Gemini 3.8 Flash vs GPT-4.1 mini
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 3.8 Flash de Google et GPT-4.1 mini de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini 3.8 Flash propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $0.75/$3.75 par million de tokens, tandis que GPT-4.1 mini offre 1.05M tokens de contexte à $0.40/$1.60 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemini 3.8 Flash
Inférence Ultra-RapideGemini 3.8 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 175 tokens/s, un indice d’intelligence de 87/1
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
74.8%
GPT-4.1 mini
Modèle Léger et ÉconomiqueGPT-4.1 mini de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 165 tokens/s, un indice d’intelligence de 36
$0.40 / 1M
$1.60 / 1M
1.05M tokens
36.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- GPT-4.1 mini is 2.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.8 Flash has a larger context window (1M vs 1M tokens).
- Gemini 3.8 Flash is faster at 175 tok/s vs 165 tok/s.
- Gemini 3.8 Flash leads on SWE-bench coding (74.8% vs 36.5%).
| Caractéristique | Gemini 3.8 Flash | GPT-4.1 mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 87 | 36 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.75 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.75 / 1M | $1.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.66 / 1M | $0.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,571 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 175 tok/s | 165 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.8% | 36.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 84% | 49.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.19 / 1M | $0.10 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores 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 3.8 Flash · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 74.8% · GPQA Diamond 84%)
- Débit rapide de 175 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 390 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
GPT-4.1 mini · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 36.5% · GPQA Diamond 49.5%)
- Débit rapide de 165 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 300 ms
- Tarification API optimisée ($0.4/$1.6 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 3.8 Flash | GPT-4.1 mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.20 | $0.14 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 44K | 48K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 21K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Gemini 3.8 Flash | GPT-4.1 mini |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-8-flash | gpt-4-1-mini |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-09 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | June 2026 | June 2024 |
| Architecture | Late-2026 optimized sparse multimodal transformer | Dense multimodal transformer (small) |
| 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 | Flat rate ($0.4/1M in) across full 1048K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTL | Automatic prefix caching at $0.1/1M (no extra cache-write fee) |
| 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 | 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) · 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 | 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 | text, vision, audio, video | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 3.8 Flash vs GPT-4.1 mini: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.8 Flash or GPT-4.1 mini?
Gemini 3.8 Flash is more intelligent. It scores 87 compared with 36 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.8 Flash is faster, generating 175 tokens per second compared with 165 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-4.1 mini is cheaper at $0.31 per 1M tokens blended, compared with $0.66 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-4.1 mini has lower latency, with a time to first token of 0.30s compared with 0.39s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.8 Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1.05M tokens.
Verdict
Gemini 3.8 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.) et GPT-4.1 mini (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 3.8 Flash domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 3.8 Flash assure un débit supérieur et GPT-4.1 mini offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 3.8 Flash ou GPT-4.1 mini ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 3.8 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 Gemini 3.8 Flash et GPT-4.1 mini ?+
Gemini 3.8 Flash est facturé $0.75 / $3.75 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.40 / $1.60 pour GPT-4.1 mini. En coût pondéré, GPT-4.1 mini est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemini 3.8 Flash prend en charge 1.05M tokens contre 1.05M tokens pour GPT-4.1 mini. Côté vitesse de génération, Gemini 3.8 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 OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).