Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.4 nano 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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किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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GPT-5.4 nanoProfile

Gemini 3.1 Flash-LiteProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-5.4 nano

हल्का और किफायती मॉडल

OpenAI का GPT-5.4 nano किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 235 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.1/$0.8 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 45/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index45 / 100

Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.80 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

48%

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 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 400K tokens).
Gemini 3.1 Flash-Lite is faster at 250 tok/s vs 235 tok/s.

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

Feature	GPT-5.4 nano	Gemini 3.1 Flash-Lite
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	45	60
Provider	OpenAI	Google
Input Price Cost per million input tokens	$0.10 / 1M	$0.15 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.80 / 1M	$0.60 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.11 / 1M	$0.11 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	400K tokens~600 A4 pages of text	1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	33K
Throughput Speed Tokens generated per second	235 tok/s	250 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	48%	N/A
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	61.5%	N/A
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.01 / 1M	$0.04 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Gemini 3.1 Flash-Lite

1.1x cheaper monthly runtime

Speed

Gemini 3.1 Flash-Lite

+6% 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.

GPT-5.4 nanoGemini 3.1 Flash-Lite

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

48%vsN/A

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

61.5%vsN/A

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

75.8%vs78.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1310ptsvs1355pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

8.6%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

26%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

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

28%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

51.5%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

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

78%vsN/A

Long-Context Reasoning

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

66.5%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

235 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

GPT-5.4 nano0.40s

Gemini 3.1 Flash-Lite0.27s

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

GPT-5.4 nano2.53s

Gemini 3.1 Flash-Lite2.27s

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)

GPT-5.4 nano Monthly API Bill

$0.89 / month

$0.1/1M in · $0.8/1M 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 $0.07 / month (8%) under this workload.1.1x Savings

GPT-5.4 nano · Strengths & Key Advantages

400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 61.5%)
235 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 400ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$0.1/$0.8 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

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	GPT-5.4 nano	Gemini 3.1 Flash-Lite
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.11	$0.38
Output Tokens / Task Tokens generated per task	44K	14K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	19K	5K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-5.4 nano	Gemini 3.1 Flash-Lite
Official API Model ID (SDK)	gpt-5-4-nano	models/gemini-3-1-flash-lite
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2026-03	2026-03
Knowledge Cutoff	August 2025	November 2025
Architecture	Nano agent-ready reasoning 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 ($0.1/1M in) across full 400K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.01/1M (no extra cache-write fee)	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	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	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	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	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

GPT-5.4 nano vs Gemini 3.1 Flash-Lite: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5.4 nano or Gemini 3.1 Flash-Lite?

Gemini 3.1 Flash-Lite is more intelligent. It scores 60 compared with 45 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.1 Flash-Lite is faster, generating 250 tokens per second compared with 235 tokens per second.

Which model has lower latency?

Gemini 3.1 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.27s compared with 0.40s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 400K tokens.

निष्कर्ष

GPT-5.4 nano (किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस, 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 3.1 Flash-Lite जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemini 3.1 Flash-Lite तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-5.4 nano बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-5.4 nano या Gemini 3.1 Flash-Lite में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemini 3.1 Flash-Lite आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT-5.4 nano और Gemini 3.1 Flash-Lite में किसका API सस्ता है?+

GPT-5.4 nano की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.10 / $0.80 प्रति 1M टोकन है और Gemini 3.1 Flash-Lite की $0.15 / $0.60 है। समग्र लागत में GPT-5.4 nano अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-5.4 nano में 400K 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।

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)

GPT-5.4 nano vs Gemini 3.1 Flash-Lite

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

GPT-5.4 nano

Gemini 3.1 Flash-Lite

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

GPT-5.4 nano · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini 3.1 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

GPT-5.4 nano vs Gemini 3.1 Flash-Lite: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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