Qwen3.5 Plus vs Gemini 3.1 Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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AlibabaのQwen3.5 PlusとGoogleのGemini 3.1 Proは、注目度の高い主要AIモデルです。Qwen3.5 Plus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$0.60/出力$2.40、一方のGemini 3.1 Proは1.05M トークンのコンテキストで入力$2.00/出力$12.00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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Qwen3.5 Plus
ネイティブ・マルチモーダルAIAlibaba の Qwen3.5 Plus は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 85 トークンの生成速度、知能指数 87/100（1Mトークンあたり入力$0.6・出力$2.4）を実現しています。
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
1M tokens
64%
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%
ひと目でわかる主な違い
- Qwen3.5 Plus is 4.6x 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 85 tok/s.
- Gemini 3.1 Pro leads on SWE-bench coding (74.5% vs 64.0%).
| Feature | Qwen3.5 Plus | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 87 | 86 |
Provider | Alibaba | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.60 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.40 / 1M | $12.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.40 / 1M | $1.95 / 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 | 16K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 64% | 74.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 72% | 86.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.06 / 1M | $0.50 / 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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
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.
Qwen3.5 Plus · Strengths & Key Advantages
- 1M 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（SWE-bench Verified 64% · GPQA Diamond 72%）
- 毎秒 85 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 490ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.6・出力$2.4）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 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen3.5 Plus | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.19 | $1.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 52K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 26K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3.5 Plus | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-plus-instruct | models/gemini-3-1-pro |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-02 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | November 2025 |
| Architecture | Enterprise Million-Token Multimodal Transformer | Pathways High-Capacity Reasoning Architecture |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production 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) | Flat rate ($0.6/1M in) across full 1000K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.06/1M tokens | Implicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG 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) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 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 | Alibaba Production Safety & Alignment 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, vision | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 Plus vs Gemini 3.1 Pro: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 Plus or Gemini 3.1 Pro?
Qwen3.5 Plus is more intelligent. It scores 87 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 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3.5 Plus is cheaper at $0.40 per 1M tokens blended, compared with $1.95 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3.5 Plus has lower latency, with a time to first token of 0.49s compared with 0.78s.
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
Qwen3.5 Plus（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、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 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。）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Qwen3.5 Plus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Qwen3.5 Plus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 Qwen3.5 Plus と Gemini 3.1 Pro 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 Qwen3.5 Plus 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。
Qwen3.5 Plus と Gemini 3.1 Pro ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Qwen3.5 Plus は100万トークンあたり入力$0.60 / 出力$2.40、Gemini 3.1 Pro は入力$2.00 / 出力$12.00です。総合的なコスト効率では Qwen3.5 Plus 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 Qwen3.5 Plus が 1M トークン、Gemini 3.1 Pro 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 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: Alibaba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)。