Gemini 3.5 Live Translate vs GPT Realtime Whisper
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 3.5 Live Translate de Google et GPT Realtime Whisper de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini 3.5 Live Translate propose une fenêtre de contexte de 131.1K tokens au tarif de $5.00/$20.00 par million de tokens, tandis que GPT Realtime Whisper offre 448 tokens de contexte à $0.01/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemini 3.5 Live Translate
Modèle Audio et Vocal NatifGemini 3.5 Live Translate de Google est un modèle d’IA conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 130 tokens/s, un indice d’int
$5.00 / 1M
$20.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
GPT Realtime Whisper
Modèle Audio et Vocal NatifGPT Realtime Whisper de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, offrant une fenêtre de contexte de 0K, une vitesse de 140 tokens/s, un indice d’intelligen
$0.01 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- GPT Realtime Whisper is 3000.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.5 Live Translate has a larger context window (131K vs 0K tokens).
- GPT Realtime Whisper is faster at 140 tok/s vs 130 tok/s.
| Caractéristique | Gemini 3.5 Live Translate | GPT Realtime Whisper |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 84 | 44 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $5.00 / 1M | $0.01 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $20.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $3.70 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 448 tokens~1 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 0K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 130 tok/s | 140 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 36% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 46% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $1.00 / 1M | $0.00 / 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.
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.
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 Live Translate · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (Arena Elo 1420)
- Débit rapide de 130 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 300 ms
- Tarification API optimisée ($5/$20 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
GPT Realtime Whisper · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 0K et capacité de sortie maximale de 0K tokens (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- Débit rapide de 140 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 150 ms
- Tarification API optimisée ($0.006/$0 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.
| Metric | Gemini 3.5 Live Translate | GPT Realtime Whisper |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.85 | $0.04 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 8K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Gemini 3.5 Live Translate | GPT Realtime Whisper |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-5-live-translate | gpt-realtime-whisper |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-06 | 2026-05 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Low-latency neural speech-to-speech cross-lingual transformer | Streaming speech-to-text transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($5/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.006/1M in) across full 0K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $1/1M with configurable TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 | audio | audio |
| Output Modalities | audio, text | text |
Gemini 3.5 Live Translate vs GPT Realtime Whisper: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.5 Live Translate or GPT Realtime Whisper?
Gemini 3.5 Live Translate is more intelligent. It scores 84 compared with 44 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT Realtime Whisper is faster, generating 140 tokens per second compared with 130 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT Realtime Whisper is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $3.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT Realtime Whisper has lower latency, with a time to first token of 0.15s compared with 0.30s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.5 Live Translate has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 448 tokens.
Verdict
Gemini 3.5 Live Translate (Conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT Realtime Whisper (Conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 3.5 Live Translate domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT Realtime Whisper assure un débit supérieur et GPT Realtime Whisper offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 3.5 Live Translate ou GPT Realtime Whisper ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 3.5 Live Translate 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 Live Translate et GPT Realtime Whisper ?+
Gemini 3.5 Live Translate est facturé $5.00 / $20.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.01 / $0.00 pour GPT Realtime Whisper. En coût pondéré, GPT Realtime Whisper est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemini 3.5 Live Translate prend en charge 131.1K tokens contre 448 tokens pour GPT Realtime Whisper. Côté vitesse de génération, GPT Realtime Whisper 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 OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).