GPT-5.4 nano vs Gemini 3.1 Flash-Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのGPT-5.4 nanoとGoogleのGemini 3.1 Flash-Liteは、注目度の高い主要AIモデルです。GPT-5.4 nanoは400K 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$0.10/出力$0.80、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
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GPT-5.4 nano
軽量・高コスト効率モデルOpenAI の GPT-5.4 nano 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。400K のコンテキストウィンドウ、毎秒 235 トークンの生成速度、知能指数 45/100（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.8）を実現しています。
$0.10 / 1M
$0.80 / 1M
400K tokens
48%
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 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 400K tokens).
- Gemini 3.1 Flash-Lite is faster at 250 tok/s vs 235 tok/s.
| Feature | GPT-5.4 nano | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 45 | 60 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.15 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.80 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.11 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 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 | 235 tok/s | 250 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 61.5% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 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.
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.
GPT-5.4 nano · Strengths & Key Advantages
- 400K 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 48% · GPQA Diamond 61.5%）
- 毎秒 235 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 400ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.8）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
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 | GPT-5.4 nano | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.11 | $0.38 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 44K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 19K | 5K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.4 nano | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-4-nano | models/gemini-3-1-flash-lite |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-03 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | August 2025 | November 2025 |
| Architecture | Nano agent-ready reasoning 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 ($0.1/1M in) across full 400K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.01/1M (no extra cache-write fee) | 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 tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | 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 |
GPT-5.4 nano vs Gemini 3.1 Flash-Lite: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.4 nano or Gemini 3.1 Flash-Lite?
Gemini 3.1 Flash-Lite is more intelligent. It scores 60 compared with 45 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.1 Flash-Lite is faster, generating 250 tokens per second compared with 235 tokens per second.
Which model has lower latency?
Gemini 3.1 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.27s compared with 0.40s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 400K tokens.
総合評価
GPT-5.4 nano（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。）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Gemini 3.1 Flash-Lite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GPT-5.4 nano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 GPT-5.4 nano 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 Gemini 3.1 Flash-Lite 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。
GPT-5.4 nano と Gemini 3.1 Flash-Lite ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GPT-5.4 nano は100万トークンあたり入力$0.10 / 出力$0.80、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 GPT-5.4 nano 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 GPT-5.4 nano が 400K 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: OpenAI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)。