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Head-to-Head Model Comparison

Claude 3 Haiku vs Gemini 1.5 Flash

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale
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Claude 3 Haiku vs Gemini 1.5 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Claude 3 Haiku de Anthropic et Gemini 1.5 Flash de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. Claude 3 Haiku propose une fenêtre de contexte de 200K tokens au tarif de $0.25/$1.25 par million de tokens, tandis que Gemini 1.5 Flash offre 1.05M tokens de contexte à $0.07/$0.30 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.

Comparaison Face-à-Face (VS)

Changez et Comparez les Modèles

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

Inférence Ultra-Rapide

Claude 3 Haiku de Anthropic est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 200K, une vitesse de 125 tokens/s, un indice d’intelligence de 33/

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

Inférence Ultra-Rapide

Gemini 1.5 Flash de Google est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 180 tokens/s, un indice d’intelligence de 38/1

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

20%

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • 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 →
CaractéristiqueClaude 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

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code
Gemini 1.5 Flash
+9.5% SWE-bench lead
Coût
Gemini 1.5 Flash
3.7x cheaper monthly runtime
Vitesse
Gemini 1.5 Flash
+44% faster generation
Contexte
Gemini 1.5 Flash
1.05M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Latence et Temps de Réponse

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

Simulateur Interactif de Coût 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

  • Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 10.5% · GPQA Diamond 33%)
  • Débit rapide de 125 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 350 ms
  • Tarification API optimisée ($0.25/$1.25 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
  • Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
  • Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Gemini 1.5 Flash · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 20% · GPQA Diamond 42.1%)
  • Débit rapide de 180 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 320 ms
  • Tarification API optimisée ($0.075/$0.3 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
  • Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
  • Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

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

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueClaude 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: Réponses Rapides (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.

Verdict

Claude 3 Haiku (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini 1.5 Flash (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 1.5 Flash domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 1.5 Flash assure un débit supérieur et Gemini 1.5 Flash offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Claude 3 Haiku ou Gemini 1.5 Flash ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 1.5 Flash prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre Claude 3 Haiku et Gemini 1.5 Flash ?+

Claude 3 Haiku est facturé $0.25 / $1.25 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.07 / $0.30 pour Gemini 1.5 Flash. En coût pondéré, Gemini 1.5 Flash est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

Claude 3 Haiku prend en charge 200K tokens contre 1.05M tokens pour Gemini 1.5 Flash. Côté vitesse de génération, Gemini 1.5 Flash est le plus rapide.

AI Terminology & Guide
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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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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.

Sources: Documentation API officielle de Anthropic et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).