最新のAPI価格確認（2026年8月4日）： Googleの Gemini 公式開発者向け API 価格ページ Gemini 3.1 Pro Previewでは、最大20万トークンのプロンプトに対し、入力トークン100万トークンあたり$2、出力トークン（シンキングトークンを含む）100万トークンあたり$12と記載されています。 20万トークンを超える場合、掲載価格は入力トークン100万トークンあたり$4、出力トークン100万トークンあたり$18となります。Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）は、Gemini 3.1 Proと同じテキスト料金体系を採用しており、画像出力については別途料金が設定されています。.
もしあなたが探しているなら Gemini 3 Pro API の料金体系, 、最も重要な更新点は、元の Gemini 3 Pro Preview API モデルは、もはや開発の基盤となる現行モデルではありません.
Googleによると、 Gemini API の非推奨に関するページ, gemini-3-pro-プレビュー は、に閉鎖された 2026年3月9日, 、推奨される代替品は gemini-3.1-プロプレビュー.
つまり、以前のGemini 3 Proのチュートリアル、価格表、APIのサンプルなどは、すでに古くなっている可能性があります。新しいプロジェクトを計画している場合は、最新のGeminiモデル一覧を確認し、より新しいものを使用するようにしてください。 Gemini 3.1 Pro の価格 主な参考資料として。.
ジェミニ3のコア機能
ジェミニ3プロ 概要：
開始された 2025年11月18日, Gemini 3 Proは、Googleがこれまでに開発した最も先進的なAIモデルです。特に以下の点で優れています： 推論、マルチモーダル理解、コード生成, これにより、プロフェッショナルなワークフロー、複雑な問題解決、AIを活用したクリエイティブプロジェクトに適しています。.
- 深層推論 – Gemini 3 Proは革新的な「Deep Think」機能を搭載し、複雑な質問に答える前に複数の可能性を評価し、自身の論理をチェックすることで、人間のような深い思考を実現します。.
- ネイティブ・マルチモーダル – このモデルは、テキスト、画像、音声、動画、コードをシームレスに理解し処理することを根本的に設計されている。.
- 拡張コンテキストウィンドウ – 最大100万トークンの入力コンテキストと64,000トークンの出力をサポートし、長文文書や複雑な会話の処理に最適です。.
- 主体的なワークフロー – 自動コーディングエージェントと複雑なゼロショットタスク向けに特別に最適化されています。新たにリリースされたBashツールにより、ファイルシステムを操作し、開発プロセスを推進できます。.
- “「バイブ・コーディング」” – 従来のプログラミング構文を用いずに、自然言語による記述から完全なアプリケーションを生成することをサポートします。.
Gemini 3 Pro API 価格
| プロンプトのサイズ | 入力 / 100万トークン | 出力 / 100万トークン |
|---|---|---|
| 最大20万トークン | $2 | $12（思考トークンを含む） |
| 20万トークン以上 | $4 | $18（思考トークンを含む） |
これらは、2026年8月4日に確認したGoogleの価格ページに掲載されている、有料プランの標準的な数値です。プレビューモデルの名称や価格は変更される可能性があるため、制作予算を立てる際には公式の表を参照してください。.
Gemini 3 Pro APIの価格設定メカニズムについて
Gemini 3 Pro APIの価格設定は、以下の2つの主要な要素に基づいています： トークン数量 そして コンテキストウィンドウの長さ.
- コア課金単位：トークン
Gemini 3 Proは、ほとんどの大規模言語モデル（LLM）と同様に、入力トークンと出力トークンを別々に課金します。これらは 100万トークンあたり（100万トークンあたり）.
- インプット トークン（入力価格）モデルに送信されるデータの量——プロンプト、文書、コードなど.
- 出力トークン（出力価格）モデルが生成する応答、要約、コードなどの量（「思考」に使用されるトークンを含む）。“
- コスト階層：コンテキストウィンドウの重要性
Gemini 3 Proの特筆すべき特徴は、非常に長いコンテキストウィンドウ（最大 100万トークン超長文コンテキスト処理の計算コストを反映するため、Googleは段階的料金体系を導入した：
| コンテキスト長範囲 | 使用例 | 料金体系 |
| 標準コンテキスト（≤ 200K トークン） | 日常会話、短い要約、標準的なタスク | 低金利 |
| 長い文脈（20万トークン以上） | 法的文書分析、深い調査、複雑なコードベースの理解 | より高い率 |
長文コンテキストのタスクは、標準コンテキストの2倍の入力/出力コストを有し、複雑なシナリオにおけるその高い価値を反映している。.
コスト見積もりの事例：開発者が予算を組む方法
実世界のユースケースのコストを理解することは、企業や開発者が予算を正確に計画するのに役立ちます。現在のプレビュー価格に基づいたいくつかのコスト見積もりをご紹介します：
例1：標準カスタマーサービスチャットボット（低文脈）
前提条件：
- 入力: 5,000 トークン
- 出力: 1,000 トークン
- コンテキスト: 5,000 トークン (≤ 200K)
| コストタイプ | 計算 | 費用（米ドル） |
| インプット | 5,000 × $2.00 / 1M | 0.01 |
| 出力 | 1,000 × $12.00 / 1M | 0.012 |
| 単一リクエスト合計 | =$0.022 |
例2: 文書分析と要約（中～長文コンテキスト）
前提条件：
- 入力: 150,000 トークン（長いレポートの分析）
- 出力: 8,000 トークン (要約生成中)
- コンテキスト: 150,000 トークン (≤ 200K)
| コストタイプ | 計算 | 費用（米ドル） |
| インプット | 150,000 × $2.00 / 1M | 0.3 |
| 出力 | 8,000 × $12.00 / 1M | 0.096 |
| 単一リクエスト合計 | =$0.4 |
例3：深層研究タスク（超長文コンテキスト）
前提条件：
- 入力: 350,000 トークン (複数の文書を分析)
- 出力: 15,000 トークン (詳細レポート生成中)
- コンテキスト: 350,000 トークン（200,000 を超える場合、より高いレートが適用されます）
| コストタイプ | 計算 | 費用（米ドル） |
| インプット | 350,000 × $4.00 / 1M | 1.4 |
| 出力 | 15,000 × $18.00 / 1M | 0.27 |
| 単一リクエスト合計 | =$1.67 |
Gemini 3 Pro と Gemini 3.1 Pro の価格比較
Gemini 3 ProとGemini 3.1 Proは、名称が似ているため混同されがちですが、もはやAPIの価格設定対象としては同一ではありません。.
年上の gemini-3-pro-プレビュー このモデルは運用を終了しているため、開発者は新規プロジェクトの主な価格設定の参考としてこれを使用すべきではありません。現時点では、旧「Gemini 3 Pro」の予想価格と、現在の「Gemini 3.1 Pro」の価格体系を比較するほうがより有益です。.
| モデル | APIの現在の状況 | 投入価格 | 生産価格 | その意味 |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3 Pro プレビュー | シャットダウン | 現在では適用されません | 現在では適用されません | 新しいAPIの予算を、古い予算に基づいて設定しないでください gemini-3-pro-プレビュー 例。. |
| Gemini 3.1 Pro プレビュー版、最大20万トークンまでプロンプトに対応 | 現在の置換パス | $2.00 / 1M トークン | $12.00 / 1Mトークン | Gemini APIの高度な料金体系に関する主な参考資料。. |
| Gemini 3.1 Pro プレビュー、20万トークンを超えるプロンプト | 現在の置換パス | $4.00 / 1Mトークン | $18.00 / 1Mトークン | 非常に大きなコンテキストウィンドウを扱う際にこれを使用してください。. |
| Gemini 3.1 Pro プレビュー：最大 200K トークンまでのバッチ処理・フレックス処理 | 低コストの処理方法 | $1.00 / 1M トークン | $6.00 / 1Mトークン | 即時の標準優先度の応答を必要としない非同期ワークロードに有用です。. |
重要なポイント： 現在、「Gemini 3 Pro」という用語は、APIの価格設定に関しては主に過去の用語となっており、現在の価格設定の参考としては「Gemini 3.1 Pro」の方が適しています。.
費用の内訳を詳しく知りたい場合は、当社の Gemini 3.1 Pro の価格と料金ガイド. 各モデルの違いを理解したい場合は、当社の比較表をご覧ください。 ジェミニ 3.1 プロ vs ジェミニ 3 プロ.
結論
Gemini 3 Proの価格については、もはや「Gemini 3 Proはいくらなのか？」というだけの問題ではありません。より重要な問いは 実際にどのGeminiモデルを使用しているか.
もし、以前のAPIモデルのIDのことを指しているのなら gemini-3-pro-プレビュー, 、サービスは終了しました。現在進行中の開発プロジェクトにおいては、特に高度な推論、コーディング、長文の文脈分析、およびマルチモーダルワークフローに関しては、「Gemini 3.1 Pro Preview」を価格設定の目安とする方が無難です。.
Gemini API を使用してシステムを構築したり予算を策定したりする前に、次の 3 つの点を確認してください：
- モデルIDが現在も有効かどうか。.
- お客様の作業負荷が「Pro」、「Flash」、あるいは「Flash-Lite」のどれに該当するか。.
- 標準価格、バッチ価格、フレックス価格、キャッシュ価格のどれが最もお得なのか。.
多くのユーザーにとって、実用的なアプローチはシンプルです。複雑な作業にはGemini 3.1 Proを、日常的な大量処理には軽量なGeminiモデルを使用し、品質、コスト、またはワークフローの柔軟性が重要な場合は、GPT、Claude、Perplexityなどの代替ツールを比較検討します。 複数の主要モデルを1か所で試してみたい場合は、GlobalGPTを利用すれば、別々のプラットフォームを切り替えることなく、Geminiスタイルのワークフローと他のAIツールを比較することができます。.
よくあるご質問
Gemini 3.1 Pro APIの月額利用料をどのように見積もればよいですか？
各リクエストについて、入力トークンのコストと出力トークンのコストを合計し、その値に予想されるリクエスト数を乗算します。 20万トークンまでのプロンプトの場合、確認済みのスタンダード料金率は、入力トークン100万トークンあたり$2、出力トークン100万トークンあたり$12です。これより長いプロンプトには、より高い入力料金率$4および出力料金率$18が適用されます。.
Gemini 3.1 Proの出荷価格には、シンキング・トークンは含まれていますか？
はい。Googleは出力レートに「思考トークン」を含めると表示しているため、目に見える回答が短い場合でも、推論処理によって請求額が増える可能性があります。目に見える単語数だけでなく、測定されたAPI使用量に基づいて予算を算定してください。.
無料APIティアで「Gemini 3.1 Pro Preview」を利用することはできますか？
2026年8月4日時点で確認したGoogleの価格表によると、「Gemini 3.1 Pro Preview」の無料プランは利用不可となっています。プレビュー版の提供状況、利用制限、モデル名は変更される可能性があるため、本番環境でのワークロードを投入する前に、公式の価格表で確認してください。.
Gemini 3.1 Proのテキスト価格には、Nano Banana Proの画像出力も含まれていますか？
No. Gemini 3 Pro Image は、Gemini 3.1 Pro と同じテキスト入力およびテキスト出力レートを使用しますが、生成された画像には別途出力料金がかかります。 Googleの確認済み表によると、画像出力は100万画像出力トークンあたり$120となっており、例として1K/2K画像で約$0.134、4K画像で$0.24に相当します。.
Gemini 3 Pro Preview は、API でまだ利用可能ですか？
GoogleのGemini APIの非推奨ページには、以下の内容が記載されています gemini-3-pro-プレビュー 停止中、以下のように、 gemini-3.1-プロプレビュー 推奨される代替品として。開発者は、旧式のGemini 3 Pro APIのサンプルを使用する前に、最新のモデル一覧を確認してください。.
Gemini 3.1 Pro APIの現在の価格はいくらですか？
有料のスタンダードプランでは、Gemini 3.1 Pro Previewの料金は、20万トークンまでのプロンプトについて、入力トークン100万あたり$2.00、出力トークン100万あたり$12.00からとなります。20万トークンを超えるプロンプトの場合は、料金が高くなります。.
Gemini 3.1 Proは、バッチ価格とフレックス価格のどちらの方が安くなりますか？
はい。GoogleのGemini APIの価格表によると、Gemini 3.1 Pro Previewのバッチおよびフレックス料金が、スタンダード階層よりも低く設定されています。これらのモードは、即時の標準優先度での応答を必要としないワークロードにおいて有用です。.
