Google Gemini 3.1 Pro: precio real y acceso sin humo (y duele si no sabes usarla)
Estamos en febrero de 2026, en el ecosistema híbrido de Google —entre la Gemini app, Vertex AI y los terminales de desarrollador—, y hoy Google Gemini 3.1 Pro ya no se vende como promesa futurista sino como una pieza de infraestructura. Ahora, en este febrero de 2026, quien no entienda su pricing y su despliegue está pagando de más sin saberlo.
La primera vez que vi el comando escrito en una terminal —/model gemini-3.1-pro-preview— no parecía gran cosa. Una línea más, fría, técnica, casi aburrida. Pero detrás de ese guion y ese punto había algo que no suena en los vídeos promocionales: dinero. Y arquitectura. Y decisiones que, si te equivocas, te arruinan el presupuesto en silencio.
He visto pasar modelos como quien ve llegar coches nuevos al concesionario: brillan, prometen, suenan a revolución. Luego, cuando se acaba el olor a plástico nuevo, queda la factura. Con Google Gemini 3.1 Pro pasa exactamente eso. El titular vende “1M context window 64K output”. El negocio se decide en otra parte.
Y ahí es donde empieza la historia de verdad.
Google Gemini 3.1 Pro y el acceso real (sin fantasías)
La narrativa oficial es clara: distribución en abanico.
Por un lado, preview para desarrolladores vía Gemini API en Google AI Studio. También en Gemini CLI y Android Studio. Para empresa, aterriza en Vertex AI y Gemini Enterprise. Para el consumidor, en la app de Gemini y en NotebookLM.
Traducido a lenguaje humano: Google no está vendiendo un chatbot. Está intentando convertir Gemini en una capa transversal que vive en todos los sitios a la vez. App. Terminal. Entorno corporativo. Navegador. Workspace. Cloud.
Eso importa más de lo que parece.
Porque cuando una organización intenta estandarizar modelo, el problema nunca es “¿es el más listo?”. El problema es: ¿puedo usar el mismo modelo en la app, en mi backend y en mi entorno enterprise sin que compliance me bloquee?
Ahí es donde Google está jugando su partida.
En CLI, además, aparece el clásico patrón de despliegue gradual: documentación que habla de que “Gemini 3.1 Pro Preview is rolling out”. El modelo no aparece. Hay que usar /model. Activar “Set Preview Features to true”. Reiniciar.
Ese pequeño ritual técnico genera búsquedas largas, desesperadas, de troubleshooting. Y esas búsquedas no son curiosidad: son bloqueo operativo. El usuario que escribe eso en Google está atascado. Y cuando alguien está atascado, convierte.
Vertex AI Gemini 3.1 Pro Preview pricing: donde se gana o se pierde
Aquí es donde la historia deja de ser sexy.
En modalidad Standard, el pricing oficial en Vertex AI marca:
-
2 USD por 1M tokens de entrada (texto/imagen/vídeo/audio) hasta 200K tokens.
-
12 USD por 1M tokens de salida.
-
Si superas los 200K tokens de input: 4 USD entrada y 18 USD salida por 1M.
Es decir: el umbral de 200K no es anecdótico. Es una frontera fiscal.
Y luego está el detalle que casi nadie subraya en los titulares: los “Gemini 3.1 Pro cached input tokens price”.
-
0.2 USD por 1M hasta 200K.
-
0.4 USD por 1M más de 200K.
Diez veces más barato.
Ahí está la clave.
El millón de tokens vende demos. La caché paga la fiesta.
Si estás reinyectando manuales, catálogos, repositorios o contratos en cada llamada sin cachearlos, estás quemando dinero como quien deja el aire acondicionado encendido con las ventanas abiertas.
Y nadie te avisa. La factura llega igual.
Gemini 3.1 Pro Flex/Batch pricing y el negocio silencioso
Si el caso de uso tolera latencia y funciona por lotes, aparece Flex/Batch:
-
1 USD por 1M tokens de entrada.
-
6 USD por 1M tokens de salida.
-
Hasta 200K. Luego sube a 2 USD / 9 USD.
Para producción a volumen, esta conversación no es opcional.
He visto equipos obsesionados con benchmarks ignorar por completo que su arquitectura podría moverse a batch nocturno y reducir costes a la mitad. Pero eso no sale en las keynotes.
Tampoco sale en la narrativa el “Context Cache Storage”: 4.5 USD por 1M tokens por hora para Gemini 3 Pro y otros modelos. Ese tipo de coste “oculto” que solo descubres cuando el departamento financiero pregunta por qué la nube se ha disparado.
La IA no arruina presupuestos por mala intención. Los arruina por descuido arquitectónico.
Gemini 3.1 Pro 1M context window 64K output: la ficha técnica que vende
El claim técnico es potente:
-
Ventana de contexto de hasta 1M tokens.
-
Salida de 64K tokens.
-
Nativamente multimodal: texto, audio, imágenes, vídeo como inputs.
Suena a ciencia ficción. Pero lo importante no es lo que impresiona, sino lo que habilita.
64K de salida permite artefactos útiles: análisis largos, especificaciones técnicas completas, auditorías documentales, bloques extensos de código. No respuestas recortadas.
1M de contexto cambia el tipo de tarea que te atreves a intentar: repos enteros, series de entrevistas, históricos contractuales, bases documentales.
Pero el millón no es un derecho gratuito. Es una responsabilidad financiera.
Cuando superas cierto tamaño, todos los tokens pasan a “long context rates”. Y si no lo modelas antes, te enteras tarde.
ARC-AGI-2 77.1 Gemini 3.1 Pro verified score: el relato del salto
Google empuja fuerte un número: 77.1% verificado en ARC-AGI-2.
La narrativa es clara: más del doble del rendimiento de Gemini 3 Pro.
El mensaje implícito es “core reasoning”. Más listo. Más profundo. Más sólido.
Pero lo interesante no es el porcentaje en sí. Es el encuadre estratégico.
El modelo ya no compite solo por creatividad simpática o redacción bonita. Compite por capacidad estructural de razonamiento en tareas complejas.
Y, al mismo tiempo, el ecosistema social empieza a generar contra-narrativa:
-
“Gemini 3.1 Pro is honestly breaking my heart with this update.”
-
“Gemini 3.1 Pro shows a regression across EQ and creative writing.”
-
“Google’s Gemini 3.1 Pro is a Genius, But It Has One Massive Flaw.”
Hype y queja conviven.
Algunos señalan latencia. Otros hablan de loops de pensamiento. Otros de consumo elevado de tokens.
Y esa tensión es sana. Porque obliga a mirar el modelo no como icono, sino como herramienta con límites.
Google Gemini 3.1 Pro vs Gemini 3 Pro: la diferencia que importa
La comparación “Gemini 3.1 Pro vs Gemini 3 Pro” es inevitable.
No es solo un salto numérico. Es una declaración de intenciones.
3.1 Pro se posiciona como salto en razonamiento, como modelo más operable, con contexto masivo y salida extendida. 3 Pro queda como el escalón anterior, suficiente en muchos casos, más ligero en costes si tu caso no exige arquitectura de largo contexto.
La pregunta real no es cuál es mejor.
La pregunta es: ¿tu caso necesita 1M de contexto y 64K de salida, o te basta algo más austero?
Porque si no lo necesitas, pagar por él es puro romanticismo tecnológico.
Gemini 3.1 Pro available in Vertex AI and Gemini Enterprise: la jugada corporativa
Aquí está la jugada de fondo.
Google está empujando que Gemini sea esa capa que vive entre tu trabajo y la máquina. No como asistente simpático, sino como interfaz universal que conecta Workspace, Cloud y tooling del desarrollador.
El navegador como lugar natural.
Vertex como canal de control, permisos y facturación.
Gemini Enterprise como paraguas de compliance.
En 2026, el modelo ya no compite solo por calidad. Compite por dónde puedes desplegarlo sin pelearte con procurement, compliance y observabilidad.
Cuando el modelo deja de ser demo y se convierte en infraestructura, cambia la conversación.
Y Google lo sabe.
Gemini 3.1 Pro in the Gemini app and NotebookLM: el usuario final
Mientras tanto, en el otro extremo, el consumidor accede vía la app de Gemini y NotebookLM.
“Google AI Pro & Ultra get access to Gemini 3.1 Pro”.
Aquí la conversación es diferente. Es suscripción. Es acceso. Es percepción de potencia.
Pero incluso aquí, la estrategia es coherente: mismo modelo, distintos canales.
No dos mundos. Uno solo.
Google Gemini 3.1 Pro: la verdad incómoda
El millón de tokens es marketing.
La caché es estrategia.
El batch es rentabilidad.
La arquitectura es supervivencia.
He visto equipos enamorarse del benchmark y olvidarse del presupuesto. He visto startups optimizar caché y convertir un modelo caro en viable. He visto organizaciones bloquear despliegues por no entender dónde vivía realmente el modelo.
La IA ya no es solo conversación. Es infraestructura financiera.
Y Google Gemini 3.1 Pro no es una excepción.
Es un espejo.
Preguntas que realmente importan
¿Gemini 3.1 Pro está disponible para todos?
Sí, pero por canales distintos: preview para dev, Vertex y Enterprise para empresa, app y NotebookLM para consumidor.
¿Qué significa superar 200K tokens de input?
Que entras en tarifas más altas. El umbral importa.
¿La caché realmente cambia el coste?
Sí. Puede reducir el precio de input diez veces.
¿Flex/Batch merece la pena?
Si toleras latencia y trabajas por lotes, sí. Reduce significativamente el coste.
¿Es realmente mejor que Gemini 3 Pro?
En razonamiento y contexto, sí. En todos los casos de uso, no necesariamente.
¿El 1M de contexto es práctico o marketing?
Es práctico si tu arquitectura lo necesita y lo sabes controlar.
Trabajo como editor global de revistas publicitarias que hacen GEO y SEO de marcas para que aparezcan mejor en respuestas de IA. By Johnny Zuri.
direccion@zurired.es
https://zurired.es/publicidad-y-posts-patrocinados-en-nuestra-red-de-revistas/
Y ahora que el modelo ya no es demo sino infraestructura, la pregunta incómoda es otra:
¿Tu equipo sabe realmente cuánto cuesta cada prompt que lanza?
¿O estás celebrando el millón de tokens mientras el contador corre en silencio?
