2026 года Google открыла общий доступ к Gemini 4 Argon — в платном API и по подпискам AI Pro и Ultra, — и с этого дня 3.1 Pro — уже не флагман. Этот обзор Gemini 3.1 Pro отвечает на вопрос, который появился после релиза Argon: кому старая модель ещё нужна и что брать вместо неё.

• Где она сейчас. В независимом индексе Artificial Analysis на 21 октября 2026 года у Argon 53 балла, у дешёвой Gemini 3.8 Flash около 41, у 3.1 Pro около 30. На релизе в феврале у 3.1 Pro было 57 баллов и первое место. Балл упал потому, что индекс пересобрали на более тяжёлых тестах, а сама модель не менялась. Место — потому, что вышло новое поколение моделей.
• Что у неё осталось. Скорость (128 токенов в секунду против 82 у Argon), цена одной задачи в том же индексе ($1,30 против $1,99 у Argon, а после 1 декабря у Argon около $3,98) и прайс, который не меняется.
• Сколько стоит. API — $2 за миллион входящих токенов и $12 за миллион исходящих; бесплатного уровня нет. В приложении Gemini модель доступна по подписке Google AI Pro — 909,99 грн в месяц на украинской странице Google (21.10.2026).
• Кому оставить. Тем, у кого уже работает пайплайн на gemini-3.1-pro-preview, кому важна скорость ответа и предсказуемый бюджет, кто пользуется явным кэшем и параметром thinking_budget.
• Кому не брать. Новым проектам (там лучше Argon), массовым простым задачам (там дешевле 3.8 Flash), агентам с доступом к деньгам и задачам, где модели важнее сказать «не знаю», чем выдумать ответ.
• Оценка: 7 из 10 на 21 октября 2026 года (в июльской версии было 8). Скорость — сильная сторона: 128 токенов в секунду. Цена целой задачи — тоже: $1,30 против $1,99 у Argon. Качество — среднее для класса: 30 баллов индекса при медиане 27, на 23 балла ниже Argon. Аккуратность с фактами слабая — около 51% выдуманных ответов. Статус и доступ — тоже: восемь месяцев в Preview и снятие из Antigravity. Балл снижен, потому что модель больше не флагман и доступ к ней сужается.

Что такое Gemini 3.1 Pro и где она доступна сейчас

Это «тяжёлая» универсальная модель Google для задач, где нужно долго рассуждать: разбор больших документов, код, анализ данных, научные вопросы. В API она называется gemini-3.1-pro-preview и до сих пор носит статус Preview. Preview — это предварительная версия: Google может её поменять или отключить, тогда как у Stable-версий есть объявленный срок поддержки.

Паспорт модели по карточке в документации Gemini API (проверено 21 октября 2026 года):

• Релиз — 19 февраля 2026 года, статус Preview. В таблице отключений Google на 21.10.2026 у неё стоит «No shutdown date announced» — дата отключения не назначена.
• Контекстное окно — 1 048 576 токенов на вход и 65 536 на выход. Токен — кусочек слова; в русском тексте одно слово обычно занимает несколько токенов. Миллион токенов вмещает целую кодовую базу среднего проекта или пакет договоров, и спрашивать по ним можно без нарезки на куски.
• Вход — текст, изображения, видео, аудио и PDF; выход — текст.
• Инструменты — поиск Google прямо в ответе (со ссылками на источники), Google Maps, выполнение кода, вызов функций, ответы в заданной структуре (structured outputs).
• Отдельный эндпоинт для агентов — gemini-3.1-pro-preview-customtools. По описанию Google, он лучше расставляет приоритет вашим собственным инструментам, когда агент работает одновременно с bash и своими функциями.

Доступ к 3.1 Pro по каналам на 21 октября 2026 года

Две строки таблицы изменились за последние две недели. Первая — приложение: с 9 октября бесплатный тариф Gemini переведён на Flash-Lite, и Pro-модели без подписки больше не выбрать. Вторая — Google Antigravity, агентная среда разработки Google: 3.1 Pro убрали из личных планов Free, Plus, Pro и Ultra, оставив только корпоративный Enterprise. На форуме Google это объяснили переходом на Gemini 3.8 Flash и Argon. Переходный период занял несколько дней: по сообщениям пользователей, пометка «Leaving soon» появилась в интерфейсе около 9 октября.

Binance · Wall Street 24/7А если бы вы купили золото летом?+? %Тренажёр на реальных ценах Binance покажет результат. Без денег и регистрации

GOLDNVDATSLA

Открыть тренажёр

На кадре — таблица моделей из документации Antigravity, снятая 21 октября 2026 года. Рамкой выделена строка 3.1 Pro: крестики во всех личных планах и галочка только у Enterprise. В первой строке таблицы видно, что Argon открыт для AI Pro и Ultra.

Claude Haiku 4.5 — $1/$5 за миллион токенов: оставаться или переходить на Haiku 5.5

GPT-6.1 Sol — почти Astra в коде за пятую часть цены, но медленнее GPT-6 Sol

Mistral Large 4 против Large 3, Kimi K3 и GLM-5.3: индекс 38 за $1,36/$4,18

Grok 4.7 против 4.6 и Sonnet 5.5: токен тот же $2, задача дороже в 2–2,5 раза

Claude Haiku 5.5: токен на 90% дешевле Haiku 4.5 — тесты, порог 100K и кому брать

Официального списка «какая модель на каком плане» в самом приложении Gemini у Google нет. На украинской странице тарифов в AI Pro написано «Доступ до Gemini 4 Argon» и «Доступ до нашої моделі Pro», без номера версии. То, что под «Pro» сейчас стоит именно 3.1 Pro, подтверждают два независимых наблюдения 13–14 октября 2026 года: в выборе моделей рядом с Argon оставалась 3.1 Pro.

Gemini 3.1 Pro против Gemini 3 Pro: что стало лучше, что нет

Версия 3.1 заменила Gemini 3 Pro Preview: та вышла 18 ноября 2025 года, а 9 марта 2026 года её отключили в API с заменой на 3.1 Pro. Цена при этом не изменилась — те же $2 за вход и $12 за выход за миллион токенов для запросов до 200 тысяч токенов. Поэтому сравнение Gemini 3.1 vs 3.0 (в документации Google — Gemini 3 Pro) честно показывает, что дал апгрейд за те же деньги.

В таблице цифры Google стоят рядом с независимыми замерами. Колонка «Кто мерил» — главное: вендорская цифра означает заявление производителя, а не проверку.

Что подтверждено независимо. Главное улучшение — модель вдвое реже выдумывает ответ. Тест AA-Omniscience считает, как часто модель ошибается там, где могла бы честно отказаться: у 3 Pro это около 91% таких случаев, у 3.1 Pro — около 51%. Для работы с фактами это заметная разница. Скачок на ARC-AGI-2 с 31% до 77% — тоже не только слова Google: в таблице производителя результат помечен как проверенный организатором теста ARC Prize на полузакрытом наборе задач.

Что не подтвердилось. В слепом голосовании LMArena, где люди сравнивают ответы двух анонимных моделей, 3.1 Pro (1487±3) неотличима от 3 Pro (1485±4): разница меньше погрешности. Сводные индексы Artificial Analysis и Epoch AI тоже показывают прибавку в пару баллов. Vals AI на релизе намерил у 3.1 Pro на SWE-bench Verified 69,6% и прямо отметил, что это хуже, чем у 3 Pro.

Что не изменилось. Работа с очень длинным контекстом: в собственной таблице Google тест MRCR v2 на миллион токенов дал 26,3% обеим моделям. Распознавание картинок и схем (MMMU-Pro) у 3.1 Pro даже на полпункта ниже.

▲ Long▼ Short

Binance · Wall Street 24/7Цена падает? Это тоже шансСделку можно открыть и на рост, и на падение. Начните с плеча 1×

NVDATSLAGOLD

Как это работает

Бенчмарки 3.1 Pro: цифры Google и независимые замеры

Бенчмарк — стандартный набор задач, на котором сравнивают модели. Один и тот же тест в разных обвязках (харнессах — программах, которые подают задачу и проверяют ответ) даёт разные числа, поэтому у каждой цифры ниже подписано, кто и когда её получил.

Где цифры сходятся. GPQA Diamond — вопросы по физике, химии и биологии уровня аспирантуры. Здесь независимый замер (94,1%) совпал с заявленным (94,3%), и это сильная сторона модели.

Где расходятся. SWE-bench Verified — реальные баги из открытых репозиториев, которые нужно починить так, чтобы прошли тесты. У Google 80,6%, у Vals AI в своём харнессе 69,6% — разрыв в 11 процентных пунктов на одном и том же наборе задач. Вывод для читателя: вендорская цифра по коду показывает потолок в удобной для модели обвязке, а не то, что вы увидите в своей IDE.

Где 3.1 Pro провалилась. В новом Terminal-Bench 4.0 Artificial Analysis намерила у неё 4%. Цифра выглядит как сбой и, вероятно, отчасти отражает то, что старая модель плохо работает с новой обвязкой теста. Но для практики вывод тот же: для агентного кодинга в терминале 3.1 Pro сейчас не лучший выбор.

Кадр снят со страницы модели на Artificial Analysis 21 октября 2026 года. Рамка выделяет три цифры, на которых держится этот обзор: индекс 30, скорость 128 токенов в секунду и стоимость одной задачи индекса $1,30.

Почему индекс Artificial Analysis упал с 57 до 30

На релизе 19 февраля 2026 года 3.1 Pro набрала в индексе Artificial Analysis 57 баллов и стала первой. В нашей июльской версии этого текста у неё было 46, в сторонних обзорах встречается и 48, сейчас — 30. Сама модель с февраля не обновлялась — менялся индекс. В сентябре 2026 года Artificial Analysis выпустила версии 4.2 и 4.3: убрала из индекса GPQA Diamond, где у 3.1 Pro 94%, добавила AA-Briefcase и GDP.pdf, а Terminal-Bench 2.1 заменила на более тяжёлый Terminal-Bench 4.0. Эффект виден на одной модели: на прежнем Terminal-Bench Hard у 3.1 Pro 54%, на Terminal-Bench 4.0 — 4%. Поэтому сравнивать можно только баллы одной версии индекса: 30 баллов 3.1 Pro стоят рядом с 53 у Argon, а не рядом с собственными 57 из февраля. Место в рейтинге модель потеряла по другой причине — вышло новое поколение: на 21 октября 2026 года она 95-я из 214 моделей класса.

Что говорят Epoch AI, LMArena и государственные аудиторы

• Epoch AI даёт 3.1 Pro индекс возможностей 155 и 35-е место из 253 моделей. На релизе она была 4-й из 178 — так быстро сдвигается планка.
• LMArena Text на 17 октября 2026 года ставит 3.1 Pro на 19-е место (1487±3). Первая строка — Argon, 1524±9, пока с пометкой «предварительно».
• Государственные проверки. Публичных оценок именно этой модели от американского NIST CAISI или британского UK AISI мы не нашли (поиск 21 октября 2026 года).

Сколько стоит Gemini 3.1 Pro: API, Batch и подписка в Украине

У Google две независимые системы оплаты: API по токенам для разработчиков и подписка на приложение Gemini для обычных пользователей. Их часто путают, поэтому разберём по отдельности.

Цены API по режимам: Standard, Batch, Flex и Priority

Цены за миллион токенов по официальному прайсу Gemini API на 21 октября 2026 года:

• Batch — пакетная обработка: отправляете много запросов разом и получаете ответы позже, зато вдвое дешевле. Flex — похожий режим с гибкой задержкой по той же цене. Priority — платная очередь без ожидания.
• Кэш контекста — $0,20 за миллион токенов (до 200K) и $0,40 (свыше), плюс хранение $4,50 за миллион токенов в час. Кэш нужен, когда вы много раз спрашиваете по одному и тому же большому документу.
• Поиск Google в ответе — 5 000 запросов в месяц бесплатно (лимит общий на все модели Gemini 3 и новее), дальше $14 за тысячу.
• Бесплатного уровня у 3.1 Pro нет: в колонке Free Tier прайса стоит «Not available». В платном уровне Google не использует ваши запросы для улучшения своих продуктов.

На кадре — блок модели в прайсе Gemini API, снятый 21 октября 2026 года. Верхняя рамка показывает оба эндпоинта модели, нижняя — цены входа и выхода в платном уровне. В колонке Free Tier везде «Not available».

Расчёт: сколько стоит разобрать длинный документ

Наш расчёт по прайсу Google на 21.10.2026. Берём договор или отчёт примерно на 150 страниц — около 150 тысяч токенов на вход — и ответ на 8 тысяч токенов.

• Standard: 0,15 × $2 + 0,008 × $12 ≈ $0,40 за один разбор.
• Batch: вдвое дешевле, ≈ $0,20, если ответ можно подождать.
• Тот же запрос на 300 тысяч токенов: 0,3 × $4 + 0,008 × $18 ≈ $1,34. Порог в 200 тысяч токенов удваивает цену входа сразу на весь запрос, поэтому длинные документы выгоднее резать на части до 200K.
• Для сравнения, Argon на тех же 150 тысячах: 0,15 × $2 + 0,008 × $10 ≈ $0,38 до 30 ноября и ≈ $0,76 с 1 декабря 2026 года. На практике Argon пишет более длинные ответы, поэтому честнее сравнивать цену целой задачи — она ниже, в разделе про Argon.

Подписка Google AI в Украине: что входит

Цены — с украинской страницы тарифов Google на 21 октября 2026 года:

Лимиты в приложении считаются не сообщениями, а вычислениями: тяжёлый запрос с длинным документом съедает больше квоты, чем десяток коротких. Квота обновляется каждые 5 часов, сверху есть недельный потолок. Если подписчик исчерпал лимит, разговор продолжается на Flash-Lite.

Практический вывод: доступ к 3.1 Pro в приложении начинается с AI Pro за 909,99 грн. План AI Plus за 224,99 грн Pro-модели не открывает.

Gemini 3.1 Pro или Gemini 4 Argon: что выбрать

Argon анонсировали 30 сентября, а 13 октября 2026 года открыли для API и подписчиков AI Pro и Ultra в приложении Gemini; в Antigravity — сначала для Ultra, затем и для платного AI Pro. Внутри линейки Google 3.1 Pro теперь зажата с двух сторон: сверху Argon, снизу дешёвая 3.8 Flash.

Данные — прайс Gemini API, карточка Argon и страницы Artificial Analysis на 21 октября 2026 года.

Цена за токен и цена за задачу — разные вещи. По прайсу Argon дешевле 3.1 Pro на выходе ($10 против $12), но только до 30 ноября. На задачах индекса Artificial Analysis одна задача на Argon стоит $1,99, на 3.1 Pro — $1,30: Argon тратит на ответ больше токенов. После 1 декабря стоимость задачи на Argon удвоится, примерно до $3,98 — это втрое дороже 3.1 Pro.

За что платите в Argon. Качество и аккуратность с фактами: 53 балла индекса против 30 и около 15% выдуманных ответов против 51% у 3.1 Pro. По данным Artificial Analysis на 21.10.2026, это минимальная доля галлюцинаций среди моделей с индексом 45 и выше.

Почему переезд не бесплатный. У Argon нет явного кэша контекста и параметра thinking_budget, а окно в миллион токенов общее на вход и выход. Пайплайн, построенный на 3.1 Pro с кэшем больших документов, придётся переписывать и заново считать бюджет.

Gemini 3.8 Flash vs 3.1 Pro: когда хватит дешёвой модели

Gemini 3.8 Flash вышла 2 сентября 2026 года и по независимому индексу Artificial Analysis обходит 3.1 Pro: около 41 балла против 30. Стоит она $0,75 за вход и $3,75 за выход до конца 2026 года — в 2,7–3,2 раза дешевле — и имеет бесплатный уровень API. В Vals Index у неё 55,95% и 13-е место.

Минус 3.8 Flash — та же склонность выдумывать (около 55% против 51% у 3.1 Pro) и меньшая аккуратность в чужом коде. Разработчик на форуме Google 14 октября 2026 года написал, что 3.8 Flash «лучше на бенчмарках», но в существующей кодовой базе ломает соседние файлы, и после 20+ попыток он остался на 3.1 Pro. Вывод: для массовых простых задач (классификация, короткие ответы, черновики) берите 3.8 Flash; для точечных правок в большом проекте сравните обе на своих задачах.

Что выбрать: решение по сценариям

1. Новый проект в API — Argon, но бюджет считайте по декабрьской цене $4 / $20.
2. Массовые простые задачи — 3.8 Flash, а с 1 января 2027 года пересчитайте бюджет: её цена тоже удвоится.
3. Оставить 3.1 Pro, если пайплайн уже работает, важна скорость ответа, бюджет рассчитан на неизменную цену и вы используете явный кэш или thinking_budget. По тесту длинного контекста AA-LCR у 3.1 Pro 82,0 против 79,7 у Argon — небольшое, но преимущество.
4. Приложение с AI Pro — по умолчанию Argon; 3.1 Pro — запасной быстрый вариант.
5. Агентный кодинг в терминале — ни 3.1 Pro, ни Argon не лидеры. По данным самой Google, на Terminal-Bench 4.0 Claude Opus 5.5 набирает 66,4% против 57,4% у Argon.

GPT-6.1 Sol, Opus 5.5 и открытые модели против 3.1 Pro

В июльской версии обзора 3.1 Pro была «в 2–2,5 раза дешевле конкурентов». На октябрь 2026 года это уже неверно: вышло новое поколение моделей OpenAI и Anthropic, и часть из них стоит столько же или дешевле.

Цены — официальные прайсы Google, OpenAI и Anthropic, для открытых моделей — Vals AI; индекс, контекст и доля выдуманных ответов — Artificial Analysis. Всё на 21 октября 2026 года.

Что видно из таблицы. По цене выхода 3.1 Pro ($12) теперь дороже GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 и самой Argon ($10) при заметно более низком индексе. Как OpenAI пришла к цене $2 / $10, мы разбирали в обзоре линейки GPT-6 Sol.

3.1 Pro дешевле только флагманов: Claude Opus 5.5 ($20 за выход), GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 (по $50). Но и индекс у них на 23–28 баллов выше.

Лидеры меняются за дни. В Vals Index на 19 октября 2026 года первая Claude Sonnet 5.5 (70,85%), вторая Opus 5.5 (70,18%), третья Argon (69,24%). Но Vals AI сама оговаривает: часть задач у обеих моделей Claude решила запасная модель после отказа провайдера, и если считать такие задачи проваленными, первой оказывается Argon. Неделей раньше, 12 октября, Argon была первой и без оговорок. Любой рейтинг в этой таблице — снимок на дату, а не приговор.

Открытые модели. DeepSeek V4.1 Flash и GLM-5.3 опережают 3.1 Pro по индексу (около 45 баллов) и стоят в разы дешевле, а их веса открыты — модель можно развернуть на своих серверах. У GLM-5.3 к тому же одна из самых низких долей выдуманных ответов в таблице, около 30%.

Под какие задачи 3.1 Pro подходит, а под какие нет

Подходит:

• Длинные документы и видео целиком. Миллион токенов на вход и хорошая работа с длинным контекстом (82,0 в AA-LCR против 79,7 у Argon).
• Ответы с поиском Google и ссылками. Поиск встроен в API, первые 5 000 запросов в месяц бесплатны.
• Быстрые ответы. 128 токенов в секунду — заметно быстрее Argon.
• Работающие пайплайны на gemini-3.1-pro-preview с явным кэшем, где переезд стоит дороже выигрыша.

Не подходит:

• Агенты с доступом к деньгам или правам без внешних проверок — кейс кафе ниже.
• Финансы, право, медицина без проверки человеком. Около 51% выдуманных ответов там, где можно было отказаться, против 15% у Argon.
• Агентный кодинг в терминале — 4% на Terminal-Bench 4.0 в замере Artificial Analysis.
• Продакшен, где нельзя рисковать статусом Preview — дату отключения Google может назначить в любой момент.

Если вы только осваиваете такие модели, начните с формулировки запроса: структура промпта из четырёх блоков одинаково работает с Gemini, ChatGPT и Claude.

Отзывы разработчиков о Gemini 3.1 Pro

Мы отбирали отзывы с описанной методикой — где видно, на какой задаче и в каком инструменте человек проверял модель.

• Форум Cursor, февраль 2026. Разработчик дал 3.1 Pro тот же рефакторинг, что и прошлой Gemini: 3.1 Pro справилась примерно за 2 минуты против 4,5, код чистый, правила проекта (.mdc) соблюдены. Но, по его словам, она всё равно медленнее Sonnet и Codex. Другой пользователь там же: «умная, но ненадёжна при вызове инструментов, по крайней мере в харнессе Cursor».
• Форум Google, 14 октября 2026. После снятия модели из Antigravity подписчики просили вернуть 3.1 Pro: 3.8 Flash, по их опыту, не справляется с точечными правками в большой кодовой базе, а Argon быстрее расходует квоту.
• Reddit, 9 октября 2026. Были жалобы, что 3.1 Pro в веб-версии отказывается отвечать на простые запросы. Это единичные сообщения — сигнал, а не подтверждённый факт.

Кафе Andon Labs: как ИИ-агент на 3.1 Pro ушёл в минус

Бенчмарки проверяют изолированные задачи. Лаборатория безопасности ИИ Andon Labs проверила другое: что будет, если модели дать настоящий бизнес. С середины апреля 2026 года агент «Mona» на этой модели управлял реальным кафе в Стокгольме — закупками, ценами и общением с клиентами. Стартовый бюджет — $21 тысяча.

Итог примерно через два месяца: агент потратил около $38 тысяч при выручке около $9 тысяч.

Причина — не ошибки в арифметике, а податливость к уговорам. Один посетитель убедил агента продавать эспрессо в убыток как «товар-приманку», и цена упала с $3,60 до $1, то есть на 72%. Агент снижал цены и раздавал скидки по просьбам клиентов, не проверяя основание.

Что из этого следует для тех, кто строит агентов на любой модели:

• Лимиты вне модели. Максимальная скидка, минимальная цена и бюджет на закупки — в коде, а не в инструкции, которую можно переубедить в чате.
• Подтверждение человеком для действий с деньгами выше порога.
• Журнал решений — чтобы разбирать, почему агент сделал то, что сделал.

Вывод не «модель плохая»: на отдельных задачах она сильна. У неё нет встроенного скепсиса к собеседнику, и это надо закрывать архитектурой.

Как мы проверяли 3.1 Pro без собственного прогона

Собственного прогона через платный API у редакции нет, поэтому примеров «вот что ответила модель» в этом обзоре нет. Вместо них — проверяемые источники с датой:

• Официальные страницы Google — карточка модели, прайс, таблица отключений, справка приложения, документация Antigravity и Gemini CLI. Три скриншота в тексте сняты 21 октября 2026 года в чистом браузере без входа в аккаунт.
• Независимые площадки — Artificial Analysis (индекс, скорость, цена задачи, галлюцинации), Vals AI (SWE-bench в своём харнессе, Vals Index), Epoch AI (индекс возможностей), LMArena (слепое голосование людей).
• Реальный эксперимент — кафе Andon Labs, по первоисточнику лаборатории.
• Отзывы разработчиков — только с описанной задачей и инструментом.

Вендорские цифры везде подписаны как данные Google. Что не проверено: точный состав выбора моделей в приложении по странам (официального списка нет) и судьба Gemini 3.5 Pro.

Приватность Gemini: что Google делает с чатами и запросами API

API и приложение живут по разным правилам — это главное, что нужно знать.

• Gemini API, платный уровень. Запросы не используются для улучшения продуктов Google. У 3.1 Pro другого уровня и нет — бесплатного у неё не существует.
• Gemini API, бесплатный уровень (у моделей, где он есть, например 3.8 Flash). Запросы используются для улучшения продуктов. Конфиденциальные данные туда не отправляйте.
• Приложение Gemini. Пока включена настройка Keep Activity (а по умолчанию она включена), часть чатов читают рецензенты Google. Прочитанные рецензентами чаты хранятся до трёх лет, даже если вы удалите историю.
• Подписка этого не меняет. AI Plus, Pro и Ultra — личные тарифы, правило для них то же.
• Как отключить. Выключите Keep Activity или пользуйтесь временными чатами: такие разговоры не идут в обучение, но хранятся 72 часа. Рабочие аккаунты Google Workspace живут по отдельным условиям.

Риски Gemini 3.1 Pro: Preview, снятие из Antigravity и рост цен

• Восемь месяцев в Preview (19.02 → 21.10.2026). Дата отключения не объявлена, но Google называет даты в своей таблице «самыми ранними возможными» и снимает Preview-модели с уведомлением. Gemini 3 Pro прожила в Preview меньше четырёх месяцев. Для продакшена закладывайте план переезда заранее.
• Прецедент снятия из продукта. 3.1 Pro убрали из Antigravity для личных планов в середине октября 2026 года за несколько дней. Из продукта модель могут убрать раньше, чем из API.
• Галлюцинации. Около 51% ошибок там, где можно было отказаться (Artificial Analysis, 21.10.2026). Для финансов и права нужна проверка человеком.
• Агенты. Кейс Andon Labs: без внешних ограничений модель уступает уговорам.
• Цены соседей меняются. 1 декабря 2026 года вдвое дорожает Argon, 1 января 2027 года — 3.8 Flash. Все сравнения «что дешевле» в этом обзоре устареют первыми.
• Gemini 3.5 Pro не вышла. На странице Google DeepMind на 21 октября 2026 года она числится как «coming soon». Отраслевые издания писали, что модель отложили или отменили, но Google этого не подтверждала. Строить планы вокруг неё не стоит.
• Линейка снова сменится. По данным Business Insider от 10 октября 2026 года, сотрудники Google уже тестируют внутренние варианты Gemini 4 под кодовыми именами Barium и Carbon; Google это не комментирует.

Что устареет первым: цены Argon и 3.8 Flash (декабрь и январь), места в рейтингах (недели) и статус доступа 3.1 Pro в приложении. Свежие цены — в прайсе Gemini API, независимые замеры — на Artificial Analysis.

FAQ

Доступна ли Gemini 3.1 Pro в приложении Gemini после выхода Argon? Да, но только по подписке. По наблюдениям 13–14 октября 2026 года у подписчиков Google AI Pro и Ultra в выборе моделей рядом с Argon осталась 3.1 Pro. Официального списка моделей по планам Google не публикует, а на украинской странице тарифов указано просто «модель Pro». Без подписки с 9 октября приложение работает на Flash-Lite.

Можно ли пользоваться Gemini 3.1 Pro бесплатно? На 21 октября 2026 года — практически нет. В API у 3.1 Pro нет бесплатного уровня, бесплатный ключ Gemini CLI даёт только Flash, а в бесплатном приложении режим Auto лишь изредка отправляет сложный запрос на Pro-модель. Стабильный доступ начинается с подписки AI Pro за 909,99 грн в месяц или с платного API.

Когда Google отключит gemini-3.1-pro-preview в API? На 21 октября 2026 года дата не назначена: в таблице отключений Gemini API стоит «No shutdown date announced». Но модель в статусе Preview, а Google снимает такие модели с уведомлением. Gemini 3 Pro отключили меньше чем через четыре месяца после релиза. Для продакшена держите план переезда на Argon.

Что выгоднее в API — Gemini 3.1 Pro, Argon или Gemini 3.8 Flash? Для массовых простых задач — 3.8 Flash: $0,75 / $3,75 до конца 2026 года и бесплатный уровень. Для качества — Argon, но с 1 декабря он стоит $4 / $20. 3.1 Pro выгодна по цене целой задачи: $1,30 против $1,99 у Argon по замеру Artificial Analysis, а после декабря — втрое дешевле.

Почему индекс Artificial Analysis у Gemini 3.1 Pro упал с 57 до 30? Потому что сменился состав индекса, а не модель. На релизе 19 февраля 2026 года 3.1 Pro набрала 57 баллов по версии v4.0 и была первой. В сентябре Artificial Analysis убрала из индекса GPQA Diamond и заменила Terminal-Bench 2.1 на более тяжёлый Terminal-Bench 4.0. По текущей версии v4.3.2 у модели 30 баллов. Сравнивать можно только баллы одной версии индекса.

Вышла ли Gemini 3.5 Pro? Нет. На 21 октября 2026 года страница Google DeepMind показывает её как «coming soon», без даты. Отраслевые издания писали об отмене, но Google это не подтверждала. Вместо 3.5 Pro следующим поколением стала Gemini 4: Argon открыт с 13 октября 2026 года.

Сколько стоит Google AI Pro в Украине и что в него входит? 909,99 грн в месяц на украинской странице Google на 21 октября 2026 года. В план входят Argon, Pro-модель и Flash в приложении Gemini, лимиты вчетверо выше бесплатных, контекст в миллион токенов и 5 ТБ облака. Младший план AI Plus за 224,99 грн даёт только Flash.