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Head-to-Head Model Comparison

Imagen 4 vs Imagen 3

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Imagen 4 vs Imagen 3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google의 Imagen 4와 Google의 Imagen 3는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Imagen 4는 2K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $40.00/$0.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Imagen 3는 1K 토큰 컨텍스트와 $30.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

원하는 AI 모델 선택 및 실시간 비교

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Imagen 4

AI 이미지 생성 모델

Google의 Imagen 4 모델은 고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링에 최적화된 AI 모델로, 2K 컨텍스트 윈도우, 초당 25 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 82/100점(1M 토큰당 입력 $40 / 출력 $0)을 제공합니다.

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$40.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Imagen 3

AI 이미지 생성 모델

Google의 Imagen 3 모델은 고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링에 최적화된 AI 모델로, 1K 컨텍스트 윈도우, 초당 20 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 72/100점(1M 토큰당 입력 $30 / 출력 $0)을 제공합니다.

Intelligence Index72 / 100
Input Token:

$30.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureImagen 4Imagen 3
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8272
Provider
GoogleGoogle
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 text1K tokens~2 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
25 tok/s20 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Imagen 3
1.3x cheaper monthly runtime
Speed
Imagen 4
+25% faster generation
Context
Imagen 4
2K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Imagen 4Imagen 3
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1390ptsvs1310pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

25 tok/s vs20 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Imagen 42.00s
Imagen 32.50s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Imagen 422.00s
Imagen 327.50s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Imagen 4 Monthly API Bill
$60.00 / month
$40/1M in · $0/1M out
Imagen 3 Monthly API Bill
$45.00 / month
$30/1M in · $0/1M out
Imagen 3 saves approximately $15.00 / month (25%) under this workload.1.3x Savings

Imagen 4 · Strengths & Key Advantages

  • 2K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (Arena Elo 1390)
  • 초당 25 토큰의 빠른 처리 속도와 2000ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $40 / 출력 $0)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Imagen 3 · Strengths & Key Advantages

  • 1K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (Arena Elo 1310)
  • 초당 20 토큰의 빠른 처리 속도와 2500ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $30 / 출력 $0)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricImagen 4Imagen 3
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.04$0.03
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
0K0K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureImagen 4Imagen 3
Official API Model ID (SDK)models/imagen-4models/imagen-3
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2025-052024-08
Knowledge CutoffMarch 2025July 2024
ArchitectureHigh-resolution multimodal image diffusion transformerLatent text-to-image diffusion transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 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 windowFlat rate ($30/1M in) across full 1K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentText-only completion (No GUI action loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiesimageimage

Imagen 4 vs Imagen 3: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

Imagen 4(고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Imagen 3(고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Imagen 4가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Imagen 4가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Imagen 3가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Imagen 4와 Imagen 3 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Imagen 4가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Imagen 4와 Imagen 3의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Imagen 4는 100만 토큰당 입력 $40.00 / 출력 $0.00이며, Imagen 3는 입력 $30.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Imagen 3가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Imagen 4가 2K 토큰, Imagen 3가 1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Imagen 4가 더 빠릅니다.

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Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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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.

공식 출처: Google 및 Google 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).