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Head-to-Head Model Comparison

Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite

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 Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini Robotics-ER 1.6 de Google et Gemini 3.1 Flash-Lite de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini Robotics-ER 1.6 propose une fenêtre de contexte de 131.1K tokens au tarif de $2.50/$10.00 par million de tokens, tandis que Gemini 3.1 Flash-Lite offre 1.05M tokens de contexte à $0.15/$0.60 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 Robotics-ER 1.6

Moteur de Raisonnement Profond

Gemini Robotics-ER 1.6 de Google est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 90 tokens/s, un indice d’intellig

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Modèle Léger et Économique

Gemini 3.1 Flash-Lite de Google 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 250 tokens/s, un indice d’intellige

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • Gemini 3.1 Flash-Lite is 16.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 131K tokens).
  • Gemini 3.1 Flash-Lite is faster at 250 tok/s vs 90 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaractéristiqueGemini Robotics-ER 1.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8260
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$2.50 / 1M$0.15 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$10.00 / 1M$0.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.85 / 1M$0.11 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
90 tok/s250 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.04 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code

Evaluations ongoing

Coût
Gemini 3.1 Flash-Lite
16.5x cheaper monthly runtime
Vitesse
Gemini 3.1 Flash-Lite
+178% faster generation
Contexte
Gemini 3.1 Flash-Lite
1.05M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Gemini Robotics-ER 1.6Gemini 3.1 Flash-Lite
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

N/Avs78.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1410ptsvs1355pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs250 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 Robotics-ER 1.60.70s
Gemini 3.1 Flash-Lite0.27s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini Robotics-ER 1.66.26s
Gemini 3.1 Flash-Lite2.27s

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 Robotics-ER 1.6 Monthly API Bill
$13.50 / month
$2.5/1M in · $10/1M out
Gemini 3.1 Flash-Lite Monthly API Bill
$0.82 / month
$0.15/1M in · $0.6/1M out
Gemini 3.1 Flash-Lite saves approximately $12.68 / month (94%) under this workload.16.5x Savings

Gemini Robotics-ER 1.6 · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (Arena Elo 1410)
  • Débit rapide de 90 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 700 ms
  • Tarification API optimisée ($2.5/$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
  • Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Gemini 3.1 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 33K tokens (MMLU-Pro 78.5% · Arena Elo 1355)
  • Débit rapide de 250 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 270 ms
  • Tarification API optimisée ($0.15/$0.6 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.

MetricGemini Robotics-ER 1.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.80$0.38
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
12K14K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
6K5K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueGemini Robotics-ER 1.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Official API Model ID (SDK)models/gemini-robotics-er-1-6models/gemini-3-1-flash-lite
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-042026-03
Knowledge CutoffFebruary 2026November 2025
ArchitectureEmbodied Spatial Vision-Language-Action (VLA) ModelCompact efficient multimodal transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2.5/1M in) across full 131K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.035/1M 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 SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
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 Modalitiestexttext

Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini Robotics-ER 1.6 or Gemini 3.1 Flash-Lite?

Gemini Robotics-ER 1.6 is more intelligent. It scores 82 compared with 60 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.1 Flash-Lite is faster, generating 250 tokens per second compared with 90 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3.1 Flash-Lite is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $1.85 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.1 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.27s compared with 0.70s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 131.1K tokens.

Verdict

Gemini Robotics-ER 1.6 (Conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini 3.1 Flash-Lite (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 Robotics-ER 1.6 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 3.1 Flash-Lite assure un débit supérieur et Gemini 3.1 Flash-Lite offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini Robotics-ER 1.6 ou Gemini 3.1 Flash-Lite ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini Robotics-ER 1.6 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 Robotics-ER 1.6 et Gemini 3.1 Flash-Lite ?+

Gemini Robotics-ER 1.6 est facturé $2.50 / $10.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.15 / $0.60 pour Gemini 3.1 Flash-Lite. En coût pondéré, Gemini 3.1 Flash-Lite est plus économique.

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

Gemini Robotics-ER 1.6 prend en charge 131.1K tokens contre 1.05M tokens pour Gemini 3.1 Flash-Lite. Côté vitesse de génération, Gemini 3.1 Flash-Lite 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 & 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).