Gemini 3.5 Flash vs Gemini Deep Research
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 3.5 Flash de Google et Gemini Deep Research de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini 3.5 Flash propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $0.75/$3.75 par million de tokens, tandis que Gemini Deep Research offre 1.05M tokens de contexte à $10.00/$40.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemini 3.5 Flash
Modèle Phare de PointeGemini 3.5 Flash de Google est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 190 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
70.2%
Gemini Deep Research
IA Agentique et Outils AutonomesGemini Deep Research de Google est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 60 tokens/s, un indice d’intell
$10.00 / 1M
$40.00 / 1M
1.05M tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Gemini 3.5 Flash is 11.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.5 Flash is faster at 190 tok/s vs 60 tok/s.
| Caractéristique | Gemini 3.5 Flash | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 91 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $0.75 / 1M | $10.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.75 / 1M | $40.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.66 / 1M | $7.75 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 190 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 70.2% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 81% | 85% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.19 / 1M | $2.50 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 3.5 Flash · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 70.2% · GPQA Diamond 81%)
- Débit rapide de 190 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 360 ms
- Tarification API optimisée ($0.75/$3.75 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 Deep Research · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (GPQA Diamond 85% · MMLU-Pro 89.5%)
- Débit rapide de 60 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1500 ms
- Tarification API optimisée ($10/$40 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
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 3.5 Flash | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.05 | $8.50 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 38K | 50K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 35K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Gemini 3.5 Flash | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-5-flash | models/gemini-deep-research |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-05 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | Real-time Google Search Integration |
| Architecture | Optimized Search-Grade Multimodal MoE | Agentic recursive research and synthesis engine |
| 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 $0.1875/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $2.5/1M 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) |
| 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 |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 3.5 Flash vs Gemini Deep Research: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.5 Flash or Gemini Deep Research?
Gemini Deep Research is more intelligent. It scores 91 compared with 82 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.5 Flash is faster, generating 190 tokens per second compared with 60 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 3.5 Flash is cheaper at $0.66 per 1M tokens blended, compared with $7.75 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 3.5 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.36s compared with 1.50s.
Verdict
Gemini 3.5 Flash (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini Deep Research (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini Deep Research domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 3.5 Flash assure un débit supérieur et Gemini 3.5 Flash offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 3.5 Flash ou Gemini Deep Research ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini Deep Research prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Gemini 3.5 Flash et Gemini Deep Research ?+
Gemini 3.5 Flash est facturé $0.75 / $3.75 par million de tokens (entrée/sortie) contre $10.00 / $40.00 pour Gemini Deep Research. En coût pondéré, Gemini 3.5 Flash est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemini 3.5 Flash prend en charge 1.05M tokens contre 1.05M tokens pour Gemini Deep Research. Côté vitesse de génération, Gemini 3.5 Flash est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de Google et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).