激活率上升 8%,但第二周留存下降。请转成管理层洞察。
标题:激活改善,但早期价值可能没有持续。 发生变化:更多用户完成入门,但第二周返回更少。 可能驱动:首次成功更快,但后续循环较弱。 行动:检查入门后的提示,并按获客渠道分层。 注意:暂时不要把它当成因果结论。
Gemini 3.1 Pro 是 Rivya 里更偏深度的 Gemini AI 对话模型,适合多模态研究、技术写作、结构化分析和更长的推理线程。
示例输出
适合周指标复盘、增长更新和董事会备忘录草稿。
对话
示例输出
适合周指标复盘、增长更新和董事会备忘录草稿。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
数据洞察叙事提示词的对话预览。
输出摘要
适合周指标复盘、增长更新和董事会备忘录草稿。
适合任务
支持能力
在线试用
输入设置
对话控制
当所选模型支持时,你可以控制是否联网搜索、使用多强的推理,以及是否包含模型的思考内容。
联网搜索
允许支持的模型在回答过程中调用实时网页搜索。
推理强度
可以保持模型默认,或在支持时指定更轻或更强的推理级别。
思考内容
保持模型默认,或在提供方支持时显式包含或隐藏模型的思考内容。
开始一段对话,把规划、提示词和创作方向整理成一条可复用的线程。
提示词起步
当你不想从空白输入开始时,可以先用已经映射到 Gemini 3.1 Pro 的模板,再按自己的任务改写。
模型示例
先用上方在线试用区开始生成,再结合这些示例结果判断成品质感、输出节奏和任务适配度,然后决定是否继续在完整工作台里投入更多积分。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
数据洞察叙事提示词的对话预览。
输出摘要
适合周指标复盘、增长更新和董事会备忘录草稿。
主示例
数据洞察叙事提示词的对话预览。
输入
提示词 + 可选图片
看点提示
数据洞察叙事提示词的对话预览。
每次消耗积分
按量付费 — 根据使用量消耗积分
为什么它适合
高规格 Gemini 推理和指令遵循能力
细致分析较长的资料包
视觉理解,最多 6 张图片
最适合的任务
模型示例
决策确认
决策确认
适合任务
任务接近这些情况时使用
安静事实
提供商
类别
对话
能力标签
对话
积分模式
按量付费 — 根据使用量消耗积分
输入方式
提示词 + 可选图片
提示设置
最多 20,000 字
Gemini 3.1 Pro 常见问题
Gemini 3.1 Pro 适合长篇研究资料、较大的代码仓库或规格审阅、多来源比较,以及详细的技术或产品简报。当广泛上下文和审慎遵循指令比最快响应更重要时,优先选择它。
在 Rivya 里,Gemini 3.1 Pro 当前是以对话为核心的项目,也支持围绕图片材料继续分析和回答。
整理好资料,明确需要作出的决策或比较标准,并写清期望交付物。混合资料中应注明哪些证据具有权威性,以及哪些不确定性需要明确指出。
Rivya 当前按每百万输入 token 100 积分、每百万输出 token 700 积分计费。只有需要综合较大资料集或产出可直接审阅的简报时才使用这个档位,不适合日常短问答。
较大、要求更高的研究和审阅任务可选 Gemini 3.1 Pro;快速分流可选 Gemini 3 Flash;资料和决策都简单时可选成本更低的模型。
如果这次要先验证长上下文研究材料整合、规格、方案和代码仓库级审阅、跨来源知识综合与对比,这页就够用。先在这里确认输入、方向和初步结果;等需要保存历史、连续迭代或管理素材时,再切到完整创作工作台。
这页当前就是围绕 Gemini 3.1 Pro 的对话入口来设计的。它适合先把长上下文研究材料整合需要的截图、图表或图片材料带进来。
真正发送前,先把问题、原始材料,以及截图、图表或视觉证据组织好,会比继续找额外参数更重要。对 Gemini 3.1 Pro 这类带图片理解的聊天模型来说,初步材料是否摆对位置,本身就是长上下文研究材料整合能不能成立的关键控制项。
这页可以先公开浏览,但真正发送初步消息前仍需要先登录。当前是按 token 计费:每百万输入 token 为 100 积分,每百万输出 token 为 700 积分。如果你还在整理问题或选模型,可以先在这里准备;确认要正式开聊时再登录即可。
如果你现在只是要开初步对话,查看 Gemini 3.1 Pro 能不能把长上下文研究材料整合接住,继续留在这页就够了。等任务开始需要保存上下文、挂文件、连续追问,或者把同一条线程长期保留下来时,再切到完整创作工作台会更顺。
比较替代模型
OpenAI 在 Rivya 上的高阶 GPT 对话模型,适合复杂推理、图像辅助分析、研究整合和结构化写作。
为什么考虑它
当积分提示更适合下一次运行时,可以考虑它:按量付费 - 根据使用量消耗积分。
OpenAI 在 Rivya 上更高阶的 AI 对话模型,支持更完整的结构化输入、推理强度控制与工具型对话,适合复杂分析和多步骤任务。
为什么考虑它
如果任务更接近这个方向,可以考虑它:长策略简报和决策备忘录。
OpenAI 在 Rivya 上更高阶的 Codex AI 编码模型,延续代码生成、结构化推理和工具协作能力,更适合仓库级开发项目。
为什么考虑它
如果任务更接近这个方向,可以考虑它:仓库级调试和架构审阅。
招聘评分表对话提示词的结构化对话示例。
Rivya 对话提示词模板 招聘评分表对话提示词 的线程预览。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
Rivya 对话提示词模板 A/B 测试结果解读对话提示词的线程预览。
A/B 测试结果解读对话提示词的结构化对话示例。
Rivya 对话提示词模板 A/B 测试结果解读对话提示词的线程预览。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
研究证据地图对话提示词的对话预览。
适合研究、数据和销售笔记互相拉扯时使用。
研究证据地图对话提示词的对话预览。
开发者接入
确认模型字段、参考素材规则和积分行为后,可以通过 Public API v1 调用 Gemini 3.1 Pro。