Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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AnthropicのClaude Sonnet 4.6とGoogleのGemini 3.1 Flash-Liteは、注目度の高い主要AIモデルです。Claude Sonnet 4.6は1M トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$3.00/出力$15.00、一方のGemini 3.1 Flash-Liteは1.05M トークンのコンテキストで入力$0.15/出力$0.60です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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Claude Sonnet 4.6
フラッグシップ最先端モデルAnthropic の Claude Sonnet 4.6 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 92 トークンの生成速度、知能指数 60/100（1Mトークンあたり入力$3・出力$15）を実現しています。
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
1M tokens
76.1%
Gemini 3.1 Flash-Lite
軽量・高コスト効率モデルGoogle の Gemini 3.1 Flash-Lite は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 250 トークンの生成速度、知能指数 60/100（1Mトークンあたり入力$0.15・出力$0.6）を実現しています。
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
1.05M tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- Gemini 3.1 Flash-Lite is 22.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 1M tokens).
- Gemini 3.1 Flash-Lite is faster at 250 tok/s vs 92 tok/s.
| Feature | Claude Sonnet 4.6 | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 60 | 60 |
Provider | Anthropic | |
Input Price Cost per million input tokens | $3.00 / 1M | $0.15 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $15.00 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.31 / 1M | $0.11 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 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 | 92 tok/s | 250 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 76.1% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 74% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.30 / 1M | $0.04 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Claude Sonnet 4.6 · Strengths & Key Advantages
- 1M のコンテキストウィンドウと最大 128K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 76.1% · GPQA Diamond 74%）
- 毎秒 92 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 650ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$3・出力$15）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
Gemini 3.1 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages
- 1.0M のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（MMLU-Pro 78.5% · Arena Elo 1355）
- 毎秒 250 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 270ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.15・出力$0.6）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Claude Sonnet 4.6 | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $3.29 | $0.38 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 72K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 37K | 5K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Claude Sonnet 4.6 | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | claude-sonnet-4-6-20260201 | models/gemini-3-1-flash-lite |
| API Protocol | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-02 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | November 2025 |
| Architecture | High-Throughput Multimodal Agent Transformer | Compact efficient multimodal transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | $0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended 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 | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt 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 | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated | 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 |
Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: よくある質問 (FAQ)
Which model is faster?
Gemini 3.1 Flash-Lite is faster, generating 250 tokens per second compared with 92 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 $2.31 (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 0.65s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.
総合評価
Claude Sonnet 4.6（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とGemini 3.1 Flash-Lite（優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではClaude Sonnet 4.6がリードし、応答速度とスループットではGemini 3.1 Flash-Liteが優れ、APIコスト効率ではGemini 3.1 Flash-Liteが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Claude Sonnet 4.6 と Gemini 3.1 Flash-Lite のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Claude Sonnet 4.6 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Claude Sonnet 4.6 と Gemini 3.1 Flash-Lite ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Claude Sonnet 4.6 は100万トークンあたり入力$3.00 / 出力$15.00、Gemini 3.1 Flash-Lite は入力$0.15 / 出力$0.60です。総合的なコスト効率では Gemini 3.1 Flash-Lite がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Claude Sonnet 4.6 が 1M トークン、Gemini 3.1 Flash-Lite が 1.05M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Gemini 3.1 Flash-Lite がリードしています。
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.
公的ソース: AnthropicおよびGoogle公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。