Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemini 3.1 Pro by Google and Claude Sonnet 4.5 by Anthropic 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 Pro holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Gemini 3.1 Pro is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Gemini 3.1 Pro provides an expanded memory horizon with 1,049K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemini 3.1 Pro 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.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Gemini 3.1 Pro
এজেন্টিক কোডিংরিজনিং-প্রথম ডেভেলপার ফ্ল্যাগশিপ নির্মিত এর জন্য agentic সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, রিপোজিটরি রিফ্যাক্টরিং, এবং বৈজ্ঞানিক proofing.
$2.00 / 1M
$12.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
Claude Sonnet 4.5
ডেভেলপারদের প্রথম পছন্দAnthropic-এর ডেভেলপার favorite — সেরা কোডিং পারফরম্যান্স মধ্যে Claude family সহ দ্রুততর response times চেয়ে Opus, ideal এর জন্য প্রযুক্তিগত এবং এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো.
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
1M tokens
77.8%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Gemini 3.1 Pro is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.1 Pro has a larger context window (1M vs 1M tokens).
- Gemini 3.1 Pro is faster at 110 tok/s vs 90 tok/s.
- Claude Sonnet 4.5 leads on SWE-bench coding (77.8% vs 74.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 91 |
Provider | Anthropic | |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $12.00 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.95 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.5% | 77.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 86.5% | 70.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.50 / 1M | $0.30 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Gemini 3.1 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- শীর্ষ-টিয়ার SWE-bench Verified কোডিং পারফরম্যান্স
- গভীর চেইন-অফ-থট সহ self-correction
- Seamless রিপোজিটরি-wide রিজনিং জুড়ে 1M টোকেন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Premium মূল্য টিয়ার এর তুলনায় Flash
- Moderate ইনফারেন্স লেটেন্সি এর ওপর difficult problems
Claude Sonnet 4.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- শীর্ষ-টিয়ার কোড জেনারেশন, debugging, এবং রিফ্যাক্টরিং
- দ্রুততর এবং cheaper চেয়ে Opus এর জন্য প্রযুক্তিগত কাজ
- শক্তিশালী function calling এবং agentic টুল ব্যবহার
- 90% cached-ইনপুট discount ($0.30 প্রতি 1M টোকেন)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কম শীর্ষ চূড়া রিজনিং চেয়ে Opus 4.5 এর ওপর hardest টাস্কসমূহ
- 200K কনটেক্সট smaller চেয়ে Gemini 3 Pro-এর 2M window
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.85 | $2.10 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 52K | 55K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 26K | 30K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemini-3-1-pro | claude-sonnet-4-5-20251101 |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-02 | 2025-11 |
| নলেজ কাটঅফ | November 2025 | March 2025 |
| আর্কিটেকচার | Pathways High-Capacity Reasoning Architecture | Hybrid Reasoning |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.5/1M, কাস্টম TTL সহ) | $0.3/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTL |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ সাইটেশন + কোড এক্সিকিউশন টুল ও MCP কানেক্টর |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন | AWS Bedrock কাস্টম টিউনিং ও প্রম্পট ডিস্টিলেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-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 ক্লাসিফিকেশন | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision, audio, video | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.1 Pro or Claude Sonnet 4.5?
Claude Sonnet 4.5 is more intelligent. It scores 91 compared with 86 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.1 Pro is faster, generating 110 tokens per second compared with 90 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 3.1 Pro is cheaper at $1.95 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 3.1 Pro has lower latency, with a time to first token of 0.78s compared with 0.90s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.1 Pro has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemini 3.1 Pro if your priority is Autonomous coding bots, deep mathematical proofs, and complex repository refactoring. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Claude Sonnet 4.5 if your workflow prioritizes Code generation, developer tools, API development, and cost-sensitive agentic engineering. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Gemini 3.1 Pro compare to Claude Sonnet 4.5 in API token pricing and cost per token?+
Gemini 3.1 Pro costs $2.00 per 1M input tokens and $12.00 per 1M output tokens, whereas Claude Sonnet 4.5 costs $3.00 input and $15.00 output. Overall, Gemini 3.1 Pro 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: Gemini 3.1 Pro or Claude Sonnet 4.5?+
Gemini 3.1 Pro supports a context window of 1,049K tokens (~786k words), while Claude Sonnet 4.5 supports 1,000K tokens (~750k words). Therefore, Gemini 3.1 Pro can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Gemini 3.1 Pro or Claude Sonnet 4.5?+
Gemini 3.1 Pro scores 74.5% on SWE-bench Verified while Claude Sonnet 4.5 scores 77.8%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Claude Sonnet 4.5 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemini 3.1 Pro and Claude Sonnet 4.5?+
Gemini 3.1 Pro features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Claude Sonnet 4.5 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Gemini 3.1 Pro and Claude Sonnet 4.5?+
Gemini 3.1 Pro generates approximately 110 tokens per second, while Claude Sonnet 4.5 delivers 90 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemini 3.1 Pro provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemini 3.1 Pro and Claude Sonnet 4.5 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Gemini 3.1 Pro to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Claude Sonnet 4.5. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude Sonnet 4.5 vs Claude Haiku 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3.5 Plus vs Gemini 3.1 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
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