Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GoogleのGemini 3.1 ProとAnthropicのClaude Sonnet 4.5は、注目度の高い主要AIモデルです。Gemini 3.1 Proは1.05M 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$2.00/出力$12.00、一方のClaude Sonnet 4.5は1M トークンのコンテキストで入力$3.00/出力$15.00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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Gemini 3.1 Pro
最高峰のコーディング・開発AIGoogle の Gemini 3.1 Pro は、自律型ソフトウェア開発、複数ファイルのリファクタリング、高度なデバッグ向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 110 トークンの生成速度、知能指数 86/100（1Mトークンあたり入力$2・出力$12）を実現しています。
$2.00 / 1M
$12.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
Claude Sonnet 4.5
フラッグシップ最先端モデルAnthropic の Claude Sonnet 4.5 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 90 トークンの生成速度、知能指数 91/100（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
77.8%
ひと目でわかる主な違い
- Gemini 3.1 Pro is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.1 Pro has a larger context window (1M vs 1M tokens).
- Gemini 3.1 Pro is faster at 110 tok/s vs 90 tok/s.
- Claude Sonnet 4.5 leads on SWE-bench coding (77.8% vs 74.5%).
| Feature | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 91 |
Provider | Anthropic | |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $12.00 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.95 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.5% | 77.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 86.5% | 70.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.50 / 1M | $0.30 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
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.
Gemini 3.1 Pro · Strengths & Key Advantages
- 1.0M のコンテキストウィンドウと最大 66K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 86.5%）
- 毎秒 110 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 780ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$2・出力$12）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
Claude Sonnet 4.5 · Strengths & Key Advantages
- 1M のコンテキストウィンドウと最大 64K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 77.8% · GPQA Diamond 70.2%）
- 毎秒 90 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 900ms 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.85 | $2.10 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 52K | 55K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 26K | 30K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-1-pro | claude-sonnet-4-5-20251101 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2026-02 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | November 2025 | March 2025 |
| Architecture | Pathways High-Capacity Reasoning Architecture | Hybrid Reasoning |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 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 | Implicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTL | $0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended 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 | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | 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 | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| 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, audio, video | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.5: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.1 Pro or Claude Sonnet 4.5?
Claude Sonnet 4.5 is more intelligent. It scores 91 compared with 86 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.1 Pro is faster, generating 110 tokens per second compared with 90 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 3.1 Pro is cheaper at $1.95 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 3.1 Pro has lower latency, with a time to first token of 0.78s compared with 0.90s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.1 Pro has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.
総合評価
Gemini 3.1 Pro（自律型ソフトウェア開発、複数ファイルのリファクタリング、高度なデバッグ、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Claude Sonnet 4.5（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。）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 4.5がリードし、応答速度とスループットではGemini 3.1 Proが優れ、APIコスト効率ではGemini 3.1 Pro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 Gemini 3.1 Pro と Claude Sonnet 4.5 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 4.5 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。
Gemini 3.1 Pro と Claude Sonnet 4.5 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Gemini 3.1 Pro は100万トークンあたり入力$2.00 / 出力$12.00、Claude Sonnet 4.5 は入力$3.00 / 出力$15.00です。総合的なコスト効率では Gemini 3.1 Pro 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 Gemini 3.1 Pro が 1.05M トークン、Claude Sonnet 4.5 が 1M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Gemini 3.1 Pro 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: GoogleおよびAnthropic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)。