Head-to-Head Model Comparison

Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Claude Sonnet 4.6 من Anthropic وGemini 3.1 Flash-Lite من Google من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Claude Sonnet 4.6 نافذة سياق بحجم 1M رمز بسعر $3.00/$15.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Gemini 3.1 Flash-Lite سياقًا بحجم 1.05M رمز بسعر $0.15/$0.60 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Anthropic

Claude Sonnet 4.6

نموذج رائد متقدم

نموذج Claude Sonnet 4.6 من Anthropic مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 92 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 60/100 (بتكلفة $3/$15 لكل مليون رمز).

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

76.1%

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite

نموذج خفيف وعالي الكفاءة

نموذج Gemini 3.1 Flash-Lite من Google مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.0M وسرعة 250 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 60/100 (بتكلفة $0.15/$0.6 لكل مليون رمز).

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

  • Gemini 3.1 Flash-Lite is 22.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 1M tokens).
  • Gemini 3.1 Flash-Lite is faster at 250 tok/s vs 92 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureClaude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6060
Provider
AnthropicGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$3.00 / 1M$0.15 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$0.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.31 / 1M$0.11 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
92 tok/s250 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
76.1%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
74%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.30 / 1M$0.04 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini 3.1 Flash-Lite
22.6x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3.1 Flash-Lite
+172% faster generation
Context
Gemini 3.1 Flash-Lite
1.05M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Claude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

76.1%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

74%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

86.7%vs78.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1380ptsvs1355pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

47.8%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

92 tok/s vs250 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Claude Sonnet 4.60.65s
Gemini 3.1 Flash-Lite0.27s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude Sonnet 4.66.08s
Gemini 3.1 Flash-Lite2.27s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Claude Sonnet 4.6 Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
Gemini 3.1 Flash-Lite Monthly API Bill
$0.82 / month
$0.15/1M in · $0.6/1M out
Gemini 3.1 Flash-Lite saves approximately $17.63 / month (96%) under this workload.22.6x Savings

Claude Sonnet 4.6 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 76.1% · GPQA Diamond 74%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 92 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 650 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $3/$15 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات

Gemini 3.1 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1.0M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 33K رمز (MMLU-Pro 78.5% · Arena Elo 1355)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 250 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 270 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.15/$0.6 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricClaude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$3.29$0.38
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
72K14K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
37K5K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureClaude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Official API Model ID (SDK)claude-sonnet-4-6-20260201models/gemini-3-1-flash-lite
API ProtocolAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-022026-03
Knowledge CutoffDecember 2025November 2025
ArchitectureHigh-Throughput Multimodal Agent TransformerCompact efficient multimodal transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL$0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.035/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP ConnectorsBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: إجابات سريعة (FAQ)

Which model is faster?

Gemini 3.1 Flash-Lite is faster, generating 250 tokens per second compared with 92 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3.1 Flash-Lite is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.1 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.27s compared with 0.65s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Claude Sonnet 4.6 (مثالي لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGemini 3.1 Flash-Lite (مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Claude Sonnet 4.6 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Gemini 3.1 Flash-Lite سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Gemini 3.1 Flash-Lite الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Claude Sonnet 4.6 أم Gemini 3.1 Flash-Lite؟+

يتصدر Claude Sonnet 4.6 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Claude Sonnet 4.6 وGemini 3.1 Flash-Lite؟+

يبلغ سعر Claude Sonnet 4.6 نحو $3.00 / $15.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Gemini 3.1 Flash-Lite نحو $0.15 / $0.60. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Gemini 3.1 Flash-Lite الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Claude Sonnet 4.6 سياقًا بحجم 1M رمز مقابل 1.05M رمز لنموذج Gemini 3.1 Flash-Lite، بينما يتفوق Gemini 3.1 Flash-Lite في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Anthropic وGoogle وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).