Imagen 4 vs Imagen 3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GoogleのImagen 4とGoogleのImagen 3は、注目度の高い主要AIモデルです。Imagen 4は2K 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$40.00/出力$0.00、一方のImagen 3は1K トークンのコンテキストで入力$30.00/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.
Imagen 4
高精度AI画像生成モデルGoogle の Imagen 4 は、高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング向けに設計されたAIモデルです。2K のコンテキストウィンドウ、毎秒 25 トークンの生成速度、知能指数 82/100（1Mトークンあたり入力$40・出力$0）を実現しています。
$40.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Imagen 3
高精度AI画像生成モデルGoogle の Imagen 3 は、高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング向けに設計されたAIモデルです。1K のコンテキストウィンドウ、毎秒 20 トークンの生成速度、知能指数 72/100（1Mトークンあたり入力$30・出力$0）を実現しています。
$30.00 / 1M
$0.00 / 1M
1K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- Imagen 3 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Imagen 4 has a larger context window (2K vs 1K tokens).
- Imagen 4 is faster at 25 tok/s vs 20 tok/s.
| Feature | Imagen 4 | Imagen 3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 72 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $40.00 / 1M | $30.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $8.00 / 1M | $6.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 2K tokens~3 A4 pages of text | 1K tokens~2 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 25 tok/s | 20 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
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.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
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.
Imagen 4 · Strengths & Key Advantages
- 2K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（Arena Elo 1390）
- 毎秒 25 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 2000ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$40・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
- 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
Imagen 3 · Strengths & Key Advantages
- 1K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（Arena Elo 1310）
- 毎秒 20 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 2500ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$30・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
- 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 | Imagen 4 | Imagen 3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 0K | 0K |
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 | Imagen 4 | Imagen 3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/imagen-4 | models/imagen-3 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-05 | 2024-08 |
| Knowledge Cutoff | March 2025 | July 2024 |
| Architecture | High-resolution multimodal image diffusion transformer | Latent text-to-image diffusion 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 ($40/1M in) across full 2K window | Flat rate ($30/1M in) across full 1K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| 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 | text |
| Output Modalities | image | image |
Imagen 4 vs Imagen 3: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Imagen 4 or Imagen 3?
Imagen 4 is more intelligent. It scores 82 compared with 72 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Imagen 4 is faster, generating 25 tokens per second compared with 20 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Imagen 3 is cheaper at $6.00 per 1M tokens blended, compared with $8.00 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Imagen 4 has lower latency, with a time to first token of 2.00s compared with 2.50s.
Which model has a larger context window?
Imagen 4 has a larger context window, supporting 2K tokens compared with 1K tokens.
総合評価
Imagen 4（高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング、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Imagen 3（高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング、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。）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Imagen 4がリードし、応答速度とスループットではImagen 4が優れ、APIコスト効率ではImagen 3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 Imagen 4 と Imagen 3 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 Imagen 4 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。
Imagen 4 と Imagen 3 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Imagen 4 は100万トークンあたり入力$40.00 / 出力$0.00、Imagen 3 は入力$30.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Imagen 3 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 Imagen 4 が 2K トークン、Imagen 3 が 1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Imagen 4 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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公的ソース: Google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)。