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Head-to-Head Model Comparison

Gemini Omni Flash vs Veo 3.1

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 Omni Flash vs Veo 3.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini Omni Flash de Google et Veo 3.1 de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini Omni Flash propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $2.00/$15.00 par million de tokens, tandis que Veo 3.1 offre 4.1K tokens de contexte à $7.00/$450.00 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:
Google

Gemini Omni Flash

Génération Vidéo par IA

Gemini Omni Flash de Google est un modèle d’IA conçu pour la génération vidéo cinématographique et la synthèse de mouvements fluides, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 75 tokens/s, un indice d’intelligence de 86/100 et

Intelligence Index86 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Veo 3.1

Génération Vidéo par IA

Veo 3.1 de Google est un modèle d’IA conçu pour la génération vidéo cinématographique et la synthèse de mouvements fluides, offrant une fenêtre de contexte de 4K, une vitesse de 14 tokens/s, un indice d’intelligence de 88/100 et un tarif de

Intelligence Index88 / 100
Input Token:

$7.00 / 1M

Output Token:

$450.00 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • Gemini Omni Flash is 24.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini Omni Flash has a larger context window (1M vs 4K tokens).
  • Gemini Omni Flash is faster at 75 tok/s vs 14 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaractéristiqueGemini Omni FlashVeo 3.1
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8688
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$7.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$450.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.25 / 1M$46.40 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text4.1K tokens~6 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s14 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.00 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code

Evaluations ongoing

Coût
Gemini Omni Flash
24.1x cheaper monthly runtime
Vitesse
Gemini Omni Flash
+436% faster generation
Contexte
Gemini Omni Flash
1.05M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Gemini Omni FlashVeo 3.1
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1440ptsvs1450pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs14 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 Omni Flash0.80s
Veo 3.14.20s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini Omni Flash7.47s
Veo 3.139.91s

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)
Gemini Omni Flash Monthly API Bill
$17.25 / month
$2/1M in · $15/1M out
Veo 3.1 Monthly API Bill
$415.50 / month
$7/1M in · $450/1M out
Gemini Omni Flash saves approximately $398.25 / month (96%) under this workload.24.1x Savings

Gemini Omni Flash · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 33K tokens (Arena Elo 1440)
  • Débit rapide de 75 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 800 ms
  • Tarification API optimisée ($2/$15 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

Veo 3.1 · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 4K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (Arena Elo 1450)
  • Débit rapide de 14 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 4200 ms
  • Tarification API optimisée ($7/$450 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.

MetricGemini Omni FlashVeo 3.1
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.50$3.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
15K0K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
4K0K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueGemini Omni FlashVeo 3.1
Official API Model ID (SDK)models/gemini-omni-flashmodels/veo-3-1
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-062025-10
Knowledge CutoffFebruary 2026July 2025
ArchitectureUnified real-time text-to-video and conversational streaming engineControllable audio-video generation and in-context video editor
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 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 tokensFlat rate ($7/1M in) across full 4K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M 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 SchemaPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context 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)
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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle 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
Output Modalitiesvideovideo

Gemini Omni Flash vs Veo 3.1: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini Omni Flash or Veo 3.1?

Veo 3.1 is more intelligent. It scores 88 compared with 86 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini Omni Flash is faster, generating 75 tokens per second compared with 14 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini Omni Flash is cheaper at $2.25 per 1M tokens blended, compared with $46.40 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini Omni Flash has lower latency, with a time to first token of 0.80s compared with 4.20s.

Which model has a larger context window?

Gemini Omni Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 4.1K tokens.

Verdict

Gemini Omni Flash (Conçu pour la génération vidéo cinématographique et la synthèse de mouvements fluides, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Veo 3.1 (Conçu pour la génération vidéo cinématographique et la synthèse de mouvements fluides, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Veo 3.1 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini Omni Flash assure un débit supérieur et Gemini Omni Flash offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini Omni Flash ou Veo 3.1 ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Veo 3.1 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 Omni Flash et Veo 3.1 ?+

Gemini Omni Flash est facturé $2.00 / $15.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $7.00 / $450.00 pour Veo 3.1. En coût pondéré, Gemini Omni Flash est plus économique.

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

Gemini Omni Flash prend en charge 1.05M tokens contre 4.1K tokens pour Veo 3.1. Côté vitesse de génération, Gemini Omni Flash est le plus rapide.

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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 Google et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).