Gemini 3 Flash vs Gemini 3 Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 3 Flash de Google y Gemini 3 Pro de Google compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Gemini 3 Flash ofrece una ventana de contexto de 1.05M tokens a $0.50/$3.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Gemini 3 Pro ofrece 2M tokens de contexto a $2.00/$12.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Gemini 3 Flash
Inferencia UltrarrápidaGemini 3 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 75/100 y tarifa de $0.
$0.50 / 1M
$3.00 / 1M
1.05M tokens
66.5%
Gemini 3 Pro
Modelo Insignia de FronteraGemini 3 Pro de Google es un modelo de IA diseñado para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, con ventana de contexto de 2M, velocidad de 118 tokens/s, índice de inteligencia de 62/100 y tarifa
$2.00 / 1M
$12.00 / 1M
2M tokens
76.2%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Gemini 3 Flash is 3.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3 Pro has a larger context window (2M vs 1M tokens).
- Gemini 3 Flash is faster at 180 tok/s vs 118 tok/s.
- Gemini 3 Pro leads on SWE-bench coding (76.2% vs 66.5%).
| Característica | Gemini 3 Flash | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 62 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $0.50 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.00 / 1M | $12.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.49 / 1M | $1.74 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 2M tokens~3,000 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 180 tok/s | 118 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 66.5% | 76.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 79% | 73.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.13 / 1M | $0.20 / 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 Flash · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 1.0M con hasta 66K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 66.5% · GPQA Diamond 79%)
- Rendimiento ágil de 180 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 400 ms
- Economía de API competitiva ($0.5/$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
Gemini 3 Pro · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 2M con hasta 66K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 76.2% · GPQA Diamond 73.5%)
- Rendimiento ágil de 118 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 1800 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 3 Flash | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.95 | $2.40 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 60K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 16K | 31K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Gemini 3 Flash | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-flash | models/gemini-3-pro |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-12 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | September 2025 | January 2025 |
| Architecture | Next-gen sparse multimodal mixture-of-experts | Sparse Multimodal MoE |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 10,000 – 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 tokens | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.125/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.2/1M 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) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | 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 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, audio, video | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 3 Flash vs Gemini 3 Pro: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3 Flash or Gemini 3 Pro?
Gemini 3 Flash is more intelligent. It scores 75 compared with 62 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3 Flash is faster, generating 180 tokens per second compared with 118 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 3 Flash is cheaper at $0.49 per 1M tokens blended, compared with $1.74 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 3 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 1.80s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 1.05M tokens.
Veredicto
Tanto Gemini 3 Flash (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Gemini 3 Pro (Ideal para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Gemini 3 Flash lidera en inteligencia general y programación, Gemini 3 Flash ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Gemini 3 Flash resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Gemini 3 Flash o Gemini 3 Pro?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Gemini 3 Flash obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Gemini 3 Flash frente a Gemini 3 Pro?+
Gemini 3 Flash cuesta $0.50 / $3.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Gemini 3 Pro cuesta $2.00 / $12.00. En costo combinado, Gemini 3 Flash es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Gemini 3 Flash cuenta con 1.05M tokens de contexto frente a 2M tokens de Gemini 3 Pro. En velocidad de inferencia, Gemini 3 Flash 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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Fuentes: Documentación oficial de API de Google y Google, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).