Gemini 3.1 Pro voor coderen: slim, maar lastig in gebruik

Je hoort overal over nieuwe AI-modellen die slimmer, sneller en goedkoper zijn dan de vorige. Op papier lijkt het soms alsof je alleen nog maar op een knop hoeft te drukken en je hele project staat klaar.

Gemini 3.1 Pro van Google is zo’n model dat op benchmarks heel indrukwekkend scoort, zeker voor coderen. Maar als je er echt mee gaat bouwen, merk je pas hoe anders het voelt dan die mooie grafieken doen vermoeden.

Hier kijk je naar hoe Gemini 3.1 Pro zich gedraagt bij concrete coding-taken: een game, een chatapp, een landing page en gebruik in coding tools. Je ziet waar het model sterk in is, waar het struikelt en wanneer je beter voor een ander model kiest.

Een tower defense game als praktijktest

Een tower defense game is een handige stresstest voor een AI-model. Het is vooral front-end werk, maar er zit genoeg complexiteit in: spelregels, interface, animaties en spelstatus die allemaal tegelijk moeten kloppen.

De opdracht was vrij concreet: bouw in één keer een complete tower defense game met een vaste route, vijanden in golven, geld per kill en levens die je kwijtraakt als vijanden het einde halen. Minstens drie soorten torens, upgrades, een simpele interface om torens te plaatsen, verkopen en upgraden, plus knoppen voor pauze, herstart en de volgende golf.

Gemini 3.1 Pro leverde een spel dat gewoon draaide in de browser. Geen ontbrekende bestanden, geen grote fouten waardoor je eerst een half uur moet debuggen voordat je iets ziet. Dat is al een stap vooruit vergeleken met veel modellen van een paar maanden geleden.

Toch voelde het eindresultaat wat houterig. De interface werkte, maar was niet intuïtief. Je moest bijvoorbeeld eerst op het raster klikken en daarna een toren kiezen, terwijl je in de meeste tower defense spellen juist eerst een toren selecteert en dan een plek kiest.

Dat soort kleine dingen maakt dat het spel minder natuurlijk aanvoelt. Je merkt dat het technisch klopt, maar je mist het gevoel dat iemand er echt over heeft nagedacht hoe een speler het ervaart.

Vergeleken met een model als Sonnet 4.6 was de gebruikerservaring duidelijk minder. De basisfuncties zaten erin, maar de afwerking en het gevoel van een “af” spel ontbraken. Het is geen game die je zonder schaamte online zet als eigen project.

Wat er onder de motorkap goed gaat in de game

Als je de game-opdracht uit elkaar trekt in losse eisen, zie je beter waar Gemini 3.1 Pro wel sterk in is. Op de harde logica scoort het model gewoon prima: vaste route, vijanden in golven, geld per kill en levens die dalen als er iets doorheen glipt, dat zat er allemaal netjes in.

Ook de drie soorten torens met verschillende eigenschappen waren aanwezig. Denk aan torens met meer schade, meer bereik of een hogere vuursnelheid, en upgrades die daar nog een schepje bovenop doen.

Upgrades werkten in de basis goed. Je kon torens sterker maken en dat had ook echt effect op het spelverloop. Op dat vlak kun je het model dus zijn gang laten gaan en daarna zelf de details aanscherpen.

De zwakke plekken zaten vooral in de bediening en de presentatie. De interface voor torens plaatsen, verkopen en upgraden was onhandig en niet echt logisch. Je moest net te veel nadenken over hoe het bedoeld was.

Ook de visuele kant voelde standaard en wat zielloos. Geen duidelijke feedback als je een fout maakt, geen kleine animaties die het spel levendiger maken, en weinig aandacht voor dingen als leesbare fonts en duidelijke kleuren.

Als je het streng beoordeelt, kom je uit op: het draait, de regels kloppen, maar het voelt niet als een spel dat je trots laat zien. Voor een snel prototype is dat misschien genoeg, maar als je hoopt op een bijna kant-en-klaar project, valt het tegen.

Zo haal je meer uit Gemini bij dit soort games

Als je toch met Gemini 3.1 Pro een game wilt bouwen, helpt het als je de opdracht wat strakker maakt. Laat het model eerst alleen de spelregels en datastructuren bouwen, en pas daarna de interface.

Je kunt bijvoorbeeld in stappen werken:

1. Stap 1: Laat het alleen de logica voor vijanden, torens, golven en levens maken.
2. Stap 2: Vraag daarna om een simpele, klikbare interface zonder styling.
3. Stap 3: Pas als dat werkt, vraag je om verbeteringen in bediening en uiterlijk.

Door het zo op te knippen, voorkom je dat het model in één keer te veel moet overzien. Jij houdt dan meer controle over de kwaliteit van elke laag.

Waarom Gemini 3.1 Pro lastig is in coding tools

De echte problemen met Gemini 3.1 Pro komen naar voren als je het in een coding tool gebruikt. Denk aan omgevingen zoals Cursor, Claude Code of Converge, waar de AI niet alleen tekst uitspuugt, maar ook tools aanroept, bestanden aanpast en context meekrijgt.

Zo’n omgeving werkt met een soort harnas om het model heen: een systeemprompt, een lijst met tools, beschrijvingen van die tools en een contextmanager die alles bij elkaar houdt. Het idee is dat het model zich netjes aan de spelregels houdt en alleen doet wat binnen dat harnas is afgesproken.

Bij Gemini 3.1 Pro gaat dat opvallend vaak mis. Het model probeert regelmatig buiten dat harnas te treden en doet dingen die gewoon niet de bedoeling zijn.

Een bekend voorbeeld is dat het zijn interne denkstappen laat zien. Dat zijn stukken tekst die juist verborgen horen te blijven, zodat jij alleen het eindresultaat ziet. Als dat opeens in je scherm staat, voelt het rommelig en onprofessioneel.

Ook gooit het soms de ruwe uitvoer van tool-calls direct in de chat. In plaats van die netjes achter de schermen te verwerken en alleen een samenvatting te tonen, krijg je dan halve JSON-blokken, foutmeldingen of logs in beeld.

Dat soort gedrag maakt het onbetrouwbaar in een ontwikkelomgeving. Je wilt dat een model rustig en voorspelbaar met tools omgaat, niet dat het halverwege een taak rare tekens, interne blokken of halfbakken tool-uitvoer in je scherm dumpt.

Wat dit betekent als je er dagelijks mee wilt werken

Als je een model echt in je workflow wilt hangen, gelden andere eisen dan bij een losse prompt. Dan wil je stabiliteit, herhaalbaar gedrag en zo min mogelijk verrassingen.

Bij Gemini 3.1 Pro moet je nu te vaak opletten of het zich wel aan de regels houdt. Sommige platforms kiezen er daarom voor om het model nog niet breed uit te rollen naar gebruikers, juist omdat het harnas niet goed gerespecteerd wordt.

Je kunt het wel gebruiken voor losse taken in een simpele chatomgeving, maar als vaste motor achter een coding tool is het op dit moment een risico.

Een eigen ChatGPT-achtige app bouwen

Een stap zwaarder dan een spelletje is een volledige AI-chatapp bouwen, een soort eigen ChatGPT. Dat vraagt om meer dan alleen een tekstvak en een API-call.

Je hebt gebruikersaccounts nodig, gespreksgeschiedenis, instellingen, een nette interface, en vaak ook dingen als thema’s, notificaties en ondersteuning voor afbeeldingen of audio. Het is dus een echte integratietest voor een model.

De opdracht aan Gemini 3.1 Pro was bewust ambitieus: contextbewuste gesprekken, nette opmaak met vet, cursief en codeblokken, typing indicators, leesstatus, geschiedenis met zoeken en export, thema-instellingen en notificaties. Daarbovenop ondersteuning voor afbeeldingen en audio, geheugen over meerdere gesprekken en een moderne, toegankelijke interface.

Een model als Sonnet 4.6 wist met dezelfde opdracht in één keer een verrassend complete app te bouwen. Met streaming, geschiedenisbeheer, multimodale invoer en genoeg functies om als basisproject te gebruiken.

Gemini 3.1 Pro liep hier juist vast. In plaats van rustig tools aan te roepen en stap voor stap de app op te bouwen, begon het opnieuw uit het harnas te breken.

Tool-uitvoer verscheen in de chat, de structuur van de reactie viel uit elkaar en het proces stokte. Je ziet dan dat het model niet meer toekomt aan het afronden van losse onderdelen, maar blijft hangen in halve stappen.

Op een gegeven moment kun je dan alleen nog de generatie afbreken, omdat het duidelijk is dat het nergens meer heen gaat. Voor een serieuze app is dat gewoon niet werkbaar.

Hoe je zo’n project slimmer aanpakt met Gemini

Als je toch een chatapp met Gemini wilt bouwen, kun je het model beter gebruiken als helper dan als projectleider. Laat het niet de hele architectuur in één keer bepalen, maar stel gerichte vragen per onderdeel.

• Vraag eerst om een simpel datamodel voor gesprekken, berichten en gebruikers.
• Laat het daarna een basis-API uitschrijven met een paar routes.
• Gebruik het vervolgens om losse UI-componenten te bouwen, zoals een chatbubbel of een zijbalk met gesprekken.
• Test elke stap direct zelf, in plaats van te wachten tot het hele project “af” is.

Zo hou je de controle en gebruik je de denkkracht van het model zonder dat het hele proces vastloopt.

Een landing page aanpassen: waar het wel bruikbaar is

Een lichtere test was het aanpassen van een bestaande landing page voor een side project. De vraag aan Gemini 3.1 Pro was simpel: maak het ontwerp moderner en voeg een hero-afbeelding toe.

Er was bewust geen lange briefing, juist om te zien hoe het model zelf keuzes maakt. Dus geen uitgewerkt design, alleen wat globale wensen.

Gemini paste de pagina wel aan, maar het resultaat voelde erg generiek. Het soort ontwerp waarvan je meteen ziet dat een AI het heeft gemaakt: veel standaardblokken, weinig karakter en tekst die net te glad is zonder echt iets te zeggen.

De hero-afbeelding sloot ook niet goed aan. In plaats van een duidelijke visuele blikvanger die het product of idee versterkt, werd het iets dat los stond van de rest van de pagina.

Als je zoiets op je eigen site zou zetten, zou je het waarschijnlijk snel weer aanpassen. Niet omdat het totaal fout is, maar omdat het niet voelt alsof het bij jouw project hoort.

Waar Gemini hier wél handig voor is

Voor snelle schetsen of om ideeën op te doen, kun je Gemini hier prima voor gebruiken. Zie het als een soort ruwe schets die je daarna zelf bijwerkt.

Je kunt bijvoorbeeld vragen om drie varianten van een hero-sectie, met verschillende indelingen en teksten. Daarna pak je de beste elementen en maak je ze zelf menselijker en concreter.

Ook voor het uittypen van herhalende blokken, zoals prijstabellen of FAQ-secties, is het model handig. Jij bepaalt de inhoud, Gemini vult de structuur en basisstijl in.

Benchmarks, rekenkracht en kosten

Als je alleen naar de cijfers kijkt, lijkt Gemini 3.1 Pro bijna te mooi om waar te zijn. Op allerlei benchmarks voor algemene intelligentie en specifiek voor coderen scoort het model extreem hoog.

Op sommige ranglijsten staat het ruim boven andere bekende modellen. Dat geeft het imago van een model dat alles aankan, van wiskunde tot complexe code.

Daar komt bij dat het model opvallend efficiënt omgaat met rekenkracht. Bij een zware test zoals de Artificial Analysis Index mag een model zoveel “nadenken” als het wil per probleem.

Daar blijkt Gemini 3.1 Pro veel minder redeneer-tokens te verbruiken dan concurrenten als GPT-5.2 en Opus 4.6. Het komt dus met goede antwoorden zonder eindeloos door te ratelen in de achtergrond.

In dollars uitgedrukt is dat verschil flink. Waar GPT-5.2 voor die redeneer-tokens op een paar duizend dollar uitkomt en Opus ergens in het midden zit, blijft Gemini ongeveer op een derde van de kosten van GPT-5.2 hangen.

Dat maakt het voor grote workloads financieel interessant. Zeker als je veel analyses draait of veel gebruikers tegelijk hebt, tikt dat verschil hard aan.

De spanning tussen cijfers en praktijk

Juist hier zit de spanning bij dit model. Op papier heb je iets dat heel slim is en relatief goedkoop draait.

Maar als het in de praktijk niet betrouwbaar met tools omgaat en rare dingen doet in je ontwikkelomgeving, heb je daar als ontwikkelaar weinig aan. Je koopt liever iets dat iets minder slim is, maar wel voorspelbaar.

Benchmarks meten vooral denkkracht in een gecontroleerde omgeving. Ze zeggen minder over hoe netjes een model zich gedraagt in een echt product met echte gebruikers.

Hoe je Gemini 3.1 Pro het beste inzet

Als je vooral naar ruwe denkkracht kijkt, is Gemini 3.1 Pro indrukwekkend. Het model kan complexe problemen aanpakken, scoort hoog op allerlei ranglijsten en is daarbij ook nog eens betaalbaar in gebruik.

Voor analyse, brainstorms of losse codefragmenten is dat best aantrekkelijk. Denk aan het uitleggen van een lastig algoritme, het herschrijven van een stuk code of het bedenken van testcases.

Zodra je het inzet als vaste hulp in je ontwikkelproces, veranderen de eisen. Dan moet een model netjes met tools omgaan, zich houden aan het harnas van je coding tool en geen rare uitglijders maken midden in een taak.

Precies daar gaat het nu nog te vaak mis bij Gemini 3.1 Pro. Je kunt er niet blind op vertrouwen dat het zich gedraagt zoals jij en je tooling verwachten.

Handige gebruiksscenario’s voor nu

Er zijn genoeg situaties waarin Gemini 3.1 Pro wél handig is. Zeker als je het inzet als denkmachine naast andere, stabielere modellen.

• Code begrijpen: Laat het complexe stukken code uitleggen of alternatieven voorstellen.
• Architectuur verkennen: Gebruik het om verschillende aanpakken voor een nieuw project te vergelijken.
• Refactor-ideeën: Vraag om suggesties voor het opschonen van een rommelige module, en voer de wijzigingen daarna zelf door.
• Testcases bedenken: Laat het randgevallen en scenario’s verzinnen die je zelf misschien mist.

In al deze gevallen werk je met losse, afgebakende taken. Je hangt je hele project er niet aan op, maar gebruikt het als slimme sparringpartner.

Wanneer je beter een ander model pakt

Voor “vibe coding” en langere sessies waarbij je samen met een model een project uitwerkt, zijn modellen als Sonnet 4.6 op dit moment gewoon geschikter. Die zijn misschien iets minder spectaculair op benchmarks, maar gedragen zich voorspelbaarder in een echte ontwikkelomgeving.

Ook als je een model diep in je product wilt inbouwen, bijvoorbeeld als motor achter een coding tool of een complexe chatapp, is stabiliteit belangrijker dan pure denkkracht. Dan wil je dat het model zich netjes aan het harnas houdt.

Het meest waarschijnlijke scenario is dat er een aparte, op code gerichte variant van Gemini komt, die stevig is bijgestuurd op toolgebruik. Tot die tijd is Gemini 3.1 Pro vooral interessant als denkmodel en minder als dagelijkse coding-buddy waar je blind op wilt vertrouwen.

Als je er nu mee aan de slag gaat, helpt het om het model bewust in te zetten waar het sterk in is: analyseren, uitleggen en ideeën genereren. Voor het echte bouwwerk kies je dan een model dat misschien iets minder indrukwekkend oogt op papier, maar in jouw editor gewoon doet wat je vraagt.