Qwen3.5 Plus vs Gemini 3.1 Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3.5 Plus de Alibaba et Gemini 3.1 Pro de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. Qwen3.5 Plus propose une fenêtre de contexte de 1M tokens au tarif de $0.60/$2.40 par million de tokens, tandis que Gemini 3.1 Pro offre 1.05M 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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Qwen3.5 Plus
IA Multimodale NativeQwen3.5 Plus de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 85 tokens/s, un indice d’intelligence de 87
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
1M tokens
64%
Gemini 3.1 Pro
Leader en Programmation et CodeGemini 3.1 Pro de Google est un modèle d’IA conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 110 tokens/s, un indice d’intelligence de
$2.00 / 1M
$12.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Qwen3.5 Plus is 4.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.1 Pro has a larger context window (1M vs 1M tokens).
- Gemini 3.1 Pro is faster at 110 tok/s vs 85 tok/s.
- Gemini 3.1 Pro leads on SWE-bench coding (74.5% vs 64.0%).
| Caractéristique | Qwen3.5 Plus | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 87 | 86 |
Provider | Alibaba | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.60 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.40 / 1M | $12.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.40 / 1M | $1.95 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 64% | 74.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 72% | 86.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.06 / 1M | $0.50 / 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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
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.
Qwen3.5 Plus · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 64% · GPQA Diamond 72%)
- Débit rapide de 85 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 490 ms
- Tarification API optimisée ($0.6/$2.4 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
Gemini 3.1 Pro · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 86.5%)
- Débit rapide de 110 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 780 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 | Qwen3.5 Plus | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.19 | $1.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 52K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 26K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Qwen3.5 Plus | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-plus-instruct | models/gemini-3-1-pro |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-02 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | November 2025 |
| Architecture | Enterprise Million-Token Multimodal Transformer | Pathways High-Capacity Reasoning Architecture |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 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) | Flat rate ($0.6/1M in) across full 1000K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.06/1M tokens | Implicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M 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 · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | 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 | Alibaba Production Safety & Alignment Verified | 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 |
Qwen3.5 Plus vs Gemini 3.1 Pro: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 Plus or Gemini 3.1 Pro?
Qwen3.5 Plus is more intelligent. It scores 87 compared with 86 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.1 Pro is faster, generating 110 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3.5 Plus is cheaper at $0.40 per 1M tokens blended, compared with $1.95 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3.5 Plus has lower latency, with a time to first token of 0.49s compared with 0.78s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.1 Pro has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.
Verdict
Qwen3.5 Plus (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini 3.1 Pro (Conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Qwen3.5 Plus domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 3.1 Pro assure un débit supérieur et Qwen3.5 Plus offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Qwen3.5 Plus ou Gemini 3.1 Pro ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Qwen3.5 Plus prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Qwen3.5 Plus et Gemini 3.1 Pro ?+
Qwen3.5 Plus est facturé $0.60 / $2.40 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $12.00 pour Gemini 3.1 Pro. En coût pondéré, Qwen3.5 Plus est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Qwen3.5 Plus prend en charge 1M tokens contre 1.05M tokens pour Gemini 3.1 Pro. Côté vitesse de génération, Gemini 3.1 Pro est le plus rapide.
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Sources: Documentation API officielle de Alibaba et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).