O Google DeepMind lançou o Gemini 3.1 Pro com janela de contexto de 1 milhão de tokens em beta. Para entender o que isso significa na prática, vale a pena sair das métricas de benchmark e pensar no que se torna possível quando um modelo consegue processar um volume de informação que equivale a vários livros inteiros em uma única interação.
Janela de contexto é a quantidade de informação que um modelo consegue “manter na cabeça” durante uma conversa ou tarefa. Modelos anteriores tinham janelas de 8 mil, 32 mil, 128 mil tokens. 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras — um corpus de documentos corporativos, histórico completo de um cliente, código-fonte inteiro de um sistema complexo.
O que muda operacionalmente
Hoje, quando empresas usam IA com documentos longos, precisam fragmentar o conteúdo, processar em pedaços e depois agregar os resultados. Esse processo de chunking introduz erros — conexões entre partes diferentes do documento se perdem, contexto que só faz sentido em conjunto fica separado. Com 1 milhão de tokens, um contrato de 500 páginas com todos os seus anexos vai inteiro para o modelo de uma vez.
Para due diligence jurídica, análise de contratos complexos, auditoria de código, revisão de dossiês regulatórios — qualquer tarefa que envolva manter coerência através de um corpus extenso — isso não é melhoria marginal. É mudança de categoria.
O ARC-AGI-2 e o que ele mede
O Gemini 3.1 Pro alcançou 77,1% no ARC-AGI-2, o benchmark mais desafiador atual para raciocínio de IA. O ARC-AGI-2 é projetado especificamente para resistir à memorização — testa raciocínio sobre padrões novos que o modelo nunca viu durante o treinamento. Um score de 77% não significa inteligência geral, mas indica capacidade de raciocínio abstrato bem acima de modelos anteriores.
A combinação de contexto longo com raciocínio melhorado é o que torna o Gemini 3.1 Pro relevante para casos de uso corporativos complexos: não apenas processar muito texto, mas raciocinar de forma coerente sobre ele.
O que ainda é limitação
Contexto longo não resolve o problema de atenção. Modelos com janelas muito grandes têm tendência a “perder” informações no meio do contexto — lembram bem do começo e do fim, mas atenuam o que está no meio. Isso está melhorando, mas ainda é real. Para tarefas críticas com documentos longos, validação humana dos outputs continua necessária.
Custo também é uma variável. Processar 1 milhão de tokens por inferência é significativamente mais caro do que processar 10 mil. A viabilidade econômica de usar janela completa em produção depende muito do caso de uso e da frequência das inferências.
