GetInfoUs
হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Gemini 3 Pro vs GPT-6.1 Sol

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

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (4)
GoogleOpenAIflagshipflagship

Google-এর Gemini 3 Pro এবং OpenAI-এর GPT-6.1 Sol-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।

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

Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.

জনপ্রিয় তুলনা:
Google

Gemini 3 Pro

কনটেক্সট কিং

Google-এর কনটেক্সট king সহ industry-leading 2M-টোকেন window এবং #1 LMSYS Arena ranking, উদ্দেশ্যে নির্মিত এর জন্য দীর্ঘ-নথি এবং মাল্টিমোডাল রিজনিং.

Intelligence Index62 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$12.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

76.2%

OpenAI

GPT-6.1 Sol

অ্যাস্ট্রা-সমকক্ষ মূল্য

প্রদান করে results close প্রতি GPT-6 Astra -এ roughly one fifth এর মূল্য — latest 2026 রিলিজ.

Intelligence Index94 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.3%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • GPT-6.1 Sol is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3 Pro has a larger context window (2M vs 1M tokens).
  • GPT-6.1 Sol is faster at 120 tok/s vs 118 tok/s.
  • GPT-6.1 Sol leads on SWE-bench coding (82.3% vs 76.2%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGemini 3 ProGPT-6.1 Sol
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6294
Provider
GoogleOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$12.00 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.74 / 1M$1.47 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
2M tokens~3,000 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
118 tok/s120 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
76.2%82.3%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
73.5%80.8%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.20 / 1M$0.10 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
GPT-6.1 Sol
+6.1% SWE-bench lead
খরচ
GPT-6.1 Sol
1.2x cheaper monthly runtime
স্পিড
GPT-6.1 Sol
+2% faster generation
কনটেক্সট
Gemini 3 Pro
2M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Gemini 3 ProGPT-6.1 Sol
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

76.2%vs82.3%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

73.5%vs80.8%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86.8%vs89.9%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1384ptsvs1519pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

12.9%vs18.1%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

47.9%vs63.6%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

44.8%vs54.8%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73%vs79.7%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

92.8%vs93.5%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

84.6%vs91%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

118 tok/s vs120 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
Gemini 3 Pro1.80s
GPT-6.1 Sol1.12s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 3 Pro6.04s
GPT-6.1 Sol5.29s

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)
Gemini 3 Pro মাসিক API বিল
$14.10 / month
$2/1M in · $12/1M out
GPT-6.1 Sol মাসিক API বিল
$12.15 / month
$2/1M in · $10/1M out
GPT-6.1 Sol saves approximately $1.95 / month (14%) under this workload.1.2x Savings

Gemini 3 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Industry-leading 2M-টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো (10x সর্বাধিক rivals)
  • #1 LMSYS Chatbot Arena ranking -এ launch
  • নেটিভ মাল্টিমোডাল ইনপুট জুড়ে টেক্সট, ছবি, অডিও, এবং ভিডিও
  • 90% cached-কনটেক্সট discount এর জন্য repeated দীর্ঘ inputs
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • উচ্চতর rates apply above 200K মানদণ্ড টিয়ার
  • আউটপুট মূল্য ($12/1M) above GPT-5.1 এর জন্য short টাস্কসমূহ

GPT-6.1 Sol · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Near-Astra results -এ roughly fifth এর খরচ
  • Excellent কোডিং এবং দীর্ঘমেয়াদী এজেন্ট পারফরম্যান্স
  • শক্তিশালী reliability সহ far কম লেটেন্সি চেয়ে Astra
  • Near-ফ্ল্যাগশিপ results -এ roughly fifth এর মূল্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Still marginally behind Astra এর ওপর অত্যন্ত hardest রিজনিং
  • Same মূল্য as GPT-6 Sol, so upgrade decision হয় easy

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

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

MetricGemini 3 ProGPT-6.1 Sol
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$2.40$2.05
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
60K62K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
31K36K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যGemini 3 ProGPT-6.1 Sol
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)models/gemini-3-progpt-6-1-sol
API প্রোটোকলGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKOpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ2025-112026-09
নলেজ কাটঅফJanuary 2025April 2026
আর্কিটেকচারSparse Multimodal MoENear-Astra unified reasoning model
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 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 প্রযোজ্যপূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.2/1M, কাস্টম TTL সহ)স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)
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 স্যান্ডবক্সবিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্সনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশনসুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট 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 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 ক্লাসিফিকেশনGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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, vision, audio, videotext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

Gemini 3 Pro vs GPT-6.1 Sol: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 3 Pro or GPT-6.1 Sol?

GPT-6.1 Sol is more intelligent. It scores 94 compared with 62 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-6.1 Sol is faster, generating 120 tokens per second compared with 118 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-6.1 Sol is cheaper at $1.47 per 1M tokens blended, compared with $1.74 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-6.1 Sol has lower latency, with a time to first token of 1.12s compared with 1.80s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 1M tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Gemini 3 Pro (দীর্ঘ-নথি বিশ্লেষণ, সম্পূর্ণ-codebase রিজনিং, এবং মাল্টিমোডাল টাস্কসমূহ needing 500K+ টোকেন) এবং GPT-6.1 Sol (সেরা মূল্য ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য পেশাদার এবং agentic কাজ) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Gemini 3 Pro ও GPT-6.1 Sol-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

Gemini 3 Pro costs $2/1M input and $12/1M output tokens, while GPT-6.1 Sol costs $2/1M input and $10/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

Gemini 3 Pro supports 2M tokens whereas GPT-6.1 Sol supports 1M tokens.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

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

টোকেন (Token)কনটেক্সট উইন্ডোএআই বেঞ্চমার্করিজনিং মডেলটুল কলিংমডেল কনটেক্সট প্রোটোকল

Related reading

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 & OpenAI Official Documentation