Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 3.1 Pro de Google y Claude Sonnet 4.5 de Anthropic compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Gemini 3.1 Pro ofrece una ventana de contexto de 1.05M tokens a $2.00/$12.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Claude Sonnet 4.5 ofrece 1M tokens de contexto a $3.00/$15.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Gemini 3.1 Pro
Líder en Programación e IngenieríaGemini 3.1 Pro de Google es un modelo de IA diseñado para ingeniería de software autónoma, refactorización de código y depuración avanzada, con ventana de contexto de 1.0M, velocidad de 110 tokens/s, índice de inteligencia de 86/100 y tarif
$2.00 / 1M
$12.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
Claude Sonnet 4.5
Modelo Insignia de FronteraClaude Sonnet 4.5 de Anthropic es un modelo de IA diseñado para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, con ventana de contexto de 1M, velocidad de 90 tokens/s, índice de inteligencia de 91/100 y
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
1M tokens
77.8%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Gemini 3.1 Pro is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.1 Pro has a larger context window (1M vs 1M tokens).
- Gemini 3.1 Pro is faster at 110 tok/s vs 90 tok/s.
- Claude Sonnet 4.5 leads on SWE-bench coding (77.8% vs 74.5%).
| Característica | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 91 |
Provider | Anthropic | |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $12.00 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.95 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.5% | 77.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 86.5% | 70.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.50 / 1M | $0.30 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 3.1 Pro · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 1.0M con hasta 66K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 86.5%)
- Rendimiento ágil de 110 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 780 ms
- Economía de API competitiva ($2/$12 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
Claude Sonnet 4.5 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 1M con hasta 64K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 77.8% · GPQA Diamond 70.2%)
- Rendimiento ágil de 90 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 900 ms
- Economía de API competitiva ($3/$15 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 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.85 | $2.10 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 52K | 55K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 26K | 30K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-1-pro | claude-sonnet-4-5-20251101 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2026-02 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | November 2025 | March 2025 |
| Architecture | Pathways High-Capacity Reasoning Architecture | Hybrid Reasoning |
| 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) · 4,000,000 – 10,000,000 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 $0.5/1M with configurable TTL | $0.3/1M 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 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.5: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.1 Pro or Claude Sonnet 4.5?
Claude Sonnet 4.5 is more intelligent. It scores 91 compared with 86 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.1 Pro is faster, generating 110 tokens per second compared with 90 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 3.1 Pro is cheaper at $1.95 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 3.1 Pro has lower latency, with a time to first token of 0.78s compared with 0.90s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.1 Pro has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.
Veredicto
Tanto Gemini 3.1 Pro (Ideal para ingeniería de software autónoma, refactorización de código y depuración avanzada, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Claude Sonnet 4.5 (Ideal para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Claude Sonnet 4.5 lidera en inteligencia general y programación, Gemini 3.1 Pro ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Gemini 3.1 Pro resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Gemini 3.1 Pro o Claude Sonnet 4.5?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Claude Sonnet 4.5 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Gemini 3.1 Pro frente a Claude Sonnet 4.5?+
Gemini 3.1 Pro cuesta $2.00 / $12.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Claude Sonnet 4.5 cuesta $3.00 / $15.00. En costo combinado, Gemini 3.1 Pro es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Gemini 3.1 Pro cuenta con 1.05M tokens de contexto frente a 1M tokens de Claude Sonnet 4.5. En velocidad de inferencia, Gemini 3.1 Pro ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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 Google y Anthropic, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).