Gemini 3.5 Flash vs Gemini Deep Research
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Google-এর Gemini 3.5 Flash এবং Google-এর Gemini Deep Research হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Gemini 3.5 Flash মডেলে রয়েছে 1.05M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.75/$3.75 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Gemini Deep Research মডেলে রয়েছে 1.05M টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $10.00/$40.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Gemini 3.5 Flash
ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেলGoogle-এর Gemini 3.5 Flash হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো, 190 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.75/$3.75 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 82/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
70.2%
Gemini Deep Research
অটোনোমাস এজেন্টিক মডেলGoogle-এর Gemini Deep Research হলো অটোনোমাস এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো, টুল কলিং এবং মাল্টি-স্টেপ অটোমেশনের জন্য অপ্টিমাইজড এআই মডেল, যা 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো, 60 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $10/$40 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 91/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদ
$10.00 / 1M
$40.00 / 1M
1.05M tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Gemini 3.5 Flash is 11.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.5 Flash is faster at 190 tok/s vs 60 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 3.5 Flash | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 91 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $0.75 / 1M | $10.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.75 / 1M | $40.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.66 / 1M | $7.75 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 190 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 70.2% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 81% | 85% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.19 / 1M | $2.50 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত 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.
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 3.5 Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 66K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 70.2% · GPQA Diamond 81%)
- 190 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 360ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $0.75/$3.75 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
Gemini Deep Research · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 66K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (GPQA Diamond 85% · MMLU-Pro 89.5%)
- 60 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 1500ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $10/$40 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- হাই-ভলিউম প্রোডাকশন ট্রাফিকের ক্ষেত্রে প্রম্পট ক্যাশিং ও ব্যাচ API ব্যবহার না করলে খরচ বেশি হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemini 3.5 Flash | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.05 | $8.50 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 38K | 50K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 35K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 3.5 Flash | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemini-3-5-flash | models/gemini-deep-research |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2026-05 | 2026-04 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2026 | Real-time Google Search Integration |
| আর্কিটেকচার | Optimized Search-Grade Multimodal MoE | Agentic recursive research and synthesis engine |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 10,000 – 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 প্রযোজ্য | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.1875/1M, কাস্টম TTL সহ) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($2.5/1M, কাস্টম TTL সহ) |
| 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 | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| 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 3.5 Flash vs Gemini Deep Research: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.5 Flash or Gemini Deep Research?
Gemini Deep Research is more intelligent. It scores 91 compared with 82 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.5 Flash is faster, generating 190 tokens per second compared with 60 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 3.5 Flash is cheaper at $0.66 per 1M tokens blended, compared with $7.75 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 3.5 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.36s compared with 1.50s.
চূড়ান্ত মতামত
Gemini 3.5 Flash (জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Gemini Deep Research (অটোনোমাস এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো, টুল কলিং এবং মাল্টি-স্টেপ অটোমেশনের জন্য অপ্টিমাইজড, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Gemini Deep Research এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Gemini 3.5 Flash সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Gemini 3.5 Flash সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Gemini 3.5 Flash নাকি Gemini Deep Research কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Gemini Deep Research এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
Gemini 3.5 Flash এবং Gemini Deep Research-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
Gemini 3.5 Flash-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.75 / $3.75 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Gemini Deep Research-এর মূল্য $10.00 / $40.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Gemini 3.5 Flash বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
Gemini 3.5 Flash মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 1.05M টোকেন এবং Gemini Deep Research মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 1.05M টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Gemini 3.5 Flash দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Gemini 3.8 Flash বনাম Gemini 3.5 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- o3-deep-research বনাম Gemini Deep Research: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- o4-mini-deep-research বনাম Gemini Deep Research: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Gemini 3.6 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-Mini বনাম Laguna XS 2.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
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: Google ও Google অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।