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Head-to-Head Model Comparison

Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite

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 Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini Robotics-ER 1.6 de Google y Gemini 3.1 Flash-Lite de Google compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Gemini Robotics-ER 1.6 ofrece una ventana de contexto de 131.1K tokens a $2.50/$10.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Gemini 3.1 Flash-Lite ofrece 1.05M tokens de contexto a $0.15/$0.60 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

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

Gemini Robotics-ER 1.6

Motor de Razonamiento Profundo

Gemini Robotics-ER 1.6 de Google es un modelo de IA diseñado para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, con ventana de contexto de 131K, velocidad de 90 tokens/s, índice de inteligencia de

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Modelo Ligero y Económico

Gemini 3.1 Flash-Lite de Google es un modelo de IA diseñado para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, con ventana de contexto de 1.0M, velocidad de 250 tokens/s, índice de inteligencia de 60/100 y tarifa de

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Diferencias Clave de un Vistazo

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaracterísticaGemini Robotics-ER 1.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8260
Provider
GoogleGoogle
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 text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
90 tok/s250 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.04 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código

Evaluations ongoing

Costo
Gemini 3.1 Flash-Lite
16.5x cheaper monthly runtime
Velocidad
Gemini 3.1 Flash-Lite
+178% faster generation
Contexto
Gemini 3.1 Flash-Lite
1.05M tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Gemini Robotics-ER 1.6Gemini 3.1 Flash-Lite
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

N/Avs78.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1410ptsvs1355pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs250 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 Robotics-ER 1.60.70s
Gemini 3.1 Flash-Lite0.27s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini Robotics-ER 1.66.26s
Gemini 3.1 Flash-Lite2.27s

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)
Gemini Robotics-ER 1.6 Monthly API Bill
$13.50 / month
$2.5/1M in · $10/1M out
Gemini 3.1 Flash-Lite Monthly API Bill
$0.82 / month
$0.15/1M in · $0.6/1M out
Gemini 3.1 Flash-Lite saves approximately $12.68 / month (94%) under this workload.16.5x Savings

Gemini Robotics-ER 1.6 · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 131K con hasta 16K tokens de salida máxima (Arena Elo 1410)
  • Rendimiento ágil de 90 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 700 ms
  • Economía de API competitiva ($2.5/$10 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

Gemini 3.1 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 1.0M con hasta 33K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 78.5% · Arena Elo 1355)
  • Rendimiento ágil de 250 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 270 ms
  • Economía de API competitiva ($0.15/$0.6 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.

MetricGemini Robotics-ER 1.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.80$0.38
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
12K14K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
6K5K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaGemini Robotics-ER 1.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Official API Model ID (SDK)models/gemini-robotics-er-1-6models/gemini-3-1-flash-lite
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-042026-03
Knowledge CutoffFebruary 2026November 2025
ArchitectureEmbodied Spatial Vision-Language-Action (VLA) ModelCompact efficient multimodal transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 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)Flat rate ($2.5/1M in) across full 131K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.035/1M 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 & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context 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)
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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle 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
Output Modalitiestexttext

Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Respuestas Rápidas (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.

Veredicto

Tanto Gemini Robotics-ER 1.6 (Ideal para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Gemini 3.1 Flash-Lite (Ideal para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Gemini Robotics-ER 1.6 lidera en inteligencia general y programación, Gemini 3.1 Flash-Lite ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Gemini 3.1 Flash-Lite resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Gemini Robotics-ER 1.6 o Gemini 3.1 Flash-Lite?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Gemini Robotics-ER 1.6 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Gemini Robotics-ER 1.6 frente a Gemini 3.1 Flash-Lite?+

Gemini Robotics-ER 1.6 cuesta $2.50 / $10.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Gemini 3.1 Flash-Lite cuesta $0.15 / $0.60. En costo combinado, Gemini 3.1 Flash-Lite es la opción más económica.

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

Gemini Robotics-ER 1.6 cuenta con 131.1K tokens de contexto frente a 1.05M tokens de Gemini 3.1 Flash-Lite. En velocidad de inferencia, Gemini 3.1 Flash-Lite ofrece un rendimiento superior.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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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 Google, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).