Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Google-এর Gemini Robotics-ER 1.6 এবং Google-এর Gemini 3.1 Flash-Lite হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Gemini Robotics-ER 1.6 মডেলে রয়েছে 131.1K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $2.50/$10.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Gemini 3.1 Flash-Lite মডেলে রয়েছে 1.05M টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.15/$0.60 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 Robotics-ER 1.6
ডিপ রিজনিং ইঞ্জিনGoogle-এর Gemini Robotics-ER 1.6 হলো জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত এআই মডেল, যা 131K কনটেক্সট উইন্ডো, 90 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2.5/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 82/100 ইন্টেলিজেন্স
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Gemini 3.1 Flash-Lite
হালকা ও সাশ্রয়ী মডেলGoogle-এর Gemini 3.1 Flash-Lite হলো সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা এআই মডেল, যা 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো, 250 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.15/$0.6 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 60/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$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
- 131K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 16K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (Arena Elo 1410)
- 90 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 700ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $2.5/$10 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
Gemini 3.1 Flash-Lite · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 33K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (MMLU-Pro 78.5% · Arena Elo 1355)
- 250 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 270ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $0.15/$0.6 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
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
Gemini Robotics-ER 1.6 (জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Gemini 3.1 Flash-Lite (সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Gemini Robotics-ER 1.6 এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Gemini 3.1 Flash-Lite সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Gemini 3.1 Flash-Lite সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Gemini Robotics-ER 1.6 নাকি Gemini 3.1 Flash-Lite কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Gemini Robotics-ER 1.6 এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
Gemini Robotics-ER 1.6 এবং Gemini 3.1 Flash-Lite-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
Gemini Robotics-ER 1.6-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $2.50 / $10.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Gemini 3.1 Flash-Lite-এর মূল্য $0.15 / $0.60। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Gemini 3.1 Flash-Lite বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
Gemini Robotics-ER 1.6 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 131.1K টোকেন এবং Gemini 3.1 Flash-Lite মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 1.05M টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Gemini 3.1 Flash-Lite দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude Sonnet 4.6 বনাম Gemini 3.1 Flash-Lite: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Doubao Global বনাম Gemini Robotics-ER 1.6: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- GPT-5.4 mini বনাম Gemini 3.1 Flash-Lite: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- GPT-5.4 nano বনাম Gemini 3.1 Flash-Lite: 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
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)।