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Head-to-Head Model Comparison

Gemini Omni Flash vs Veo 3.1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Gemini Omni Flash vs Veo 3.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini Omni Flash von Google und Veo 3.1 von Google gehören zu den führenden KI-Modellen. Gemini Omni Flash bietet ein Kontextfenster von 1.05M Tokens bei API-Preisen von $2.00/$15.00 pro 1M Tokens, während Veo 3.1 4.1K Tokens Kontext zu $7.00/$450.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Profile
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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemini Omni Flash

KI-Videogenerierungsmodell

Gemini Omni Flash von Google ist ein KI-Modell für kinoreife KI-Videogenerierung und konsistente Bewegungsabläufe mit 1.0M Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 86/100 und $2/$15 pro 1M Token.

Intelligence Index86 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Veo 3.1

KI-Videogenerierungsmodell

Veo 3.1 von Google ist ein KI-Modell für kinoreife KI-Videogenerierung und konsistente Bewegungsabläufe mit 4K Kontextfenster, 14 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 88/100 und $7/$450 pro 1M Token.

Intelligence Index88 / 100
Input Token:

$7.00 / 1M

Output Token:

$450.00 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Gemini Omni Flash is 24.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini Omni Flash has a larger context window (1M vs 4K tokens).
  • Gemini Omni Flash is faster at 75 tok/s vs 14 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini Omni FlashVeo 3.1
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8688
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$7.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$450.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.25 / 1M$46.40 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text4.1K tokens~6 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s14 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.00 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini Omni Flash
24.1x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini Omni Flash
+436% faster generation
Context
Gemini Omni Flash
1.05M tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Gemini Omni FlashVeo 3.1
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1440ptsvs1450pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs14 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Gemini Omni Flash0.80s
Veo 3.14.20s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini Omni Flash7.47s
Veo 3.139.91s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemini Omni Flash Monthly API Bill
$17.25 / month
$2/1M in · $15/1M out
Veo 3.1 Monthly API Bill
$415.50 / month
$7/1M in · $450/1M out
Gemini Omni Flash saves approximately $398.25 / month (96%) under this workload.24.1x Savings

Gemini Omni Flash · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (Arena Elo 1440)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 800 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($2/$15 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung

Veo 3.1 · Strengths & Key Advantages

  • 4K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (Arena Elo 1450)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 14 Token/Sekunde bei nur 4200 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($7/$450 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGemini Omni FlashVeo 3.1
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.50$3.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
15K0K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
4K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini Omni FlashVeo 3.1
Official API Model ID (SDK)models/gemini-omni-flashmodels/veo-3-1
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-062025-10
Knowledge CutoffFebruary 2026July 2025
ArchitectureUnified real-time text-to-video and conversational streaming engineControllable audio-video generation and in-context video editor
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensFlat rate ($7/1M in) across full 4K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiesvideovideo

Gemini Omni Flash vs Veo 3.1: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini Omni Flash or Veo 3.1?

Veo 3.1 is more intelligent. It scores 88 compared with 86 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini Omni Flash is faster, generating 75 tokens per second compared with 14 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini Omni Flash is cheaper at $2.25 per 1M tokens blended, compared with $46.40 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini Omni Flash has lower latency, with a time to first token of 0.80s compared with 4.20s.

Which model has a larger context window?

Gemini Omni Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 4.1K tokens.

Fazit

Sowohl Gemini Omni Flash (Optimal für kinoreife KI-Videogenerierung und konsistente Bewegungsabläufe, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Veo 3.1 (Optimal für kinoreife KI-Videogenerierung und konsistente Bewegungsabläufe, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Veo 3.1 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Gemini Omni Flash liefert den höheren Token-Durchsatz und Gemini Omni Flash ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Gemini Omni Flash oder Veo 3.1?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Veo 3.1 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Gemini Omni Flash und Veo 3.1?+

Gemini Omni Flash kostet $2.00 / $15.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Veo 3.1 liegt bei $7.00 / $450.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Gemini Omni Flash günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Gemini Omni Flash bietet 1.05M Tokens Kontext gegenüber 4.1K Tokens bei Veo 3.1. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Gemini Omni Flash vorn.

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Google und Google, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).