Gemini Robotics-ER 1.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini Robotics-ER 1.6 di Google e Gemini 3.1 Flash-Lite di Google sono due modelli di IA di riferimento. Gemini Robotics-ER 1.6 offre una finestra di contesto di 131.1K token a $2.50/$10.00 per milione di token, mentre Gemini 3.1 Flash-Lite mette a disposizione 1.05M token di contesto a $0.15/$0.60 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini Robotics-ER 1.6
Motore di Ragionamento ProfondoGemini Robotics-ER 1.6 di Google è un modello di IA progettato per il ragionamento logico profondo, la matematica avanzata e l’analisi scientifica, con finestra di contesto da 131K, velocità di 90 token/s, indice di intelligenza di 82/100 e
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Gemini 3.1 Flash-Lite
Modello Leggero ed EconomicoGemini 3.1 Flash-Lite di Google è un modello di IA progettato per la massima efficienza dei costi per token e l’inferenza rapida in produzione, con finestra di contesto da 1.0M, velocità di 250 token/s, indice di intelligenza di 60/100 e ta
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
1.05M tokens
N/A
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- 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 |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Punteggi Benchmark Verificati
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.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini Robotics-ER 1.6 · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 131K con capacità massima di output fino a 16K token (Arena Elo 1410)
- Throughput elevato di 90 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 700 ms
- Economia API competitiva ($2.5/$10 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
Gemini 3.1 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 1.0M con capacità massima di output fino a 33K token (MMLU-Pro 78.5% · Arena Elo 1355)
- Throughput elevato di 250 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 270 ms
- Economia API competitiva ($0.15/$0.6 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
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
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 |
Specifiche Tecniche
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: Risposte Rapide (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.
Verdetto
Sia Gemini Robotics-ER 1.6 (Ideale per il ragionamento logico profondo, la matematica avanzata e l’analisi scientifica, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Gemini 3.1 Flash-Lite (Ideale per la massima efficienza dei costi per token e l’inferenza rapida in produzione, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: Gemini Robotics-ER 1.6 guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Gemini 3.1 Flash-Lite garantisce una generazione più rapida e Gemini 3.1 Flash-Lite offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Gemini Robotics-ER 1.6 o Gemini 3.1 Flash-Lite?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Gemini Robotics-ER 1.6. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra Gemini Robotics-ER 1.6 e Gemini 3.1 Flash-Lite?+
Gemini Robotics-ER 1.6 costa $2.50 / $10.00 per milione di token di input/output, mentre Gemini 3.1 Flash-Lite costa $0.15 / $0.60. Nel costo combinato, Gemini 3.1 Flash-Lite risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
Gemini Robotics-ER 1.6 supporta 131.1K token di contesto contro 1.05M token di Gemini 3.1 Flash-Lite, mentre Gemini 3.1 Flash-Lite offre una velocità di generazione superiore.
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.
Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Google e Google, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).