Gemini 3.5 Live Translate vs GPT Realtime Whisper
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GoogleのGemini 3.5 Live TranslateとOpenAIのGPT Realtime Whisperは、注目度の高い主要AIモデルです。Gemini 3.5 Live Translateは131.1K 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$5.00/出力$20.00、一方のGPT Realtime Whisperは448 トークンのコンテキストで入力$0.01/出力$0.00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
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini 3.5 Live Translate
音声・スピーチAIモデルGoogle の Gemini 3.5 Live Translate は、自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 130 トークンの生成速度、知能指数 84/100（1Mトークンあたり入力$5・出力$20）を実現しています。
$5.00 / 1M
$20.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
GPT Realtime Whisper
音声・スピーチAIモデルOpenAI の GPT Realtime Whisper は、自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし向けに設計されたAIモデルです。0K のコンテキストウィンドウ、毎秒 140 トークンの生成速度、知能指数 44/100（1Mトークンあたり入力$0.006・出力$0）を実現しています。
$0.01 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
ひと目でわかる主な違い
- GPT Realtime Whisper is 3000.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.5 Live Translate has a larger context window (131K vs 0K tokens).
- GPT Realtime Whisper is faster at 140 tok/s vs 130 tok/s.
| Feature | Gemini 3.5 Live Translate | GPT Realtime Whisper |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 84 | 44 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $5.00 / 1M | $0.01 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $20.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $3.70 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 448 tokens~1 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 0K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 130 tok/s | 140 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 36% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 46% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $1.00 / 1M | $0.00 / 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.
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 3.5 Live Translate · Strengths & Key Advantages
- 131K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（Arena Elo 1420）
- 毎秒 130 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 300ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$5・出力$20）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
GPT Realtime Whisper · Strengths & Key Advantages
- 0K のコンテキストウィンドウと最大 0K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%）
- 毎秒 140 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 150ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.006・出力$0）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 | Gemini 3.5 Live Translate | GPT Realtime Whisper |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.85 | $0.04 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 8K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini 3.5 Live Translate | GPT Realtime Whisper |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-5-live-translate | gpt-realtime-whisper |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-06 | 2026-05 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Low-latency neural speech-to-speech cross-lingual transformer | Streaming speech-to-text 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) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($5/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.006/1M in) across full 0K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $1/1M with configurable TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 | audio | audio |
| Output Modalities | audio, text | text |
Gemini 3.5 Live Translate vs GPT Realtime Whisper: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.5 Live Translate or GPT Realtime Whisper?
Gemini 3.5 Live Translate is more intelligent. It scores 84 compared with 44 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT Realtime Whisper is faster, generating 140 tokens per second compared with 130 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT Realtime Whisper is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $3.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT Realtime Whisper has lower latency, with a time to first token of 0.15s compared with 0.30s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.5 Live Translate has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 448 tokens.
総合評価
Gemini 3.5 Live Translate（自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし、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GPT Realtime Whisper（自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし、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Gemini 3.5 Live Translateがリードし、応答速度とスループットではGPT Realtime Whisperが優れ、APIコスト効率ではGPT Realtime Whisper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 3.5 Live Translate と GPT Realtime Whisper 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 Gemini 3.5 Live Translate 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 3.5 Live Translate と GPT Realtime Whisper ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Gemini 3.5 Live Translate は100万トークンあたり入力$5.00 / 出力$20.00、GPT Realtime Whisper は入力$0.01 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では GPT Realtime Whisper 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 3.5 Live Translate が 131.1K トークン、GPT Realtime Whisper が 448 トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT Realtime Whisper 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OpenAI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)。