Gemini 3.5 Pro est-il déjà sorti ?
Non. Je vérifie souvent, car « Gemini 3.5 Pro » est l'une des requêtes IA les plus recherchées en ce moment, et les résultats de recherche regorgent de fiches techniques à l'apparence sûre d'elles pour un modèle qui n'a pas encore de page publique.
Voici ce que disent réellement trois propriétés distinctes appartenant à Google, en juillet 2026 :
- La page du modèle Gemini Pro présente Gemini 3.1 Pro comme le modèle phare actuel, avec un badge « 3.5 Pro bientôt disponible » juste au-dessus.
- La liste des modèles de l'API Gemini ne contient aucune entrée
gemini-3.5-pro, ni en Stable ni en Preview. Le Pro le plus récent que vous pouvez appeler estgemini-3.1-pro-preview. - La page des tarifs de l'API comporte une ligne Gemini 3.1 Pro et une ligne Gemini 3.5 Flash, mais aucun tarif pour 3.5 Pro.
En résumé : la génération 3.5 est bien réelle et partiellement lancée, mais son membre Pro ne l'est pas. Cette distinction prête à confusion, alors voici toute la famille en un coup d'œil.
Ce que Google a réellement confirmé
Je m'en tiendrai à ce qui figure sur les pages officielles de Google, car c'est le seul terrain solide ici.
La série 3.5 a été annoncée le 19 mai 2026 lors de Google I/O, dans un article signé par le CTO de DeepMind Koray Kavukcuoglu, aux côtés de Jeff Dean, Oriol Vinyals et Noam Shazeer. L'argument de vente de toute la gamme est « une intelligence de pointe qui passe à l'action », ce qui signifie qu'elle est optimisée pour les flux de travail agentiques et le codage, pas seulement le chat. Sur la même page, Google a écrit que 3.5 Pro est « déjà utilisé en interne » et serait « déployé le mois prochain ». Cet article est daté de mai, donc « le mois prochain » signifiait juin. On est maintenant bien au-delà.
Seul Gemini 3.5 Flash a été lancé au démarrage, et Google affirme qu'il surpasse déjà l'ancien Gemini 3.1 Pro sur plusieurs tests agentiques et de codage. Ces chiffres de Flash sont les seuls benchmarks de la génération 3.5 que Google ait publiés, ils constituent donc la meilleure base pour deviner où se situera 3.5 Pro :
Les résultats marquants de Flash mis en avant par Google sont Terminal-bench 2.1 à 76,2 % pour le travail agentique en terminal, MCP Atlas à 83,6 % pour l'appel d'outils, et CharXiv Reasoning à 84,2 % pour la lecture de graphiques complexes, ainsi qu'une revendication d'être "4 fois plus rapide que les autres modèles de pointe" en vitesse de sortie. Autre précision utile : le mode de raisonnement « Deep Think » actuellement disponible est Gemini 3.1 Deep Think, pas une variante de 3.5 Pro. Google n'a annoncé aucun 3.5 Pro Deep Think, donc n'en tenez pas un pour confirmé.
Pourquoi Gemini 3.5 Pro prend-il autant de temps ?
Google n'a donné aucun compte-rendu détaillé, mais la nature du retard est claire au vu de son propre statut « bientôt disponible » et de ce que la communauté des développeurs exprime ouvertement. La frustration est réelle, et c'est le sujet le plus discuté autour de 3.5 Pro en ce moment.
L'ambiance est à l'incrédulité : Google est passé de leader incontesté à un retard de plusieurs mois :
"Near the end of 2025, Google was on top - best LLM (Gemini 3 Pro), best video model (Veo 3.1), and best image model (Nano Banana). They seemed unstoppable. And then, they stopped. Why?"
Et les développeurs continuent de rattacher ce retard à une faiblesse précise : la fiabilité.
"Alphabet Inc.'s Google is months behind schedule on delivering Gemini 3.5 Pro, its most powerful flagship AI model, because the company has been taking time to try to improve its capabilities, particularly in coding... Seems like deepmind needs to get more internal usage"
Ce thème de « fiabilité à améliorer » compte si vous évaluez un modèle Gemini quelconque pour un usage réel, il vaut donc la peine d'être décortiqué avant de vous engager.
Ce que vous pouvez réellement utiliser aujourd'hui : Gemini 3.1 Pro
En attendant, Gemini 3.1 Pro est le modèle phare, et ce n'est pas un lot de consolation. Sur le propre tableau de performance de Google, il arrive en tête sur GPQA Diamond (94,3 %), Humanity's Last Exam (44,4 %), ARC-AGI-2 (77,1 %), et LiveCodeBench Pro (2887 Elo), et il se dispute la première place sur SWE-Bench Verified avec Claude Opus à un cheveu près (80,6 % contre 80,8 %). Les spécifications essentielles :
| Spécification | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|
| Identifiant du modèle | gemini-3.1-pro-preview |
| Statut | Preview |
| Contexte en entrée | 1M tokens |
| Limite de sortie | 64k tokens |
| Date limite des connaissances | Janvier 2025 |
| Modalités d'entrée | Texte, image, vidéo, audio, PDF |
| Utilisation d'outils | Appel de fonctions, sortie structurée, recherche, exécution de code |
Spécifications tirées de la page du modèle Gemini 3.1 Pro. Il est disponible dans l'application Gemini, Google AI Studio, l'API Gemini, et Google Antigravity.
Tarifs de Gemini 3.1 Pro et 3.5 Flash
C'est souvent ici que se joue la décision « lequel choisir », voici donc les tarifs réels de l'API (par million de tokens, niveau standard). Pro est la seule famille dont le tarif change au seuil des 200 000 tokens.
| Modèle | Entrée (≤200k) | Entrée (>200k) | Sortie (≤200k) | Sortie (>200k) | Niveau gratuit |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 2,00 $ | 4,00 $ | 12,00 $ | 18,00 $ | Non |
| Gemini 3.5 Flash | 1,50 $ | 1,50 $ | 9,00 $ | 9,00 $ | Oui |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 0,25 $ | 0,25 $ | 1,50 $ | 1,50 $ | Oui |
Chiffres tirés de la page des tarifs de l'API Gemini. Les niveaux Batch et Flex, moins chers, réduisent ces tarifs environ de moitié, tandis qu'un niveau Priority coûte plus cher. Un piège à prévoir dans votre budget : l'ancrage avec Google Search est gratuit pour les 5 000 premiers prompts par mois sur toute la famille Gemini 3, puis 14 $ pour 1 000 requêtes au-delà.
Si vous préférez payer un prix fixe grand public plutôt que de compter les tokens, Google a renommé ses forfaits après l'I/O :
| Forfait | Prix | Stockage | Ce que vous obtenez |
|---|---|---|---|
| Google AI Plus | 4,99 $/mois | 400 Go | Application Gemini, Gemini Notebook |
| Google AI Pro | 19,99 $/mois | 5 To | Limites plus élevées, 10 $/mois de crédits Cloud |
| Google AI Ultra (5x) | 99,99 $/mois | 20 To | Usage 5x, Project Genie |
| Google AI Ultra (20x) | 199,99 $/mois | Le plus élevé | Usage 20x sur Gemini et Antigravity |
Tarifs en direct depuis les forfaits Google AI. Pour un comparatif de coûts plus complet, incluant comment ces prix se positionnent face aux tarifs de Gemini 3 et aux meilleures alternatives à Gemini, ces deux guides vont plus loin que ce que je peux couvrir ici.
Ce que disent les vrais utilisateurs de Gemini Pro
Les benchmarks sont une chose, l'usage quotidien en est une autre, et le verdict des développeurs sur la gamme Gemini Pro est vraiment partagé. Les points positifs sont réels : plusieurs personnes utilisent 3.x Pro comme modèle principal au quotidien pour sa rapidité et son taux d'erreur au quotidien plus faible que ChatGPT.
"In my experience Gemini 3.0 pro is noticeably better than chatgpt 5.2 for non-coding tasks. The latter gives me blatantly wrong information all the time, the former very rarely."
Mais la plainte récurrente, celle-là même que la refonte de 3.5 Pro est censée corriger, c'est l'hallucination faite avec assurance :
"Use ChatGPT, and it's ask a question, get an answer, done... But use Gemini? You get burned by the hallucinations Gemini casually spews out on a daily basis. You develop a habit of fact checking every single answer."
Et pour le codage agentique en particulier, le ressenti est encore plus négatif, avec des retours faisant état de boucles infernales plutôt que de lacunes d'intelligence brute :
"My sense is that the Gemini models are very capable but the Gemini CLI experience is subpar compared to Claude Code and Codex... it can get confused, fall into doom loops, and generally lose the plot."
C'est toute la tension de l'acheteur en une phrase : les benchmarks disent d'essayer, le monde réel dit de le surveiller de près. C'est exactement pour cette raison que, pour tout ce qui touche au client, je me soucie moins du numéro de modèle que de la couche construite par-dessus.
Le modèle est le moteur, pas la voiture
Voici l'angle que je vous laisse, surtout si vous êtes tombé sur cet article en cherchant quel modèle utiliser pour bâtir votre support client. Les modèles de pointe se dépassent les uns les autres toutes les quelques semaines. Gemini 3.1 Pro mène la course aujourd'hui, 3.5 Pro le dépassera, GPT et Claude riposteront, et ainsi de suite. Si votre automatisation du support est soudée à un seul modèle, chacune de ces sorties devient un projet de migration.
Ce qui décide réellement si un agent IA de support est bon ou non, ce n'est pas le modèle de base, c'est tout ce qui est construit autour : est-il entraîné sur vos connaissances, pouvez-vous poser des garde-fous sur ce qu'il est autorisé à dire, et pouvez-vous le tester avant qu'il ne touche un vrai client. J'ai passé assez de temps à observer un bot à l'air sûr de lui donner une mauvaise réponse pour savoir que l'inquiétude liée aux hallucinations évoquée plus haut est l'enjeu central du support. La solution n'est pas un meilleur numéro de modèle, c'est un système qui simule d'abord sur vos vrais tickets passés et ne répond automatiquement que là où c'est prouvé sûr.
Essayez eesel pour un support IA qui n'est verrouillé sur aucun modèle
Ce système, c'est eesel. C'est un agent IA pour le support client qui fonctionne avec des modèles de pointe comme Gemini en coulisses, se connecte à votre helpdesk existant (Zendesk, Freshdesk, Gorgias, et plus encore), et s'entraîne sur vos tickets passés et votre centre d'aide. Ainsi, quand le prochain Gemini, GPT ou Claude sort, vous bénéficiez de la mise à niveau sans avoir à tout réarchitecturer.
L'élément différenciant qui répond directement à la crainte des hallucinations évoquée plus haut : eesel simule sur des milliers de vos tickets historiques avant sa mise en production, afin que vous voyiez d'abord le taux de résolution et les réponses exactes sur de vraies questions, puis vous augmentez l'automatisation uniquement là où c'est sûr. C'est gratuit à essayer et la configuration prend quelques minutes, sans besoin de surveiller le modèle.
Questions fréquentes
Gemini 3.5 Pro est-il sorti ?
gemini-3.5-pro dans l'API, ni de ligne tarifaire pour 3.5 Pro. La famille 3.5 au sens large a bien été lancée (Flash et Live Translate), mais pas le membre Pro.Quand Gemini 3.5 Pro va-t-il sortir ?
Quel est le prix de Gemini 3.1 Pro ?
Dois-je utiliser Gemini 3.1 Pro ou Gemini 3.5 Flash ?
Puis-je utiliser Gemini 3.5 Pro pour automatiser le support client ?
Article by
Kurnia Kharisma Agung Samiadjie
Kurnia is a software engineer and writer at eesel AI with two years of SEO experience, writing about AI tools, helpdesk software, and customer support. He pairs a developer's understanding of how these products are built with search-driven research into what actually ranks and resonates with the people searching for them.
