Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini Robotics-ER 1.6 von Google und Gemini 3.1 Flash-Lite von Google gehören zu den führenden KI-Modellen. Gemini Robotics-ER 1.6 bietet ein Kontextfenster von 131.1K Tokens bei API-Preisen von $2.50/$10.00 pro 1M Tokens, während Gemini 3.1 Flash-Lite 1.05M Tokens Kontext zu $0.15/$0.60 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Gemini Robotics-ER 1.6
Deep-Reasoning-EngineGemini Robotics-ER 1.6 von Google ist ein KI-Modell für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen mit 131K Kontextfenster, 90 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 82/100 und $2.5/$10 pro 1M
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Gemini 3.1 Flash-Lite
Kompaktes Effizienz-ModellGemini 3.1 Flash-Lite von Google ist ein KI-Modell für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads mit 1.0M Kontextfenster, 250 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 60/100 und $0.15/$0.6 pro 1M
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
1.05M tokens
N/A
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- 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.
| Feature | 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 |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini Robotics-ER 1.6 · Strengths & Key Advantages
- 131K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (Arena Elo 1410)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 90 Token/Sekunde bei nur 700 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($2.5/$10 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
Gemini 3.1 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages
- 1.0M Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (MMLU-Pro 78.5% · Arena Elo 1355)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 250 Token/Sekunde bei nur 270 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.15/$0.6 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 extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| 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 |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini Robotics-ER 1.6 | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-robotics-er-1-6 | models/gemini-3-1-flash-lite |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-04 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | November 2025 |
| Architecture | Embodied Spatial Vision-Language-Action (VLA) Model | Compact efficient multimodal transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($2.5/1M in) across full 131K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.035/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text 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 VRAM | Cloud-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 Classification | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Schnelle Antworten (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.
Fazit
Sowohl Gemini Robotics-ER 1.6 (Optimal für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Gemini 3.1 Flash-Lite (Optimal für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Gemini Robotics-ER 1.6 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Gemini 3.1 Flash-Lite liefert den höheren Token-Durchsatz und Gemini 3.1 Flash-Lite ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Gemini Robotics-ER 1.6 oder Gemini 3.1 Flash-Lite?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Gemini Robotics-ER 1.6 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Gemini Robotics-ER 1.6 und Gemini 3.1 Flash-Lite?+
Gemini Robotics-ER 1.6 kostet $2.50 / $10.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Gemini 3.1 Flash-Lite liegt bei $0.15 / $0.60. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Gemini 3.1 Flash-Lite günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Gemini Robotics-ER 1.6 bietet 131.1K Tokens Kontext gegenüber 1.05M Tokens bei Gemini 3.1 Flash-Lite. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Gemini 3.1 Flash-Lite vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Google und Google, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).