হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
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

Claude Sonnet 4.6 by Anthropic and Gemini 3.1 Flash-Lite by Google represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Gemini 3.1 Flash-Lite holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Gemini 3.1 Flash-Lite is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Gemini 3.1 Flash-Lite provides an expanded memory horizon with 1,049K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemini 3.1 Flash-Lite leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

প্রোফাইল
প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Anthropic

Claude Sonnet 4.6

প্রোডাকশন ওয়ার্কহর্স

daily driver এন্টারপ্রাইজ champion এর early 2026, pairing 1-মিলিয়ন-টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সহ দ্রুত থ্রুপুট এবং rock-solid টুল কলিং.

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

উচ্চ-ভলিউম লাইট

খরচ-optimized উচ্চ-ভলিউম Flash মডেল এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি responsive ইন্টারঅ্যাক্টিভ চ্যাটবট এবং নিষ্কাশন পাইপলাইন.

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • 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.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যClaude 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

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Gemini 3.1 Flash-Lite
22.6x cheaper monthly runtime
স্পিড
Gemini 3.1 Flash-Lite
+172% faster generation
কনটেক্সট
Gemini 3.1 Flash-Lite
1.05M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

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

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

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

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Claude Sonnet 4.6 মাসিক API বিল
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
Gemini 3.1 Flash-Lite মাসিক API বিল
$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 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • ভারসাম্যপূর্ণ $3/$15 economics combined সহ সম্পূর্ণ 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো
  • ব্যতিক্রমী 92 টোকেন/sec থ্রুপুট এর জন্য ইন্টারঅ্যাক্টিভ ডেভেলপার environments
  • Precise সুসংগঠিত JSON আউটপুট কমপ্লায়েন্স এবং কম্পিউটার-ইউজ এজেন্ট এক্সিকিউশন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Slightly behind Opus 4.6 এর ওপর highly abstract গাণিতিক গবেষণা টাস্কসমূহ
  • প্রয়োজন হয় careful prompt caching configuration প্রতি optimize 1M টোকেন ইনজেশন খরচসমূহ

Gemini 3.1 Flash-Lite · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Extremely স্বল্প খরচ প্রতি request
  • Blazing দ্রুত 250 tps স্ট্রিমিং
  • 1M কনটেক্সট উইন্ডো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • কম জটিল রিজনিং সক্ষমতা চেয়ে Pro
  • Simplified টুল কলিং constraints

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

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

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যClaude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)claude-sonnet-4-6-20260201models/gemini-3-1-flash-lite
API প্রোটোকলAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
রিলিজ তারিখ2026-022026-03
নলেজ কাটঅফDecember 2025November 2025
আর্কিটেকচারHigh-Throughput Multimodal Agent TransformerCompact efficient multimodal transformer
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL$0.3/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTLইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.035/1M, কাস্টম TTL সহ)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সনেটিভ ওয়েব সার্চ সাইটেশন + কোড এক্সিকিউশন টুল ও MCP কানেক্টরবিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)AWS Bedrock কাস্টম টিউনিং ও প্রম্পট ডিস্টিলেশনVertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.

চূড়ান্ত মতামত

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Claude Sonnet 4.6 if your priority is Production coding copilots, full-repo code search, customer agent workflows, and automated workflows. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Gemini 3.1 Flash-Lite if your workflow prioritizes High-throughput microservices, translation, and large-scale document parsing. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

How does Claude Sonnet 4.6 compare to Gemini 3.1 Flash-Lite in API token pricing and cost per token?+

Claude Sonnet 4.6 costs $3.00 per 1M input tokens and $15.00 per 1M output tokens, whereas Gemini 3.1 Flash-Lite costs $0.15 input and $0.60 output. Overall, Gemini 3.1 Flash-Lite is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.

Which model has a larger context window: Claude Sonnet 4.6 or Gemini 3.1 Flash-Lite?+

Claude Sonnet 4.6 supports a context window of 1,000K tokens (~750k words), while Gemini 3.1 Flash-Lite supports 1,049K tokens (~786k words). Therefore, Gemini 3.1 Flash-Lite can process more textual data and document context in a single prompt.

Which AI model is better for software engineering and coding: Claude Sonnet 4.6 or Gemini 3.1 Flash-Lite?+

Claude Sonnet 4.6 scores 76.1% on SWE-bench Verified, while Gemini 3.1 Flash-Lite scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Claude Sonnet 4.6 provides robust code generation and tool calling.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Claude Sonnet 4.6 and Gemini 3.1 Flash-Lite?+

Claude Sonnet 4.6 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Gemini 3.1 Flash-Lite provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.

How does inference speed (tokens per second) compare between Claude Sonnet 4.6 and Gemini 3.1 Flash-Lite?+

Claude Sonnet 4.6 generates approximately 92 tokens per second, while Gemini 3.1 Flash-Lite delivers 250 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemini 3.1 Flash-Lite provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining Claude Sonnet 4.6 and Gemini 3.1 Flash-Lite to optimize costs?+

Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Gemini 3.1 Flash-Lite to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Claude Sonnet 4.6. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs