Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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Gemini 3 ProProfile

GPT-5.1Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Google

Gemini 3 Pro

Modèle Phare de Pointe

Gemini 3 Pro 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 2M, une vitesse de 118 tokens/s, un indice d’intelligence de 62/100

Intelligence Index62 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$12.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

76.2%

OpenAI

GPT-5.1

Modèle Phare de Pointe

GPT-5.1 de OpenAI 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 400K, une vitesse de 130 tokens/s, un indice d’intelligence de 60/100 et

Intelligence Index60 / 100

Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

74.9%

Différences Clés en un Coup d’Œil

GPT-5.1 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 3 Pro has a larger context window (2M vs 400K tokens).
GPT-5.1 is faster at 130 tok/s vs 118 tok/s.
Gemini 3 Pro leads on SWE-bench coding (76.2% vs 74.9%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	Gemini 3 Pro	GPT-5.1
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	62	60
Provider	Google	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$2.00 / 1M	$1.25 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$12.00 / 1M	$10.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.74 / 1M	$1.34 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	2M tokens~3,000 A4 pages of text	400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	66K	128K
Throughput Speed Tokens generated per second	118 tok/s	130 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	76.2%	74.9%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	73.5%	72.1%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.20 / 1M	$0.13 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Gemini 3 Pro

+1.3% SWE-bench lead

Coût

GPT-5.1

1.3x cheaper monthly runtime

Vitesse

GPT-5.1

+10% faster generation

Contexte

Gemini 3 Pro

2M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Gemini 3 ProGPT-5.1

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

76.2%vs74.9%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

73.5%vs72.1%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86.8%vs86.1%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1384ptsvs1368pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

12.9%vs12.1%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

47.9%vs46.7%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

44.8%vs43.2%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73%vs71.8%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

92.8%vs91.2%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

84.6%vs77.9%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

118 tok/s vs130 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

Gemini 3 Pro1.80s

GPT-5.11.20s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Gemini 3 Pro6.04s

GPT-5.15.05s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Gemini 3 Pro Monthly API Bill

$14.10 / month

$2/1M in · $12/1M out

GPT-5.1 Monthly API Bill

$11.06 / month

$1.25/1M in · $10/1M out

GPT-5.1 saves approximately $3.04 / month (22%) under this workload.1.3x Savings

Gemini 3 Pro · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 2M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 76.2% · GPQA Diamond 73.5%)
Débit rapide de 118 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1800 ms
Tarification API optimisée ($2/$12 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-5.1 · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 400K et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 74.9% · GPQA Diamond 72.1%)
Débit rapide de 130 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1200 ms
Tarification API optimisée ($1.25/$10 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 Pro	GPT-5.1
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$2.40	$1.45
Output Tokens / Task Tokens generated per task	60K	52K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	31K	28K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	Gemini 3 Pro	GPT-5.1
Official API Model ID (SDK)	models/gemini-3-pro	gpt-5-1
API Protocol	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2025-11	2025-11
Knowledge Cutoff	January 2025	October 2024
Architecture	Sparse Multimodal MoE	Unified Reasoning (Instant & Thinking)
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) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens	Flat rate ($1.25/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTL	Implicit + Explicit Context Caching at $0.2/1M with configurable TTL	Automatic prefix caching at $0.125/1M (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 Pro vs GPT-5.1: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 3 Pro or GPT-5.1?

Gemini 3 Pro is more intelligent. It scores 62 compared with 60 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.1 is faster, generating 130 tokens per second compared with 118 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.1 is cheaper at $1.34 per 1M tokens blended, compared with $1.74 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-5.1 has lower latency, with a time to first token of 1.20s compared with 1.80s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 400K tokens.

Verdict

Gemini 3 Pro (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 GPT-5.1 (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 3 Pro domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-5.1 assure un débit supérieur et GPT-5.1 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 3 Pro ou GPT-5.1 ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 3 Pro 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 Pro et GPT-5.1 ?+

Gemini 3 Pro est facturé $2.00 / $12.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $1.25 / $10.00 pour GPT-5.1. En coût pondéré, GPT-5.1 est plus économique.

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

Gemini 3 Pro prend en charge 2M tokens contre 400K tokens pour GPT-5.1. Côté vitesse de génération, GPT-5.1 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 & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1

Changez et Comparez les Modèles

Gemini 3 Pro

GPT-5.1

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Gemini 3 Pro · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-5.1 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

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