Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemini Robotics-ER 1.6 by Google 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.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Gemini Robotics-ER 1.6
এমবডিয়েড রিজনিংEmbodied রিজনিং VLM এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি 3D spatial planning, robotic manipulation, এবং physical টাস্ক coordination.
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Gemini 3.1 Flash-Lite
উচ্চ-ভলিউম লাইটখরচ-optimized উচ্চ-ভলিউম Flash মডেল এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি responsive ইন্টারঅ্যাক্টিভ চ্যাটবট এবং নিষ্কাশন পাইপলাইন.
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
1.05M tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Gemini 3.1 Flash-Lite is 16.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 131K tokens).
- Gemini 3.1 Flash-Lite is faster at 250 tok/s vs 90 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Gemini Robotics-ER 1.6 | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 60 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $2.50 / 1M | $0.15 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.85 / 1M | $0.11 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 250 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.50 / 1M | $0.04 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
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 Robotics-ER 1.6 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Groundbreaking 3D spatial coordinate রিজনিং
- সরাসরি হার্ডওয়্যার ট্র্যাজেক্টোরি পরিকল্পনা
- শারীরিক ত্রুটি থেকে কার্যকরভাবে পুনরুদ্ধারের ক্ষমতা
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- বিশেষায়িত robotics focus — নয় intended এর জন্য সাধারণ চ্যাট
- উচ্চতর খরচ প্রতি ভিজ্যুয়াল frame
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।
| Metric | Gemini Robotics-ER 1.6 | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.80 | $0.38 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 5K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemini Robotics-ER 1.6 | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemini-robotics-er-1-6 | models/gemini-3-1-flash-lite |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2026-04 | 2026-03 |
| নলেজ কাটঅফ | February 2026 | November 2025 |
| আর্কিটেকচার | Embodied Spatial Vision-Language-Action (VLA) Model | Compact efficient multimodal transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2.5/1M) | 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) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.035/1M, 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) | 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 | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini Robotics-ER 1.6 or Gemini 3.1 Flash-Lite?
Gemini Robotics-ER 1.6 is more intelligent. It scores 82 compared with 60 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.1 Flash-Lite is faster, generating 250 tokens per second compared with 90 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 $1.85 (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 0.70s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemini Robotics-ER 1.6 if your priority is Autonomous warehouse robots, humanoid task planning, and physical laboratory automation. 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 Gemini Robotics-ER 1.6 compare to Gemini 3.1 Flash-Lite in API token pricing and cost per token?+
Gemini Robotics-ER 1.6 costs $2.50 per 1M input tokens and $10.00 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: Gemini Robotics-ER 1.6 or Gemini 3.1 Flash-Lite?+
Gemini Robotics-ER 1.6 supports a context window of 131K tokens (~98k 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: Gemini Robotics-ER 1.6 or Gemini 3.1 Flash-Lite?+
Gemini Robotics-ER 1.6 scores at the frontier of coding benchmarks, while Gemini 3.1 Flash-Lite scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Gemini Robotics-ER 1.6 provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemini Robotics-ER 1.6 and Gemini 3.1 Flash-Lite?+
Gemini Robotics-ER 1.6 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 Gemini Robotics-ER 1.6 and Gemini 3.1 Flash-Lite?+
Gemini Robotics-ER 1.6 generates approximately 90 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 Gemini Robotics-ER 1.6 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 Gemini Robotics-ER 1.6. 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 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Doubao Global vs Gemini Robotics-ER 1.6: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.4 mini vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.4 nano vs Gemini 3.1 Flash-Lite: 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
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