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Head-to-Head Model Comparison

Gemini Omni Flash vs Veo 3.1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Verificato dal team di ricerca di GetInfoUsUltima verifica: October 2026Politica editoriale
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Gemini Omni Flash vs Veo 3.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini Omni Flash di Google e Veo 3.1 di Google sono due modelli di IA di riferimento. Gemini Omni Flash offre una finestra di contesto di 1.05M token a $2.00/$15.00 per milione di token, mentre Veo 3.1 mette a disposizione 4.1K token di contesto a $7.00/$450.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.

Confronto Diretto (VS)

Cambia e Confronta Qualsiasi Modello

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 Omni Flash

Generazione Video IA

Gemini Omni Flash di Google è un modello di IA progettato per la generazione video cinematografica IA e la sintesi fluida del movimento, con finestra di contesto da 1.0M, velocità di 75 token/s, indice di intelligenza di 86/100 e tariffa di

Intelligence Index86 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Veo 3.1

Generazione Video IA

Veo 3.1 di Google è un modello di IA progettato per la generazione video cinematografica IA e la sintesi fluida del movimento, con finestra di contesto da 4K, velocità di 14 token/s, indice di intelligenza di 88/100 e tariffa di $7/$450 per

Intelligence Index88 / 100
Input Token:

$7.00 / 1M

Output Token:

$450.00 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Differenze Chiave a Colpo d’Occhio

  • Gemini Omni Flash is 24.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini Omni Flash has a larger context window (1M vs 4K tokens).
  • Gemini Omni Flash is faster at 75 tok/s vs 14 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini Omni FlashVeo 3.1
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8688
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$7.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$450.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.25 / 1M$46.40 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text4.1K tokens~6 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s14 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.00 / 1M

Chi vince in ogni categoria?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini Omni Flash
24.1x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini Omni Flash
+436% faster generation
Context
Gemini Omni Flash
1.05M tokens window

Punteggi Benchmark Verificati

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

Gemini Omni FlashVeo 3.1
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1440ptsvs1450pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs14 tok/s

Latenza e Tempo di Risposta

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 Omni Flash0.80s
Veo 3.14.20s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini Omni Flash7.47s
Veo 3.139.91s

Simulatore Interattivo dei Costi Token

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 Omni Flash Monthly API Bill
$17.25 / month
$2/1M in · $15/1M out
Veo 3.1 Monthly API Bill
$415.50 / month
$7/1M in · $450/1M out
Gemini Omni Flash saves approximately $398.25 / month (96%) under this workload.24.1x Savings

Gemini Omni Flash · Strengths & Key Advantages

  • Finestra di contesto da 1.0M con capacità massima di output fino a 33K token (Arena Elo 1440)
  • Throughput elevato di 75 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 800 ms
  • Economia API competitiva ($2/$15 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
  • Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
  • Per volumi di traffico elevati in produzione si consiglia di attivare il prompt caching e la Batch API

Veo 3.1 · Strengths & Key Advantages

  • Finestra di contesto da 4K con capacità massima di output fino a 4K token (Arena Elo 1450)
  • Throughput elevato di 14 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 4200 ms
  • Economia API competitiva ($7/$450 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
  • Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
  • Per volumi di traffico elevati in produzione si consiglia di attivare il prompt caching e la Batch API

Token Use & Task Economics

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

MetricGemini Omni FlashVeo 3.1
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.50$3.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
15K0K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
4K0K

Specifiche Tecniche

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini Omni FlashVeo 3.1
Official API Model ID (SDK)models/gemini-omni-flashmodels/veo-3-1
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-062025-10
Knowledge CutoffFebruary 2026July 2025
ArchitectureUnified real-time text-to-video and conversational streaming engineControllable audio-video generation and in-context video editor
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 ($7/1M in) across full 4K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M 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 SchemaPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context 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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle 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 Modalitiesvideovideo

Gemini Omni Flash vs Veo 3.1: Risposte Rapide (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini Omni Flash or Veo 3.1?

Veo 3.1 is more intelligent. It scores 88 compared with 86 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini Omni Flash is faster, generating 75 tokens per second compared with 14 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini Omni Flash is cheaper at $2.25 per 1M tokens blended, compared with $46.40 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini Omni Flash has lower latency, with a time to first token of 0.80s compared with 4.20s.

Which model has a larger context window?

Gemini Omni Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 4.1K tokens.

Verdetto

Sia Gemini Omni Flash (Ideale per la generazione video cinematografica IA e la sintesi fluida del movimento, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Veo 3.1 (Ideale per la generazione video cinematografica IA e la sintesi fluida del movimento, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: Veo 3.1 guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Gemini Omni Flash garantisce una generazione più rapida e Gemini Omni Flash offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.

Domande Frequenti (FAQ)

Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Gemini Omni Flash o Veo 3.1?+

Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Veo 3.1. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.

Qual è la differenza di prezzo API tra Gemini Omni Flash e Veo 3.1?+

Gemini Omni Flash costa $2.00 / $15.00 per milione di token di input/output, mentre Veo 3.1 costa $7.00 / $450.00. Nel costo combinato, Gemini Omni Flash risulta più economico.

Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+

Gemini Omni Flash supporta 1.05M token di contesto contro 4.1K token di Veo 3.1, mentre Gemini Omni Flash offre una velocità di generazione superiore.

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Explore Glossary →

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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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.

Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Google e Google, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).