Head-to-Head Model Comparison

Claude 3 Haiku vs Gemini 1.5 Flash

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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Claude 3 Haiku vs Gemini 1.5 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Claude 3 Haiku de Anthropic y Gemini 1.5 Flash de Google compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Claude 3 Haiku ofrece una ventana de contexto de 200K tokens a $0.25/$1.25 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Gemini 1.5 Flash ofrece 1.05M tokens de contexto a $0.07/$0.30 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

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Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Claude 3 Haiku

Inferencia Ultrarrápida

Claude 3 Haiku de Anthropic es un modelo de IA diseñado para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, con ventana de contexto de 200K, velocidad de 125 tokens/s, índice de inteligencia de 33/100 y tarifa de

Intelligence Index33 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$1.25 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

10.5%

Google

Gemini 1.5 Flash

Inferencia Ultrarrápida

Gemini 1.5 Flash de Google es un modelo de IA diseñado para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, con ventana de contexto de 1.0M, velocidad de 180 tokens/s, índice de inteligencia de 38/100 y tarifa de $

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

20%

Diferencias Clave de un Vistazo

  • Gemini 1.5 Flash is 3.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 1.5 Flash has a larger context window (1M vs 200K tokens).
  • Gemini 1.5 Flash is faster at 180 tok/s vs 125 tok/s.
  • Gemini 1.5 Flash leads on SWE-bench coding (20.0% vs 10.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaracterísticaClaude 3 HaikuGemini 1.5 Flash
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3338
Provider
AnthropicGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.25 / 1M$0.07 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.25 / 1M$0.30 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.19 / 1M$0.06 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
125 tok/s180 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
10.5%20%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
33%42.1%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.03 / 1M$0.02 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código
Gemini 1.5 Flash
+9.5% SWE-bench lead
Costo
Gemini 1.5 Flash
3.7x cheaper monthly runtime
Velocidad
Gemini 1.5 Flash
+44% faster generation
Contexto
Gemini 1.5 Flash
1.05M tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Claude 3 HaikuGemini 1.5 Flash
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

10.5%vs20%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

33%vs42.1%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

61.2%vs69.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1175ptsvs1228pts
Long-Context Reasoning

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

N/Avs82.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

125 tok/s vs180 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

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
Claude 3 Haiku0.35s
Gemini 1.5 Flash0.32s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude 3 Haiku4.35s
Gemini 1.5 Flash3.10s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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)
Claude 3 Haiku Monthly API Bill
$1.54 / month
$0.25/1M in · $1.25/1M out
Gemini 1.5 Flash Monthly API Bill
$0.41 / month
$0.075/1M in · $0.3/1M out
Gemini 1.5 Flash saves approximately $1.13 / month (73%) under this workload.3.7x Savings

Claude 3 Haiku · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 200K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 10.5% · GPQA Diamond 33%)
  • Rendimiento ágil de 125 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 350 ms
  • Economía de API competitiva ($0.25/$1.25 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
  • Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Gemini 1.5 Flash · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 1.0M con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 20% · GPQA Diamond 42.1%)
  • Rendimiento ágil de 180 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 320 ms
  • Economía de API competitiva ($0.075/$0.3 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
  • Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Token Use & Task Economics

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

MetricClaude 3 HaikuGemini 1.5 Flash
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaClaude 3 HaikuGemini 1.5 Flash
Official API Model ID (SDK)claude-3-haiku-20240301models/gemini-1-5-flash
API ProtocolAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2024-032024-05
Knowledge CutoffAugust 2023May 2024
ArchitectureCompact High-Throughput TransformerDistilled Sparse MoE Multimodal
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL$0.025/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.01875/1M 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 SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP ConnectorsBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt 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) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
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 ClassificationAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedGoogle 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, audio, video
Output Modalitiestexttext

Claude 3 Haiku vs Gemini 1.5 Flash: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Claude 3 Haiku or Gemini 1.5 Flash?

Gemini 1.5 Flash is more intelligent. It scores 38 compared with 33 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 1.5 Flash is faster, generating 180 tokens per second compared with 125 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 1.5 Flash is cheaper at $0.06 per 1M tokens blended, compared with $0.19 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 1.5 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.35s.

Which model has a larger context window?

Gemini 1.5 Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 200K tokens.

Veredicto

Tanto Claude 3 Haiku (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Gemini 1.5 Flash (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Gemini 1.5 Flash lidera en inteligencia general y programación, Gemini 1.5 Flash ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Gemini 1.5 Flash resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Claude 3 Haiku o Gemini 1.5 Flash?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Gemini 1.5 Flash obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Claude 3 Haiku frente a Gemini 1.5 Flash?+

Claude 3 Haiku cuesta $0.25 / $1.25 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Gemini 1.5 Flash cuesta $0.07 / $0.30. En costo combinado, Gemini 1.5 Flash es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Claude 3 Haiku cuenta con 200K tokens de contexto frente a 1.05M tokens de Gemini 1.5 Flash. En velocidad de inferencia, Gemini 1.5 Flash ofrece un rendimiento superior.

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.

Fuentes: Documentación oficial de API de Anthropic y Google, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).