Head-to-Head Model Comparison

Gemini 1.5 Pro vs Claude 3 Opus

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial

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Gemini 1.5 ProProfile

Claude 3 OpusProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Google

Gemini 1.5 Pro

Modelo de Generación Clásica

Gemini 1.5 Pro de Google es un modelo de IA diseñado para asistencia conversacional, procesamiento de texto y cargas de trabajo empresariales, con ventana de contexto de 2M, velocidad de 65 tokens/s, índice de inteligencia de 46/100 y tarif

Intelligence Index46 / 100

Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

32.5%

Anthropic

Claude 3 Opus

Modelo de Generación Clásica

Claude 3 Opus de Anthropic es un modelo de IA diseñado para asistencia conversacional, procesamiento de texto y cargas de trabajo empresariales, con ventana de contexto de 200K, velocidad de 30 tokens/s, índice de inteligencia de 44/100 y t

Intelligence Index44 / 100

Input Token:

$15.00 / 1M

Output Token:

$75.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

32.2%

Diferencias Clave de un Vistazo

Gemini 1.5 Pro is 13.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 1.5 Pro has a larger context window (2M vs 200K tokens).
Gemini 1.5 Pro is faster at 65 tok/s vs 30 tok/s.
Gemini 1.5 Pro leads on SWE-bench coding (32.5% vs 32.2%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Característica	Gemini 1.5 Pro	Claude 3 Opus
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	46	44
Provider	Google	Anthropic
Input Price Cost per million input tokens	$1.25 / 1M	$15.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$5.00 / 1M	$75.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.97 / 1M	$11.55 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	2M tokens~3,000 A4 pages of text	200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	4K
Throughput Speed Tokens generated per second	65 tok/s	30 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	32.5%	32.2%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	58.5%	50.4%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.31 / 1M	$1.50 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework

Código

Gemini 1.5 Pro

+0.3% SWE-bench lead

Costo

Gemini 1.5 Pro

13.5x cheaper monthly runtime

Velocidad

Gemini 1.5 Pro

+117% faster generation

Contexto

Gemini 1.5 Pro

2M tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Gemini 1.5 ProClaude 3 Opus

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

32.5%vs32.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

58.5%vs50.4%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

75.2%vs74%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1290ptsvs1262pts

Long-Context Reasoning

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

89.2%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs30 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

Gemini 1.5 Pro0.80s

Claude 3 Opus1.20s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Gemini 1.5 Pro8.49s

Claude 3 Opus17.87s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Gemini 1.5 Pro Monthly API Bill

$6.84 / month

$1.25/1M in · $5/1M out

Claude 3 Opus Monthly API Bill

$92.25 / month

$15/1M in · $75/1M out

Gemini 1.5 Pro saves approximately $85.41 / month (93%) under this workload.13.5x Savings

Gemini 1.5 Pro · Strengths & Key Advantages

Ventana de contexto de 2M con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 58.5%)
Rendimiento ágil de 65 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 800 ms
Economía de API competitiva ($1.25/$5 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

Claude 3 Opus · Strengths & Key Advantages

Ventana de contexto de 200K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 32.2% · GPQA Diamond 50.4%)
Rendimiento ágil de 30 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 1200 ms
Economía de API competitiva ($15/$75 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 volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos

Token Use & Task Economics

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

Metric	Gemini 1.5 Pro	Claude 3 Opus
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.20	$0.20
Output Tokens / Task Tokens generated per task	24K	24K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Característica	Gemini 1.5 Pro	Claude 3 Opus
Official API Model ID (SDK)	models/gemini-1-5-pro	claude-3-opus-20240301
API Protocol	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date	2024-02	2024-03
Knowledge Cutoff	May 2024	August 2023
Architecture	Sparse Mixture-of-Experts (MoE) Multimodal	Frontier Dense Multimodal Transformer
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM	4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Implicit + Explicit Context Caching at $0.31/1M with configurable TTL	$1.5/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended 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	Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning Support	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation	Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)	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	Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated
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, audio, video	text, vision
Output Modalities	text	text

Gemini 1.5 Pro vs Claude 3 Opus: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 1.5 Pro or Claude 3 Opus?

Gemini 1.5 Pro is more intelligent. It scores 46 compared with 44 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 1.5 Pro is faster, generating 65 tokens per second compared with 30 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 1.5 Pro is cheaper at $0.97 per 1M tokens blended, compared with $11.55 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 1.5 Pro has lower latency, with a time to first token of 0.80s compared with 1.20s.

Which model has a larger context window?

Gemini 1.5 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 200K tokens.

Veredicto

Tanto Gemini 1.5 Pro (Ideal para asistencia conversacional, procesamiento de texto y cargas de trabajo empresariales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Claude 3 Opus (Ideal para asistencia conversacional, procesamiento de texto y cargas de trabajo empresariales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Gemini 1.5 Pro lidera en inteligencia general y programación, Gemini 1.5 Pro ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Gemini 1.5 Pro resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

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

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

¿Cuánto cuesta la API de Gemini 1.5 Pro frente a Claude 3 Opus?+

Gemini 1.5 Pro cuesta $1.25 / $5.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Claude 3 Opus cuesta $15.00 / $75.00. En costo combinado, Gemini 1.5 Pro es la opción más económica.

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

Gemini 1.5 Pro cuenta con 2M tokens de contexto frente a 200K tokens de Claude 3 Opus. En velocidad de inferencia, Gemini 1.5 Pro ofrece un rendimiento superior.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Gemini 1.5 Pro vs Claude 3 Opus

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Claude 3 Opus

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Latencia y Tiempo de Respuesta

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