Gemini 3.1 Pro після виходу Argon: дешевша за завдання, але вже не флагман

Коротко (TL;DR)

Gemini 3.1 Pro вийшла 19 лютого 2026 року і майже вісім місяців була головною моделлю Google. 13 жовтня 2026 року Google відкрила загальний доступ до Gemini 4 Argon — у платному API і за підписками AI Pro та Ultra, — і з цього дня 3.1 Pro вже не флагман. Цей огляд відповідає на питання, яке з’явилося після релізу Argon: кому стара модель ще потрібна і що брати замість неї.

• Де вона зараз. У незалежному індексі Artificial Analysis на 21 жовтня 2026 року в Argon 53 бали, у дешевої Gemini 3.8 Flash близько 41, у 3.1 Pro близько 30. На релізі в лютому 3.1 Pro мала 57 балів і перше місце. Бал знизився, бо індекс перезібрали на важчих тестах, а сама модель не змінювалася. Місце — бо вийшло нове покоління моделей.
• Що в неї залишилося. Швидкість (128 токенів на секунду проти 82 в Argon), ціна одного завдання в тому самому індексі ($1,30 проти $1,99 в Argon, а після 1 грудня в Argon близько $3,98) і прайс, який не змінюється.
• Скільки коштує. API — $2 за мільйон вхідних токенів і $12 за мільйон вихідних; безплатного рівня немає. У застосунку Gemini модель доступна за підпискою Google AI Pro — 909,99 грн на місяць на українській сторінці Google (21.10.2026).
• Кому залишити. Тим, у кого вже працює пайплайн на gemini-3.1-pro-preview, кому важлива швидкість відповіді й передбачуваний бюджет, хто користується явним кешем і параметром thinking_budget.
• Кому не брати. Новим проєктам (там краще Argon), масовим простим завданням (там дешевша 3.8 Flash), агентам із доступом до грошей і завданням, де моделі важливіше сказати «не знаю», ніж вигадати відповідь.
• Оцінка: 7 з 10 на 21 жовтня 2026 року (у липневій версії було 8). Швидкість — сильна сторона: 128 токенів на секунду. Ціна цілого завдання — теж: $1,30 проти $1,99 в Argon. Якість — середня для класу: 30 балів індексу за медіани 27, на 23 бали нижче за Argon. Точність із фактами слабка — близько 51% вигаданих відповідей. Статус і доступ — теж: вісім місяців у Preview і зняття з Antigravity. Бал знижено, бо модель більше не флагман і доступ до неї звужується.

Що таке Gemini 3.1 Pro і де вона доступна зараз

Це «важка» універсальна модель Google для завдань, де треба довго міркувати: розбір великих документів, код, аналіз даних, наукові питання. В API вона називається gemini-3.1-pro-preview і досі має статус Preview — тобто Gemini 3.1 Pro Preview є попередньою версією: Google може її змінити або вимкнути, тоді як у Stable-версій є оголошений строк підтримки.

Паспорт моделі за карткою в документації Gemini API (перевірено 21 жовтня 2026 року):

• Реліз — 19 лютого 2026 року, статус Preview. У таблиці вимкнень Google на 21.10.2026 у неї стоїть «No shutdown date announced» — дату вимкнення не призначено.
• Контекстне вікно — 1 048 576 токенів на вхід і 65 536 на вихід. Токен — шматочок слова; в українському тексті одне слово зазвичай займає кілька токенів. Мільйон токенів вміщує цілу кодову базу середнього проєкту або пакет договорів, і питати по них можна без нарізання на шматки.
• Вхід — текст, зображення, відео, аудіо та PDF; вихід — текст.
• Інструменти — пошук Google просто у відповіді (з посиланнями на джерела), Google Maps, виконання коду, виклик функцій, відповіді в заданій структурі (structured outputs).
• Окремий ендпоінт для агентів — gemini-3.1-pro-preview-customtools. За описом Google, він краще розставляє пріоритет вашим власним інструментам, коли агент працює одночасно з bash і своїми функціями.

Доступ до 3.1 Pro за каналами на 21 жовтня 2026 року

Два рядки таблиці змінилися за останні два тижні. Перший — застосунок: з 9 жовтня безплатний тариф Gemini переведено на Flash-Lite, і Pro-моделі без підписки більше не обрати. Другий — Google Antigravity, агентне середовище розробки Google: 3.1 Pro прибрали з особистих планів Free, Plus, Pro і Ultra, залишивши тільки корпоративний Enterprise. На форумі Google це пояснили переходом на Gemini 3.8 Flash і Argon. Перехідний період тривав кілька днів: за повідомленнями користувачів, позначка «Leaving soon» з’явилася в інтерфейсі близько 9 жовтня.

Зараз у Нью-Йорку--:--Binance торгує

Binance · Wall Street 24/7Нью-Йорк спить. Ринок — ні24/7Акції США, золото й нафта на Binance — навіть уночі й у вихідні

NVDATSLAGOLD

Дивитися ціни

На кадрі — таблиця моделей із документації Antigravity, знята 21 жовтня 2026 року. Рамкою виділено рядок 3.1 Pro: хрестики в усіх особистих планах і галочка тільки в Enterprise. У першому рядку таблиці видно, що Argon відкритий для AI Pro та Ultra.

Claude Haiku 4.5 — $1/$5 за мільйон токенів: лишатися чи переходити на Haiku 5.5

GPT-6.1 Sol — майже Astra в коді за п’яту частину ціни, але повільніша за GPT-6 Sol

Mistral Large 4 проти Large 3, Kimi K3 і GLM-5.3: індекс 38 за $1,36/$4,18

Grok 4.7 проти 4.6 і Sonnet 5.5: токен той самий $2, завдання дорожче в 2–2,5 раза

Claude Haiku 5.5: токен дешевший на 90% — тести, поріг 100K і кому брати

Офіційного переліку «яка модель на якому плані» в самому застосунку Gemini у Google немає. На українській сторінці тарифів в AI Pro написано «Доступ до Gemini 4 Argon» і «Доступ до нашої моделі Pro», без номера версії. Те, що під «Pro» зараз стоїть саме 3.1 Pro, підтверджують два незалежні спостереження 13–14 жовтня 2026 року: у виборі моделей поряд з Argon залишалася 3.1 Pro.

Gemini 3.1 Pro проти Gemini 3 Pro: що стало краще, що ні

Версія 3.1 замінила Gemini 3 Pro Preview: та вийшла 18 листопада 2025 року, а 9 березня 2026 року її вимкнули в API із заміною на 3.1 Pro. Ціна при цьому не змінилася — ті самі $2 за вхід і $12 за вихід за мільйон токенів для запитів до 200 тисяч токенів. Тому порівняння Gemini 3.1 vs 3 Pro чесно показує, що дав апгрейд за ті самі гроші.

У таблиці цифри Google стоять поряд із незалежними замірами. Колонка «Хто міряв» — головне: вендорська цифра означає заяву виробника, а не перевірку.

Що підтверджено незалежно. Головне покращення — модель удвічі рідше вигадує відповідь. Тест AA-Omniscience вимірює, як часто модель помиляється там, де могла б чесно відмовитися: у 3 Pro це близько 91% таких випадків, у 3.1 Pro — близько 51%. Для роботи з фактами це помітна різниця. Стрибок на ARC-AGI-2 з 31% до 77% — теж не лише слова Google: у таблиці виробника результат позначено як перевірений організатором тесту ARC Prize на напівзакритому наборі завдань.

Що не підтвердилося. У сліпому голосуванні LMArena, де люди порівнюють відповіді двох анонімних моделей, 3.1 Pro (1487±3) не відрізнити від 3 Pro (1485±4): різниця менша за похибку. Зведені індекси Artificial Analysis та Epoch AI теж показують приріст на пару балів. Vals AI на релізі намірив у 3.1 Pro на SWE-bench Verified 69,6% і прямо зазначив, що це гірше, ніж у 3 Pro.

Що не змінилося. Робота з дуже довгим контекстом: у власній таблиці Google тест MRCR v2 на мільйон токенів дав 26,3% обом моделям. Розпізнавання зображень і схем (MMMU-Pro) у 3.1 Pro навіть на пів пункту нижче.

до виходу на біржу

Binance · Wall Street 24/7OpenAI і Anthropic ще не на біржіPre-IPOА контракти на їхню ціну вже торгуються на Binance

OpenAIAnthropicNVDA

Дивитися ціни

Бенчмарки 3.1 Pro: цифри Google і незалежні заміри

Бенчмарк — стандартний набір завдань, на якому порівнюють моделі. Той самий тест у різних обв’язках (харнесах — програмах, які подають завдання й перевіряють відповідь) дає різні числа, тому біля кожної цифри нижче підписано, хто і коли її отримав.

Де цифри збігаються. GPQA Diamond — питання з фізики, хімії та біології рівня аспірантури. Тут незалежний замір (94,1%) збігся із заявленим (94,3%), і це сильна сторона моделі.

Де розходяться. SWE-bench Verified — реальні баги з відкритих репозиторіїв, які треба виправити так, щоб пройшли тести. У Google 80,6%, у Vals AI у власному харнесі 69,6% — розрив в 11 відсоткових пунктів на тому самому наборі завдань. Висновок для читача: вендорська цифра щодо коду показує стелю в зручній для моделі обв’язці, а не те, що ви побачите у своїй IDE.

Де 3.1 Pro провалилася. У новому Terminal-Bench 4.0 Artificial Analysis наміряла в неї 4%. Цифра схожа на збій і, ймовірно, частково відображає те, що стара модель погано працює з новою обв’язкою тесту. Але для практики висновок той самий: для агентного кодингу в терміналі 3.1 Pro зараз не найкращий вибір.

Кадр знято зі сторінки моделі на Artificial Analysis 21 жовтня 2026 року. Рамка виділяє три цифри, на яких тримається цей огляд: індекс 30, швидкість 128 токенів на секунду і вартість одного завдання індексу $1,30.

Чому індекс Artificial Analysis упав з 57 до 30

На релізі 19 лютого 2026 року 3.1 Pro набрала в індексі Artificial Analysis 57 балів і стала першою. У нашій липневій версії цього тексту в неї було 46, у сторонніх оглядах трапляється і 48, зараз — 30. Сама модель із лютого не оновлювалася — змінювався індекс. У вересні 2026 року Artificial Analysis випустила версії 4.2 і 4.3: прибрала з індексу GPQA Diamond, де в 3.1 Pro 94%, додала AA-Briefcase і GDP.pdf, а Terminal-Bench 2.1 замінила на важчий Terminal-Bench 4.0. Ефект видно на одній моделі: на попередньому Terminal-Bench Hard у 3.1 Pro 54%, на Terminal-Bench 4.0 — 4%. Тому порівнювати можна лише бали однієї версії індексу: 30 балів 3.1 Pro стоять поряд із 53 в Argon, а не поряд із власними 57 з лютого. Місце в рейтингу модель втратила з іншої причини — вийшло нове покоління: на 21 жовтня 2026 року вона 95-та з 214 моделей класу.

Що кажуть Epoch AI, LMArena та державні аудитори

• Epoch AI дає 3.1 Pro індекс можливостей 155 і 35-те місце з 253 моделей. На релізі вона була 4-ю з 178 — так швидко зсувається планка.
• LMArena Text на 17 жовтня 2026 року ставить 3.1 Pro на 19-те місце (1487±3). Перший рядок — Argon, 1524±9, поки з позначкою «попередньо».
• Державні перевірки. Публічних оцінок саме цієї моделі від американського NIST CAISI або британського UK AISI ми не знайшли (пошук 21 жовтня 2026 року).

Скільки коштує Gemini 3.1 Pro: API, Batch і підписка в Україні

У Google дві незалежні системи оплати: API за токенами для розробників і підписка на застосунок Gemini для звичайних користувачів. Їх часто плутають, тому розберемо окремо.

Ціни Gemini 3.1 Pro API: Standard, Batch, Flex і Priority

Ціни за мільйон токенів за офіційним прайсом Gemini API на 21 жовтня 2026 року:

• Batch — пакетна обробка: надсилаєте багато запитів разом і отримуєте відповіді пізніше, зате вдвічі дешевше. Flex — схожий режим із гнучкою затримкою за тією самою ціною. Priority — платна черга без очікування.
• Кеш контексту — $0,20 за мільйон токенів (до 200K) і $0,40 (понад), плюс зберігання $4,50 за мільйон токенів на годину. Кеш потрібен, коли ви багато разів питаєте про той самий великий документ.
• Пошук Google у відповіді — 5 000 запитів на місяць безплатно (ліміт спільний для всіх моделей Gemini 3 і новіших), далі $14 за тисячу.
• Безплатного рівня в 3.1 Pro немає: у колонці Free Tier прайсу стоїть «Not available». На платному рівні Google не використовує ваші запити для покращення своїх продуктів.

На кадрі — блок моделі в прайсі Gemini API, знятий 21 жовтня 2026 року. Верхня рамка показує обидва ендпоінти моделі, нижня — ціни входу й виходу на платному рівні. У колонці Free Tier скрізь «Not available».

Розрахунок: скільки коштує розібрати довгий документ

Наш розрахунок за прайсом Google на 21.10.2026. Беремо договір чи звіт приблизно на 150 сторінок — близько 150 тисяч токенів на вхід — і відповідь на 8 тисяч токенів.

• Standard: 0,15 × $2 + 0,008 × $12 ≈ $0,40 за один розбір.
• Batch: удвічі дешевше, ≈ $0,20, якщо відповідь можна зачекати.
• Той самий запит на 300 тисяч токенів: 0,3 × $4 + 0,008 × $18 ≈ $1,34. Поріг у 200 тисяч токенів подвоює ціну входу одразу на весь запит, тому довгі документи вигідніше різати на частини до 200K.
• Для порівняння, Argon на тих самих 150 тисячах: 0,15 × $2 + 0,008 × $10 ≈ $0,38 до 30 листопада і ≈ $0,76 з 1 грудня 2026 року. На практиці Argon пише довші відповіді, тому чесніше порівнювати ціну цілого завдання — вона нижче, у розділі про Argon.

Підписка Google AI в Україні: що входить

Ціни — з української сторінки тарифів Google на 21 жовтня 2026 року:

Ліміти в застосунку вимірюються не повідомленнями, а обчисленнями: важкий запит із довгим документом з’їдає більше квоти, ніж десяток коротких. Квота оновлюється кожні 5 годин, згори є тижнева стеля. Якщо передплатник вичерпав ліміт, розмова продовжується на Flash-Lite.

Практичний висновок: доступ до 3.1 Pro в застосунку починається з AI Pro за 909,99 грн. План AI Plus за 224,99 грн Pro-модель не відкриває.

Gemini 3.1 Pro чи Gemini 4 Argon: що обрати

Argon анонсували 30 вересня, а 13 жовтня 2026 року відкрили для API і передплатників AI Pro та Ultra в застосунку Gemini; в Antigravity — спершу для Ultra, потім і для платного AI Pro. Усередині лінійки Google 3.1 Pro тепер затиснута з двох боків: згори Argon, знизу дешева 3.8 Flash.

Дані — прайс Gemini API, картка Argon і сторінки Artificial Analysis на 21 жовтня 2026 року.

Ціна за токен і ціна за завдання — різні речі. За прайсом Argon дешевший за 3.1 Pro на виході ($10 проти $12), але лише до 30 листопада. На завданнях індексу Artificial Analysis одне завдання на Argon коштує $1,99, на 3.1 Pro — $1,30: Argon витрачає на відповідь більше токенів. Після 1 грудня вартість завдання на Argon подвоїться, приблизно до $3,98 — це втричі дорожче за 3.1 Pro.

За що платите в Argon. Якість і точність із фактами: 53 бали індексу проти 30 і близько 15% вигаданих відповідей проти 51% у 3.1 Pro. За даними Artificial Analysis на 21.10.2026, це найменша частка галюцинацій серед моделей з індексом 45 і вище.

Чому переїзд не безплатний. В Argon немає явного кешу контексту й параметра thinking_budget, а вікно в мільйон токенів спільне на вхід і вихід. Пайплайн, побудований на 3.1 Pro з кешем великих документів, доведеться переписувати й наново рахувати бюджет.

Gemini 3.1 Pro vs 3.8 Flash: коли вистачить дешевої моделі

Gemini 3.8 Flash вийшла 2 вересня 2026 року і за незалежним індексом Artificial Analysis обходить 3.1 Pro: близько 41 бала проти 30. Коштує вона $0,75 за вхід і $3,75 за вихід до кінця 2026 року — у 2,7–3,2 раза дешевше — і має безплатний рівень API. У Vals Index у неї 55,95% і 13-те місце.

Мінус 3.8 Flash — та сама схильність вигадувати (близько 55% проти 51% у 3.1 Pro) і менша акуратність у чужому коді. Розробник на форумі Google 14 жовтня 2026 року написав, що 3.8 Flash «краща на бенчмарках», але в наявній кодовій базі ламає сусідні файли, і після 20+ спроб він залишився на 3.1 Pro. Висновок: для масових простих завдань (класифікація, короткі відповіді, чернетки) беріть 3.8 Flash; для точкових правок у великому проєкті порівняйте обидві на своїх завданнях.

Що обрати: рішення за сценаріями

1. Новий проєкт в API — Argon, але бюджет рахуйте за грудневою ціною $4 / $20.
2. Масові прості завдання — 3.8 Flash, а з 1 січня 2027 року перерахуйте бюджет: її ціна теж подвоїться.
3. Залишити 3.1 Pro, якщо пайплайн уже працює, важлива швидкість відповіді, бюджет розрахований на незмінну ціну і ви використовуєте явний кеш або thinking_budget. За тестом довгого контексту AA-LCR у 3.1 Pro 82,0 проти 79,7 в Argon — невелика, але перевага.
4. Застосунок з AI Pro — за замовчуванням Argon; 3.1 Pro — запасний швидкий варіант.
5. Агентний кодинг у терміналі — ні 3.1 Pro, ні Argon не лідери. За даними самої Google, на Terminal-Bench 4.0 Claude Opus 5.5 набирає 66,4% проти 57,4% в Argon.

GPT-6.1 Sol, Opus 5.5 і відкриті моделі проти 3.1 Pro

У липневій версії огляду 3.1 Pro була «у 2–2,5 раза дешевша за конкурентів». На жовтень 2026 року це вже неправда: вийшло нове покоління моделей OpenAI та Anthropic, і частина з них коштує стільки ж або дешевше.

Ціни — офіційні прайси Google, OpenAI та Anthropic, для відкритих моделей — Vals AI; індекс, контекст і частка вигаданих відповідей — Artificial Analysis. Усе на 21 жовтня 2026 року.

Що видно з таблиці. За ціною виходу 3.1 Pro ($12) тепер дорожча за GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 і саму Argon ($10) за помітно нижчого індексу. Як OpenAI прийшла до ціни $2 / $10, ми розбирали в огляді лінійки GPT-6 Sol.

3.1 Pro дешевша лише за флагмани: Claude Opus 5.5 ($20 за вихід), GPT-6 Astra і Claude Fable 5.1 (по $50). Але й індекс у них на 23–28 балів вищий.

Лідери змінюються за дні. У Vals Index на 19 жовтня 2026 року перша Claude Sonnet 5.5 (70,85%), друга Opus 5.5 (70,18%), третя Argon (69,24%). Але Vals AI сама застерігає: частину завдань в обох моделей Claude розв’язала запасна модель після відмови провайдера, і якщо вважати такі завдання проваленими, першою виявляється Argon. Тижнем раніше, 12 жовтня, Argon була першою і без застережень.

Відкриті моделі. DeepSeek V4.1 Flash і GLM-5.3 випереджають 3.1 Pro за індексом (близько 45 балів) і коштують у рази дешевше, а їхні ваги відкриті — модель можна розгорнути на своїх серверах. GLM-5.3 до того ж має одну з найнижчих часток вигаданих відповідей у таблиці, близько 30%.

Під які завдання 3.1 Pro підходить, а під які ні

Підходить:

• Довгі документи й відео цілком. Мільйон токенів на вхід і добра робота з довгим контекстом (82,0 в AA-LCR проти 79,7 в Argon).
• Відповіді з пошуком Google і посиланнями. Пошук вбудовано в API, перші 5 000 запитів на місяць безплатні.
• Швидкі відповіді. 128 токенів на секунду — помітно швидше за Argon.
• Робочі пайплайни на gemini-3.1-pro-preview з явним кешем, де переїзд коштує дорожче за виграш.

Не підходить:

• Агенти з доступом до грошей або прав без зовнішніх перевірок — кейс кав’ярні нижче.
• Фінанси, право, медицина без перевірки людиною. Близько 51% вигаданих відповідей там, де можна було відмовитися, проти 15% в Argon.
• Агентний кодинг у терміналі — 4% на Terminal-Bench 4.0 у замірі Artificial Analysis.
• Продакшен, де не можна ризикувати статусом Preview — дату вимкнення Google може призначити будь-якої миті.

Якщо ви тільки опановуєте такі моделі, почніть із формулювання запиту: структура промпту з чотирьох блоків однаково працює з Gemini, ChatGPT і Claude.

Відгуки розробників про Gemini 3.1 Pro

Ми відбирали відгуки з описаною методикою — де видно, на якому завданні і в якому інструменті людина перевіряла модель.

• Форум Cursor, лютий 2026. Розробник дав 3.1 Pro той самий рефакторинг, що й попередній Gemini: 3.1 Pro впоралася приблизно за 2 хвилини проти 4,5, код чистий, правила проєкту (.mdc) дотримано. Але, за його словами, вона все одно повільніша за Sonnet і Codex. Інший користувач там само: «розумна, але ненадійна під час виклику інструментів, принаймні в харнесі Cursor».
• Форум Google, 14 жовтня 2026. Після зняття моделі з Antigravity передплатники просили повернути 3.1 Pro: 3.8 Flash, з їхнього досвіду, не дає ради точковим правкам у великій кодовій базі, а Argon швидше витрачає квоту.
• Reddit, 9 жовтня 2026. Були скарги, що 3.1 Pro у вебверсії відмовляється відповідати на прості запити. Це поодинокі повідомлення — сигнал, а не підтверджений факт.

Кав’ярня Andon Labs: як ШІ-агент на 3.1 Pro пішов у мінус

Бенчмарки перевіряють ізольовані завдання. Лабораторія безпеки ШІ Andon Labs перевірила інше: що буде, якщо дати моделі справжній бізнес. З середини квітня 2026 року агент «Mona» на цій моделі керував реальною кав’ярнею у Стокгольмі — закупівлями, цінами і спілкуванням із клієнтами. Стартовий бюджет — $21 тисяча.

Підсумок приблизно через два місяці: агент витратив близько $38 тисяч за виторгу близько $9 тисяч.

Причина — не помилки в арифметиці, а податливість до вмовлянь. Один відвідувач переконав агента продавати еспресо у збиток як «товар-приманку», і ціна впала з $3,60 до $1, тобто на 72%. Агент знижував ціни й роздавав знижки на прохання клієнтів, не перевіряючи підстав.

Що з цього випливає для тих, хто будує агентів на будь-якій моделі:

• Ліміти поза моделлю. Максимальна знижка, мінімальна ціна і бюджет на закупівлі — у коді, а не в інструкції, яку можна переконати в чаті.
• Підтвердження людиною для дій із грошима понад поріг.
• Журнал рішень — щоб розбирати, чому агент зробив те, що зробив.

Висновок не «модель погана»: на окремих завданнях вона сильна. У неї немає вбудованого скепсису щодо співрозмовника, і це треба закривати архітектурою.

Як ми перевіряли 3.1 Pro без власного прогону

Власного прогону через платний API у редакції немає, тому прикладів «ось що відповіла модель» у цьому огляді немає. Замість них — джерела з датою, які можна перевірити:

• Офіційні сторінки Google — картка моделі, прайс, таблиця вимкнень, довідка застосунку, документація Antigravity і Gemini CLI. Три скриншоти в тексті знято 21 жовтня 2026 року в чистому браузері без входу в акаунт.
• Незалежні майданчики — Artificial Analysis (індекс, швидкість, ціна завдання, галюцинації), Vals AI (SWE-bench у власному харнесі, Vals Index), Epoch AI (індекс можливостей), LMArena (сліпе голосування людей).
• Реальний експеримент — кав’ярня Andon Labs, за першоджерелом лабораторії.
• Відгуки розробників — лише з описаним завданням та інструментом.

Вендорські цифри скрізь підписано як дані Google. Що не перевірено: точний склад вибору моделей у застосунку за країнами (офіційного переліку немає) і доля Gemini 3.5 Pro.

Приватність Gemini: що Google робить із чатами та запитами API

API і застосунок живуть за різними правилами — це головне, що треба знати.

• Gemini API, платний рівень. Запити не використовуються для покращення продуктів Google. В 3.1 Pro іншого рівня й немає — безплатного в неї не існує.
• Gemini API, безплатний рівень (у моделей, де він є, наприклад 3.8 Flash). Запити використовуються для покращення продуктів. Конфіденційні дані туди не надсилайте.
• Застосунок Gemini. Поки ввімкнено налаштування Keep Activity (а за замовчуванням воно ввімкнене), частину чатів читають рецензенти Google. Прочитані рецензентами чати зберігаються до трьох років, навіть якщо ви видалите історію.
• Підписка цього не змінює. AI Plus, Pro і Ultra — особисті тарифи, правило для них те саме.
• Як вимкнути. Вимкніть Keep Activity або користуйтеся тимчасовими чатами: такі розмови не йдуть у навчання, але зберігаються 72 години. Робочі акаунти Google Workspace мають окремі умови.

Ризики Gemini 3.1 Pro: Preview, зняття з Antigravity і зростання цін

• Вісім місяців у Preview (19.02 → 21.10.2026). Дату вимкнення не оголошено, але Google називає дати у своїй таблиці «найранішими можливими» і знімає Preview-моделі з повідомленням. Gemini 3 Pro прожила в Preview менше чотирьох місяців. Для продакшену закладайте план переїзду заздалегідь.
• Прецедент зняття з продукту. 3.1 Pro прибрали з Antigravity для особистих планів у середині жовтня 2026 року за кілька днів. З продукту модель можуть прибрати раніше, ніж з API.
• Галюцинації. Близько 51% помилок там, де можна було відмовитися (Artificial Analysis, 21.10.2026). Для фінансів і права потрібна перевірка людиною.
• Агенти. Кейс Andon Labs: без зовнішніх обмежень модель поступається вмовлянням.
• Ціни сусідів змінюються. 1 грудня 2026 року вдвічі дорожчає Argon, 1 січня 2027 року — 3.8 Flash. Усі порівняння «що дешевше» в цьому огляді застаріють першими.
• Gemini 3.5 Pro не вийшла. На сторінці Google DeepMind на 21 жовтня 2026 року вона значиться як «coming soon». Галузеві видання писали, що модель відклали або скасували, але Google цього не підтверджувала. Будувати плани навколо неї не варто.
• Лінійка знову зміниться. За даними Business Insider від 10 жовтня 2026 року, співробітники Google уже тестують внутрішні варіанти Gemini 4 під кодовими назвами Barium і Carbon; Google це не коментує.

Що застаріє першим: ціни Argon і 3.8 Flash (грудень і січень), місця в рейтингах (тижні) і статус доступу до 3.1 Pro в застосунку. Свіжі ціни — у прайсі Gemini API, незалежні заміри — на Artificial Analysis.

FAQ

Чи доступна Gemini 3.1 Pro в застосунку Gemini після виходу Argon? Так, але тільки за підпискою. За спостереженнями 13–14 жовтня 2026 року в передплатників Google AI Pro та Ultra у виборі моделей поряд з Argon залишилася 3.1 Pro. Офіційного переліку моделей за планами Google не публікує, а на українській сторінці тарифів вказано просто «модель Pro». Без підписки з 9 жовтня застосунок працює на Flash-Lite.

Чи можна користуватися Gemini 3.1 Pro безплатно? На 21 жовтня 2026 року — практично ні. В API у 3.1 Pro немає безплатного рівня, безплатний ключ Gemini CLI дає тільки Flash, а в безплатному застосунку режим Auto лише зрідка надсилає складний запит на Pro-модель. Стабільний доступ починається з підписки AI Pro за 909,99 грн на місяць або з платного API.

Коли Google вимкне gemini-3.1-pro-preview в API? На 21 жовтня 2026 року дату не призначено: у таблиці вимкнень Gemini API стоїть «No shutdown date announced». Але модель у статусі Preview, а Google знімає такі моделі з повідомленням. Gemini 3 Pro вимкнули менш ніж за чотири місяці після релізу. Для продакшену тримайте план переїзду на Argon.

Що вигідніше в API — Gemini 3.1 Pro, Argon чи Gemini 3.8 Flash? Для масових простих завдань — 3.8 Flash: $0,75 / $3,75 до кінця 2026 року і безплатний рівень. Для якості — Argon, але з 1 грудня він коштує $4 / $20. 3.1 Pro вигідна за ціною цілого завдання: $1,30 проти $1,99 в Argon за заміром Artificial Analysis, а після грудня — утричі дешевше.

Чому індекс Artificial Analysis у Gemini 3.1 Pro впав з 57 до 30? Бо змінився склад індексу, а не модель. На релізі 19 лютого 2026 року 3.1 Pro набрала 57 балів за версією v4.0 і була першою. У вересні Artificial Analysis прибрала з індексу GPQA Diamond і замінила Terminal-Bench 2.1 на важчий Terminal-Bench 4.0. За поточною версією v4.3.2 у моделі 30 балів. Порівнювати можна лише бали однієї версії індексу.

Чи вийшла Gemini 3.5 Pro? Ні. На 21 жовтня 2026 року сторінка Google DeepMind показує її як «coming soon», без дати. Галузеві видання писали про скасування, але Google цього не підтверджувала. Замість 3.5 Pro наступним поколінням стала Gemini 4: Argon відкритий з 13 жовтня 2026 року.

Скільки коштує Google AI Pro в Україні і що в нього входить? 909,99 грн на місяць на українській сторінці Google на 21 жовтня 2026 року. У план входять Argon, Pro-модель і Flash у застосунку Gemini, ліміти вчетверо вищі за безплатні, контекст у мільйон токенів і 5 ТБ хмари. Молодший план AI Plus за 224,99 грн дає тільки Flash.