GPT-5.1 Chat vs Gemini 3 Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-5.1 Chat de OpenAI et Gemini 3 Pro de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. GPT-5.1 Chat propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Gemini 3 Pro offre 2M tokens de contexte à $2.00/$12.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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GPT-5.1 Chat
Modèle Phare de PointeGPT-5.1 Chat 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 128K, une vitesse de 132 tokens/s, un indice d’intelligence de 60/1
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
74%
Gemini 3 Pro
Modèle Phare de PointeGemini 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
$2.00 / 1M
$12.00 / 1M
2M tokens
76.2%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- GPT-5.1 Chat is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3 Pro has a larger context window (2M vs 128K tokens).
- GPT-5.1 Chat is faster at 132 tok/s vs 118 tok/s.
- Gemini 3 Pro leads on SWE-bench coding (76.2% vs 74.0%).
| Caractéristique | GPT-5.1 Chat | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 60 | 62 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $12.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $1.74 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 2M tokens~3,000 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 132 tok/s | 118 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74% | 76.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 71.8% | 73.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.20 / 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.
GPT-5.1 Chat · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 71.8%)
- Débit rapide de 132 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1180 ms
- Tarification API optimisée (accès gratuit à poids ouverts) 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
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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.1 Chat | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.48 | $2.40 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 52K | 60K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 28K | 31K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | GPT-5.1 Chat | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-1-chat | models/gemini-3-pro |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-11 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | January 2025 |
| Architecture | Chat-tuned unified reasoning model | Sparse Multimodal MoE |
| 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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Implicit + Explicit Context Caching at $0.2/1M with configurable TTL |
| 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 | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| 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 | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.1 Chat vs Gemini 3 Pro: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.1 Chat or Gemini 3 Pro?
Gemini 3 Pro is more intelligent. It scores 62 compared with 60 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.1 Chat is faster, generating 132 tokens per second compared with 118 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5.1 Chat is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $1.74 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-5.1 Chat has lower latency, with a time to first token of 1.18s compared with 1.80s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 128K tokens.
Verdict
GPT-5.1 Chat (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 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.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 3 Pro domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-5.1 Chat assure un débit supérieur et GPT-5.1 Chat offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-5.1 Chat ou Gemini 3 Pro ?+
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 GPT-5.1 Chat et Gemini 3 Pro ?+
GPT-5.1 Chat est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $12.00 pour Gemini 3 Pro. En coût pondéré, GPT-5.1 Chat est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GPT-5.1 Chat prend en charge 128K tokens contre 2M tokens pour Gemini 3 Pro. Côté vitesse de génération, GPT-5.1 Chat 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 OpenAI et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).