Qwen3.5 Plus vs Gemini 3.1 Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Alibaba의 Qwen3.5 Plus와 Google의 Gemini 3.1 Pro는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Qwen3.5 Plus는 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.60/$2.40(입력/출력)의 요금을 제공하며, Gemini 3.1 Pro는 1.05M 토큰 컨텍스트와 $2.00/$12.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Qwen3.5 Plus
네이티브 멀티모달 AIAlibaba의 Qwen3.5 Plus 모델은 텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석에 최적화된 AI 모델로, 1M 컨텍스트 윈도우, 초당 85 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 87/100점(1M 토큰당 입력 $0.6 / 출력 $2.4)을 제공합니다.
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
1M tokens
64%
Gemini 3.1 Pro
최고 수준의 코딩 및 소프트웨어 개발Google의 Gemini 3.1 Pro 모델은 자율 소프트웨어 엔지니어링, 다중 파일 리팩토링 및 고난도 디버깅에 최적화된 AI 모델로, 1.0M 컨텍스트 윈도우, 초당 110 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 86/100점(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $12)을 제공합니다.
$2.00 / 1M
$12.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
한눈에 보는 핵심 차이점
- 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 |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 벤치마크 점수 비교
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3.5 Plus · Strengths & Key Advantages
- 1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 64% · GPQA Diamond 72%)
- 초당 85 토큰의 빠른 처리 속도와 490ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.6 / 출력 $2.4)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
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Gemini 3.1 Pro · Strengths & Key Advantages
- 1.0M 컨텍스트 윈도우 및 최대 66K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 86.5%)
- 초당 110 토큰의 빠른 처리 속도와 780ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $12)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.
| 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 |
기술 사양 (Specifications)
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: 핵심 요약 문답 (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.
종합 평가
Qwen3.5 Plus(텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Gemini 3.1 Pro(자율 소프트웨어 엔지니어링, 다중 파일 리팩토링 및 고난도 디버깅, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Qwen3.5 Plus가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Gemini 3.1 Pro가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Qwen3.5 Plus가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Qwen3.5 Plus와 Gemini 3.1 Pro 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Qwen3.5 Plus가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Qwen3.5 Plus와 Gemini 3.1 Pro의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Qwen3.5 Plus는 100만 토큰당 입력 $0.60 / 출력 $2.40이며, Gemini 3.1 Pro는 입력 $2.00 / 출력 $12.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Qwen3.5 Plus가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Qwen3.5 Plus가 1M 토큰, Gemini 3.1 Pro가 1.05M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Gemini 3.1 Pro가 더 빠릅니다.
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.
공식 출처: Alibaba 및 Google 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).