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Head-to-Head Model Comparison

Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Anthropic का Claude Sonnet 4.6 और Google का Gemini 3.1 Flash-Lite दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Claude Sonnet 4.6 में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $3.00/$15.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Gemini 3.1 Flash-Lite में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.15/$0.60 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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:
Anthropic

Claude Sonnet 4.6

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Anthropic का Claude Sonnet 4.6 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 92 टोकन/सेकंड स्पीड और $3/$15 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 60/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

76.1%

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite

हल्का और किफायती मॉडल

Google का Gemini 3.1 Flash-Lite किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 250 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.15/$0.6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 60/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Gemini 3.1 Flash-Lite is 22.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 1M tokens).
  • Gemini 3.1 Flash-Lite is faster at 250 tok/s vs 92 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureClaude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6060
Provider
AnthropicGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$3.00 / 1M$0.15 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$0.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.31 / 1M$0.11 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
92 tok/s250 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
76.1%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
74%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.30 / 1M$0.04 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini 3.1 Flash-Lite
22.6x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3.1 Flash-Lite
+172% faster generation
Context
Gemini 3.1 Flash-Lite
1.05M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Claude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

76.1%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

74%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86.7%vs78.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1380ptsvs1355pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

47.8%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

92 tok/s vs250 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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
Claude Sonnet 4.60.65s
Gemini 3.1 Flash-Lite0.27s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude Sonnet 4.66.08s
Gemini 3.1 Flash-Lite2.27s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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)
Claude Sonnet 4.6 Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M 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 $17.63 / month (96%) under this workload.22.6x Savings

Claude Sonnet 4.6 · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 76.1% · GPQA Diamond 74%)
  • 92 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 650ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $3/$15 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Gemini 3.1 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 78.5% · Arena Elo 1355)
  • 250 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 270ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $0.15/$0.6 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricClaude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$3.29$0.38
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
72K14K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
37K5K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureClaude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Official API Model ID (SDK)claude-sonnet-4-6-20260201models/gemini-3-1-flash-lite
API ProtocolAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-022026-03
Knowledge CutoffDecember 2025November 2025
ArchitectureHigh-Throughput Multimodal Agent TransformerCompact efficient multimodal transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL$0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended 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 & SandboxNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP ConnectorsBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt 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 ClassificationAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedGoogle 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

Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which model is faster?

Gemini 3.1 Flash-Lite is faster, generating 250 tokens per second compared with 92 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 $2.31 (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 0.65s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.

निष्कर्ष

Claude Sonnet 4.6 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Gemini 3.1 Flash-Lite (किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Claude Sonnet 4.6 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemini 3.1 Flash-Lite तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemini 3.1 Flash-Lite बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Claude Sonnet 4.6 या Gemini 3.1 Flash-Lite में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Claude Sonnet 4.6 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Claude Sonnet 4.6 और Gemini 3.1 Flash-Lite में किसका API सस्ता है?+

Claude Sonnet 4.6 की इनपुट/आउटपुट कीमत $3.00 / $15.00 प्रति 1M टोकन है और Gemini 3.1 Flash-Lite की $0.15 / $0.60 है। समग्र लागत में Gemini 3.1 Flash-Lite अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Claude Sonnet 4.6 में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Gemini 3.1 Flash-Lite में 1.05M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemini 3.1 Flash-Lite तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Anthropic और Google आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।