Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Google का Gemini Robotics-ER 1.6 और Google का Gemini 3.1 Flash-Lite दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Gemini Robotics-ER 1.6 में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $2.50/$10.00 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।
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Gemini Robotics-ER 1.6
डीप रीजनिंग इंजनGoogle का Gemini Robotics-ER 1.6 गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 90 टोकन/सेकंड स्पीड और $2.5/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 82/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Gemini 3.1 Flash-Lite
हल्का और किफायती मॉडलGoogle 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।
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
1.05M tokens
N/A
एक नज़र में मुख्य अंतर
- Gemini 3.1 Flash-Lite is 16.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 131K tokens).
- Gemini 3.1 Flash-Lite is faster at 250 tok/s vs 90 tok/s.
| Feature | Gemini Robotics-ER 1.6 | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 60 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $2.50 / 1M | $0.15 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.85 / 1M | $0.11 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 250 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.50 / 1M | $0.04 / 1M |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini Robotics-ER 1.6 · Strengths & Key Advantages
- 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (Arena Elo 1410)
- 90 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 700ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- $2.5/$10 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.
| Metric | Gemini Robotics-ER 1.6 | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.80 | $0.38 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 5K |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini Robotics-ER 1.6 | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-robotics-er-1-6 | models/gemini-3-1-flash-lite |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-04 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | November 2025 |
| Architecture | Embodied Spatial Vision-Language-Action (VLA) Model | Compact efficient multimodal transformer |
| 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) | Flat rate ($2.5/1M in) across full 131K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.035/1M 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context 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) |
| 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 | 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 |
| Output Modalities | text | text |
Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini Robotics-ER 1.6 or Gemini 3.1 Flash-Lite?
Gemini Robotics-ER 1.6 is more intelligent. It scores 82 compared with 60 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.1 Flash-Lite is faster, generating 250 tokens per second compared with 90 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 $1.85 (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 0.70s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 131.1K tokens.
निष्कर्ष
Gemini Robotics-ER 1.6 (गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान, 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: Gemini Robotics-ER 1.6 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 Gemini Robotics-ER 1.6 या Gemini 3.1 Flash-Lite में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemini Robotics-ER 1.6 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Gemini Robotics-ER 1.6 और Gemini 3.1 Flash-Lite में किसका API सस्ता है?+
Gemini Robotics-ER 1.6 की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.50 / $10.00 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?+
Gemini Robotics-ER 1.6 में 131.1K 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।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
स्रोत: Google और Google आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।