gemini-3.1-pro-preview vs customtools: 6 diferenças principais para ajudar você a escolher o modelo de Agente certo

gemini-3.1-pro-preview e gemini-3.1-pro-preview-customtools são dois endpoints de modelo lançados pelo Google no mesmo dia, com o mesmo preço e a mesma capacidade de raciocínio, mas com comportamentos completamente diferentes. Este artigo compara as diferenças entre os dois a partir de 6 dimensões cruciais, ajudando você a fazer a escolha certa no desenvolvimento de Agents.

Valor central: Ao terminar de ler, você saberá exatamente em qual cenário usar a versão padrão ou a versão customtools, evitando dores de cabeça no desenvolvimento do seu Agent.

gemini-3-1-pro-preview-vs-customtools-comparison-guide-pt-pt 图示


Direto ao ponto: quando usar cada versão

Se você está com pressa, dê uma olhada nesta tabela:

Seu cenário Qual escolher Motivo
Chat puro / Perguntas e respostas Versão Padrão Qualidade mais estável
Tradução / Análise de texto Versão Padrão Não envolve chamadas de ferramentas
Geração de código (sem ferramentas) Versão Padrão Saída direta de código
Assistente de programação (com ferramentas como view_file) Versão customtools Garante que a ferramenta seja chamada corretamente
Agent de DevOps (bash + ferramentas personalizadas) Versão customtools Evita que o modelo use sempre o bash para ignorar ferramentas
Fluxo de trabalho MCP Versão customtools Garantia de prioridade das ferramentas
Na dúvida? Comece com a padrão; se as ferramentas forem ignoradas, mude para customtools Recomendação oficial do Google

🎯 Palavras oficiais do Google: "Se você estiver usando o gemini-3.1-pro-preview e o modelo ignorar suas ferramentas personalizadas em favor de comandos bash, tente o modelo gemini-3.1-pro-preview-customtools."


Diferença 1: Prioridade de chamada de ferramentas — A diferença principal

Esta é a única diferença essencial entre as duas versões. Quando o modelo possui simultaneamente as capacidades de "execução bash" e "ferramentas personalizadas", como ele escolhe?

O problema da versão padrão: usar o bash "na surdina"

Quando você registra a ferramenta view_file na versão padrão, mas pede para ele visualizar um arquivo:

Usuário: "Veja o conteúdo de src/main.py"
Comportamento da versão padrão: Executa o comando bash `cat src/main.py`  ← Ignorou sua ferramenta!

Nas discussões de desenvolvedores no Hacker News, vários relataram problemas semelhantes:

  • "O modelo tenta editar arquivos de formas estranhas, em vez de usar as ferramentas de edição de texto fornecidas"
  • "A capacidade de chamada de ferramentas é inferior, ele costuma 'pegar atalhos'"
  • "Fica preso em loops facilmente e não consegue avançar"

A correção da versão customtools: Respeito às suas ferramentas

Usuário: "Veja o conteúdo de src/main.py"
Comportamento da versão customtools: Chama view_file("src/main.py")  ← Usa a ferramenta que você registrou ✓
Cenário Comportamento da versão padrão Comportamento da versão customtools
Visualizar arquivo cat src/main.py (bash) view_file("src/main.py")
Pesquisar código grep -r "TODO" *.py (bash) search_code("TODO", "*.py")
Editar arquivo sed -i 's/old/new/' file (bash) edit_file(path, old, new)
Listar arquivos ls -la src/ (bash) list_files("src/")
Executar testes pytest tests/ (bash) run_tests("tests/")

Diferença 2: Desempenho de qualidade geral — A versão padrão é mais estável

O Google incluiu um aviso importante em sua documentação oficial:

"Embora o gemini-3.1-pro-preview-customtools seja otimizado para fluxos de agentes que utilizam ferramentas personalizadas e bash, você pode notar flutuações na qualidade em alguns casos de uso que não se beneficiam de tais ferramentas."

Isso significa que a versão customtools pode não ser tão estável quanto a padrão nos seguintes cenários:

Tipo de cenário Qualidade da versão padrão Qualidade da versão customtools Explicação
Conversa em texto puro ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ Pode haver pequenas oscilações
Escrita de textos longos ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ Sem ferramentas envolvidas, a versão padrão é superior
Raciocínio matemático ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ A capacidade central de raciocínio é a mesma
Geração de código (sem ferramentas) ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ Versão padrão levemente superior
Agent + Ferramentas personalizadas ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ customtools é visivelmente melhor
Uso misto de bash + ferramentas personalizadas ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ A principal vantagem da customtools

Ponto-chave: A versão customtools não é um modelo "mais forte", mas sim uma versão ajustada para ser "mais focada em chamadas de ferramentas". Em cenários que não envolvem ferramentas, a versão padrão acaba sendo melhor.

💡 Dica de escolha: Se mais de 50% das requisições do seu app não envolvem chamadas de ferramentas, recomendo manter a versão padrão como default e alternar para a customtools apenas em fluxos de Agent. O APIYI (apiyi.com) permite alternar o parâmetro model dinamicamente no código, dependendo do cenário.


Diferença 3: Parâmetros e especificações do modelo — Completamente idênticos

As duas versões são exatamente iguais no nível de "especificações de hardware":

Especificação Versão Padrão Versão customtools
Contexto de entrada 1.048.576 tokens 1.048.576 tokens
Saída máxima 65.536 tokens 65.536 tokens
Preço de entrada (≤200K) $2.00 / 1M tokens $2.00 / 1M tokens
Preço de entrada (>200K) $4.00 / 1M tokens $4.00 / 1M tokens
Preço de saída (≤200K) $12.00 / 1M tokens $12.00 / 1M tokens
Preço de saída (>200K) $18.00 / 1M tokens $18.00 / 1M tokens
Cache de contexto $0.20-$0.40 / 1M $0.20-$0.40 / 1M
ARC-AGI-2 77.1% Igual (não publicado separadamente)
SWE-Bench 80.6% Igual (não publicado separadamente)
GPQA Diamond 94.3% Igual (não publicado separadamente)
Sistema de pensamento Low / Medium / High Low / Medium / High
Entrada multimodal Texto/Imagem/Áudio/Vídeo Texto/Imagem/Áudio/Vídeo

Destaque: O Google não publicou dados de benchmark separados para a versão customtools, pois o modelo subjacente é o mesmo. A diferença reside apenas no ajuste (tuning) do comportamento de chamada de ferramentas.


Diferença 4: Método de chamada da API — Apenas o parâmetro model muda

gemini-3-1-pro-preview-vs-customtools-comparison-guide-pt-pt 图示

Exemplo de código: Alternando entre a versão padrão e a versão customtools

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interface unificada da APIYI
)

# Define ferramentas personalizadas
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "view_file",
        "description": "Visualiza o conteúdo de um arquivo específico",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "file_path": {"type": "string", "description": "Caminho do arquivo"}
            },
            "required": ["file_path"]
        }
    }
}]

# Versão padrão: Pode pular a ferramenta
resp_standard = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Ver src/main.py"}],
    tools=tools
)

# Versão customtools: Prioriza o uso da ferramenta
resp_custom = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview-customtools",
    messages=[{"role": "user", "content": "Ver src/main.py"}],
    tools=tools
)

# Compara a diferença de comportamento
print("Versão padrão:", resp_standard.choices[0].message)
print("customtools:", resp_custom.choices[0].message)

Diferença 5: Experiência real do desenvolvedor — Feedback da comunidade

Os feedbacks de desenvolvedores no Hacker News e GitHub revelam os pontos de dor da versão padrão em cenários de Agentes:

Problemas da versão padrão em cenários de Agentes

Feedback de desenvolvedores em discussões no Hacker News:

Descrição do problema Análise da causa O customtools resolve?
"O modelo tenta editar arquivos de formas estranhas, sem usar as ferramentas de edição de texto fornecidas" A versão padrão prioriza o bash Resolve — Prioriza o uso de ferramentas personalizadas
"Capacidade ruim de chamada de ferramentas, frequentemente faz rodeios" Baixa prioridade das ferramentas Resolve — Aumenta a prioridade das ferramentas
"Facilmente entra em loops e não consegue avançar" Confusão na alternância entre ferramentas e bash Resolve parcialmente — O caminho das ferramentas fica mais claro
"Consome muitos tokens de pensamento e depois faz algo sem sentido" Conflito entre o raciocínio do modelo e a escolha da ferramenta Resolve parcialmente — A escolha da ferramenta é mais assertiva
"Preciso ficar dizendo o tempo todo para ele continuar ou terminar" Problema no loop principal do Agente Não resolve — Este é um problema geral do modelo

A prática do GitHub Copilot

A equipe do GitHub Copilot destacou ao integrar o Gemini 3.1 Pro:

"O modelo apresenta um excelente desempenho no ciclo edit-then-test (editar e testar), com alta precisão de ferramentas, atingindo o objetivo com menos chamadas de ferramentas."

Isso mostra que, sob o framework correto de chamada de ferramentas, a capacidade de Agente do Gemini 3.1 Pro é muito forte. A versão customtools foi feita justamente para que essa "alta precisão de ferramentas" seja acionada de forma mais confiável.

🚀 Sugestão prática: Se você está construindo produtos do tipo assistente de código, recomendamos começar direto pela versão customtools para evitar o problema de "pular" ferramentas da versão padrão. Você pode implantar e testar rapidamente através do APIYI (apiyi.com).


Diferença 6: Frameworks de Agentes e ferramentas de codificação recomendados

Ferramenta/Framework Versão recomendada Motivo
Agente próprio (com ferramentas personalizadas) customtools Garante que as ferramentas sejam chamadas corretamente
Produtos estilo Claude Code customtools Necessita de ferramentas como view_file, edit_file, etc.
Cursor customtools O conjunto de ferramentas da IDE precisa de garantia de prioridade
GitHub Copilot Já possui adaptação nativa O Copilot otimizou as chamadas de ferramentas por conta própria
Agente LangChain customtools As ferramentas registradas no framework precisam ser chamadas com prioridade
Agente de protocolo MCP customtools Ferramentas MCP precisam de prioridade
Aplicações RAG puras Versão padrão Geralmente não envolvem conflitos entre bash e ferramentas
Aplicações de Chat Versão padrão Não envolvem chamadas de ferramentas
API de geração de conteúdo Versão padrão Saída apenas em texto

如何判断是否需要从标准版切换到 customtools 版

gemini-3-1-pro-preview-vs-customtools-comparison-guide-pt-pt 图示

快速诊断清单

如果你在使用标准版时遇到以下情况,说明应该切换到 customtools 版:

  • 模型执行 cat 而不是调用你的 view_file
  • 模型执行 grep 而不是调用你的 search_code
  • 模型执行 sed 而不是调用你的 edit_file
  • 模型在工具调用日志中频繁出现 bash 命令
  • 模型的工具调用率低于预期 (低于 50%)
  • 模型似乎「不知道」有自定义工具可用

出现 2 条以上,建议立即切换到 gemini-3.1-pro-preview-customtools


进阶: 在代码中动态切换两个版本

最佳实践不是「二选一」,而是根据请求类型动态路由:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 统一接口
)

def smart_route(messages, tools=None):
    """根据是否需要工具,动态选择模型版本"""
    if tools and len(tools) > 0:
        # 有自定义工具 → 用 customtools 版确保工具被调用
        model = "gemini-3.1-pro-preview-customtools"
    else:
        # 纯对话/推理 → 用标准版确保质量稳定
        model = "gemini-3.1-pro-preview"

    return client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        tools=tools
    )

# 场景 1: 纯推理 → 自动选标准版
resp1 = smart_route(
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠原理"}]
)

# 场景 2: Agent 工作流 → 自动选 customtools 版
tools = [{"type": "function", "function": {
    "name": "view_file",
    "description": "查看文件",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {
        "path": {"type": "string"}
    }, "required": ["path"]}
}}]

resp2 = smart_route(
    messages=[{"role": "user", "content": "查看 config.py"}],
    tools=tools
)

💰 成本提示: 两个版本价格完全相同,动态路由不会增加任何额外成本。通过 APIYI apiyi.com 的统一接口,切换模型就像改一个字符串一样简单。


Perguntas Frequentes

Q1: A versão customtools é mais cara?

Não. O preço das duas versões é exatamente o mesmo: Entrada $2.00 / 1M tokens, Saída $12.00 / 1M tokens. Ao fazer a chamada através da plataforma APIYI (apiyi.com), você pode usar as duas versões com a mesma API Key.

Q2: Eu uso apenas function calling, mas não dei permissão de execução para o bash. Preciso usar a versão customtools?

Geralmente não. A versão customtools foi criada principalmente para resolver o problema de "quando o bash e ferramentas personalizadas coexistem, o modelo prioriza o bash". Se o seu Agent não tem capacidade de execução bash, a chamada de ferramentas da versão padrão já é suficientemente confiável.

Q3: O que exatamente é essa “flutuação de qualidade” da versão customtools?

O Google não divulgou dados específicos. Pelo feedback dos desenvolvedores, isso se reflete principalmente em cenários que não envolvem ferramentas, como conversas puras ou geração de textos longos, onde a consistência da saída e o estilo de escrita podem variar um pouco. Para cenários de Agents com uso intensivo de ferramentas, a qualidade geral da versão customtools acaba sendo superior.

Q4: Posso usar as duas versões ao mesmo tempo?

Com certeza. O recomendado é fazer um roteamento dinâmico no seu código baseando-se no tipo de requisição: envie requisições que envolvem chamadas de ferramentas para a versão customtools e requisições de texto puro para a versão padrão. Através da interface unificada da APIYI (apiyi.com), basta alterar o parâmetro model.


Resumo: Comparativo rápido de 6 pontos entre Versão Padrão vs. Customtools

# Dimensão de Comparação Versão Padrão Versão customtools Sugestão de Escolha
1 Prioridade de Ferramentas Pode priorizar o bash Prioriza ferramentas personalizadas Use customtools para Agents
2 Qualidade Geral Equilibrada em todos os cenários Pequenas flutuações em cenários sem ferramentas Use padrão para tarefas gerais
3 Especificações/Preço Exatamente iguais Exatamente iguais Sem diferença de custo
4 Chamada de API Apenas o parâmetro model muda Apenas o parâmetro model muda Troca instantânea
5 Feedback da Comunidade Chamada de ferramenta instável Chamada de ferramenta mais confiável Cenários de Agent: vá de customtools
6 Frameworks Aplicáveis Chat/RAG/Inferência pura Cursor/Claude Code/MCP Depende do tipo da sua aplicação

Resumo em uma frase: A customtools não é uma versão de upgrade, mas sim uma versão especializada — o mesmo cérebro, mas com uma estratégia diferente de escolha de ferramentas. Desenvolva Agents com a customtools e use a versão padrão para os demais cenários. Você pode alternar livremente entre as duas versões na APIYI (apiyi.com) usando a mesma API Key.

Guia Rápido de Decisão

Sua dúvida Resposta
Só faço aplicações de chat Use a versão padrão
Estou desenvolvendo um Agent Use a versão customtools
Qual das duas versões é mais "forte"? A capacidade de raciocínio é a mesma, mas a customtools é mais confiável em chamadas de ferramentas
Preciso mudar o código para trocar? Basta alterar o parâmetro model, o restante do código permanece igual
Existe diferença de custo? Absolutamente nenhuma

Referências

  1. Documentação do Google AI: Página do modelo Gemini 3.1 Pro Preview

    • Link: ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview
    • Descrição: Introdução ao endpoint customtools e precauções de uso.
  2. Guia do Desenvolvedor Gemini 3: FAQ — Quando trocar de modelo

    • Link: ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3
    • Descrição: Recomendações oficiais sobre o momento ideal para migrar da versão padrão para a versão customtools.
  3. Changelog da API Gemini: Registro de lançamento de 19 de fevereiro de 2026

    • Link: ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog
    • Descrição: Anúncio oficial do primeiro lançamento da variante customtools.
  4. Discussão no Hacker News: Feedback de desenvolvedores sobre a chamada de ferramentas (tool calling) do Gemini 3.1 Pro

    • Link: news.ycombinator.com/item?id=47074735
    • Descrição: Experiências reais de desenvolvedores e relatos de problemas.
  5. Changelog do GitHub Copilot: Integração do Gemini 3.1 Pro

    • Link: github.blog/changelog/2026-02-19-gemini-3-1-pro-is-now-in-public-preview-in-github-copilot
    • Descrição: Avaliação da precisão das ferramentas em cenários de assistente de codificação.

📝 Autor: APIYI Team | Para troca de conhecimentos técnicos, visite APIYI apiyi.com
📅 Data de atualização: 20 de fevereiro de 2026
🏷️ Palavras-chave: gemini-3.1-pro-preview-customtools, comparação com versão padrão, desenvolvimento de Agents, chamada de ferramentas, function calling, seleção de modelo

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