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Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3 Pro vs GPT-5 Pro

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Gemini 3 Pro vs GPT-5 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google का Gemini 3 Pro और OpenAI का GPT-5 Pro दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Gemini 3 Pro में 2M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $2.00/$12.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि GPT-5 Pro में 400K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $15.00/$120.00 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:
Google

Gemini 3 Pro

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Google का Gemini 3 Pro जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 2M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 118 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$12 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 62/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index62 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$12.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

76.2%

OpenAI

GPT-5 Pro

डीप रीजनिंग इंजन

OpenAI का GPT-5 Pro गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 55 टोकन/सेकंड स्पीड और $15/$120 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 62/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index62 / 100
Input Token:

$15.00 / 1M

Output Token:

$120.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

78.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Gemini 3 Pro is 9.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3 Pro has a larger context window (2M vs 400K tokens).
  • Gemini 3 Pro is faster at 118 tok/s vs 55 tok/s.
  • GPT-5 Pro leads on SWE-bench coding (78.5% vs 76.2%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 3 ProGPT-5 Pro
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6262
Provider
GoogleOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$15.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$12.00 / 1M$120.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.74 / 1M$16.05 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
2M tokens~3,000 A4 pages of text400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K272K
Throughput Speed
Tokens generated per second
118 tok/s55 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
76.2%78.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
73.5%87.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.20 / 1M$1.50 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5 Pro
+2.3% SWE-bench lead
Cost
Gemini 3 Pro
9.4x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3 Pro
+115% faster generation
Context
Gemini 3 Pro
2M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Gemini 3 ProGPT-5 Pro
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

76.2%vs78.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

73.5%vs87.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86.8%vs88%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1384ptsvs1374pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

12.9%vs14%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

47.9%vs51.5%
SciCode (Scientific Computing)

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

44.8%vs47%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73%vs74.5%
AIME (Advanced Math Competition)

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

92.8%vs96%
Long-Context Reasoning

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

84.6%vs82.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

118 tok/s vs55 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 Pro1.80s
GPT-5 Pro4.20s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 3 Pro6.04s
GPT-5 Pro13.29s

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)
Gemini 3 Pro Monthly API Bill
$14.10 / month
$2/1M in · $12/1M out
GPT-5 Pro Monthly API Bill
$132.75 / month
$15/1M in · $120/1M out
Gemini 3 Pro saves approximately $118.65 / month (89%) under this workload.9.4x Savings

Gemini 3 Pro · Strengths & Key Advantages

  • 2M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 66K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 76.2% · GPQA Diamond 73.5%)
  • 118 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1800ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $2/$12 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

GPT-5 Pro · Strengths & Key Advantages

  • 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 272K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 78.5% · GPQA Diamond 87.2%)
  • 55 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 4200ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $15/$120 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.

MetricGemini 3 ProGPT-5 Pro
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$2.40$20.40
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
60K72K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
31K48K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 3 ProGPT-5 Pro
Official API Model ID (SDK)models/gemini-3-progpt-5-pro
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-112025-10
Knowledge CutoffJanuary 2025September 2024
ArchitectureSparse Multimodal MoEMaximum-compute unified reasoning model
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensFlat rate ($15/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.2/1M with configurable TTLAutomatic prefix caching at $1.5/1M (no extra cache-write fee)
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 SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)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 VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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, vision, audio, videotext, vision
Output Modalitiestexttext

Gemini 3 Pro vs GPT-5 Pro: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which model is faster?

Gemini 3 Pro is faster, generating 118 tokens per second compared with 55 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3 Pro is cheaper at $1.74 per 1M tokens blended, compared with $16.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3 Pro has lower latency, with a time to first token of 1.80s compared with 4.20s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 400K tokens.

निष्कर्ष

Gemini 3 Pro (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-5 Pro (गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Gemini 3 Pro जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemini 3 Pro तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemini 3 Pro बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Gemini 3 Pro या GPT-5 Pro में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemini 3 Pro आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Gemini 3 Pro और GPT-5 Pro में किसका API सस्ता है?+

Gemini 3 Pro की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $12.00 प्रति 1M टोकन है और GPT-5 Pro की $15.00 / $120.00 है। समग्र लागत में Gemini 3 Pro अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Gemini 3 Pro में 2M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-5 Pro में 400K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemini 3 Pro तेज़ है।

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