Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3.5 Flash-Lite vs Grok 4.6

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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Gemini 3.5 Flash-LiteProfile

Grok 4.6Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Google

Gemini 3.5 Flash-Lite

अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसी

Google का Gemini 3.5 Flash-Lite रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 240 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.4/$2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 69/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index69 / 100

Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

xAI

Grok 4.6

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

xAI का Grok 4.6 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 500K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 115 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 77/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index77 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

500K tokens

SWE-bench Verified:

75.8%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Gemini 3.5 Flash-Lite is 3.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 3.5 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 500K tokens).
Gemini 3.5 Flash-Lite is faster at 240 tok/s vs 115 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Gemini 3.5 Flash-Lite	Grok 4.6
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	69	77
Provider	Google	xAI
Input Price Cost per million input tokens	$0.40 / 1M	$2.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$2.00 / 1M	$6.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.35 / 1M	$1.35 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1.05M tokens~1,573 A4 pages of text	500K tokens~750 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	33K	66K
Throughput Speed Tokens generated per second	240 tok/s	115 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	75.8%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	N/A	77.2%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.10 / 1M	$0.50 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Gemini 3.5 Flash-Lite

3.6x cheaper monthly runtime

Speed

Gemini 3.5 Flash-Lite

+109% faster generation

Context

Gemini 3.5 Flash-Lite

1.05M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Gemini 3.5 Flash-LiteGrok 4.6

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs75.8%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs77.2%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

81.2%vs88%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1375ptsvs1450pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs14.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs51%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs49.2%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs75%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs89.5%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs89%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

240 tok/s vs115 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

Gemini 3.5 Flash-Lite0.29s

Grok 4.60.58s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Gemini 3.5 Flash-Lite2.37s

Grok 4.64.93s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Gemini 3.5 Flash-Lite Monthly API Bill

$2.55 / month

$0.4/1M in · $2/1M out

Grok 4.6 Monthly API Bill

$9.15 / month

$2/1M in · $6/1M out

Gemini 3.5 Flash-Lite saves approximately $6.60 / month (72%) under this workload.3.6x Savings

Gemini 3.5 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 81.2% · Arena Elo 1375)
240 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 290ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$0.4/$2 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

Grok 4.6 · Strengths & Key Advantages

500K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 66K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 75.8% · GPQA Diamond 77.2%)
115 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 580ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$2/$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
उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Token Use & Task Economics

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

Metric	Gemini 3.5 Flash-Lite	Grok 4.6
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.55	$0.65
Output Tokens / Task Tokens generated per task	18K	45K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	7K	22K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Gemini 3.5 Flash-Lite	Grok 4.6
Official API Model ID (SDK)	models/gemini-3-5-flash-lite	grok-4-6-latest
API Protocol	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	xAI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date	2026-07	2026-08
Knowledge Cutoff	March 2026	April 2026
Architecture	Lightweight efficient multimodal transformer	1.5T Colossus Sparse MoE
Parameters	Confidential	1.5T (MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM	5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens	Flat rate ($2/1M in) across full 500K window
Prompt Cache Policy & TTL	Implicit + Explicit Context Caching at $0.1/1M with configurable TTL	Cached input at $0.5/1M tokens
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox	Real-time Web & X (Twitter) Search Grounding + Code Execution
Official Fine-Tuning Support	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation	API Prompt Engineering & RAG 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)
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	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified	xAI Production Safety & Alignment 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
Output Modalities	text	text

Gemini 3.5 Flash-Lite vs Grok 4.6: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 3.5 Flash-Lite or Grok 4.6?

Grok 4.6 is more intelligent. It scores 77 compared with 69 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.5 Flash-Lite is faster, generating 240 tokens per second compared with 115 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3.5 Flash-Lite is cheaper at $0.35 per 1M tokens blended, compared with $1.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.5 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.58s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3.5 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 500K tokens.

निष्कर्ष

Gemini 3.5 Flash-Lite (रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Grok 4.6 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Grok 4.6 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemini 3.5 Flash-Lite तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemini 3.5 Flash-Lite बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Gemini 3.5 Flash-Lite या Grok 4.6 में से कौन बेहतर है?+

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

Gemini 3.5 Flash-Lite और Grok 4.6 में किसका API सस्ता है?+

Gemini 3.5 Flash-Lite की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.40 / $2.00 प्रति 1M टोकन है और Grok 4.6 की $2.00 / $6.00 है। समग्र लागत में Gemini 3.5 Flash-Lite अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Gemini 3.5 Flash-Lite में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Grok 4.6 में 500K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemini 3.5 Flash-Lite तेज़ है।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Gemini 3.5 Flash-Lite vs Grok 4.6

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Gemini 3.5 Flash-Lite

Grok 4.6

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Gemini 3.5 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Grok 4.6 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Gemini 3.5 Flash-Lite vs Grok 4.6: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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