Gemini 3.5 Live Translate vs GPT Realtime Whisper
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 3.5 Live Translate da Google e GPT Realtime Whisper da OpenAI são dois modelos de IA de destaque. O Gemini 3.5 Live Translate oferece uma janela de contexto de 131.1K tokens a $5.00/$20.00 por milhão de tokens, enquanto o GPT Realtime Whisper oferece 448 tokens de contexto a $0.01/$0.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini 3.5 Live Translate
Modelo Nativo de Voz e ÁudioO Gemini 3.5 Live Translate da Google é um modelo de IA projetado para síntese de voz natural, transcrição de áudio e interação falada em tempo real, oferecendo janela de contexto de 131K, velocidade de 130 tokens/s, índice de inteligência
$5.00 / 1M
$20.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
GPT Realtime Whisper
Modelo Nativo de Voz e ÁudioO GPT Realtime Whisper da OpenAI é um modelo de IA projetado para síntese de voz natural, transcrição de áudio e interação falada em tempo real, oferecendo janela de contexto de 0K, velocidade de 140 tokens/s, índice de inteligência de 44/1
$0.01 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Principais Diferenças em Resumo
- GPT Realtime Whisper is 3000.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.5 Live Translate has a larger context window (131K vs 0K tokens).
- GPT Realtime Whisper is faster at 140 tok/s vs 130 tok/s.
| Feature | Gemini 3.5 Live Translate | GPT Realtime Whisper |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 84 | 44 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $5.00 / 1M | $0.01 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $20.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $3.70 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 448 tokens~1 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 0K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 130 tok/s | 140 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 36% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 46% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $1.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 3.5 Live Translate · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 131K com limite máximo de saída de 16K tokens (Arena Elo 1420)
- Taxa de transferência rápida de 130 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 300 ms
- Economia de API competitiva ($5/$20 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Para alto volume de requisições, recomenda-se ativar o cache de prompts e a Batch API para reduzir custos
GPT Realtime Whisper · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 0K com limite máximo de saída de 0K tokens (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- Taxa de transferência rápida de 140 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 150 ms
- Economia de API competitiva ($0.006/$0 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 3.5 Live Translate | GPT Realtime Whisper |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.85 | $0.04 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 8K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini 3.5 Live Translate | GPT Realtime Whisper |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-5-live-translate | gpt-realtime-whisper |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-06 | 2026-05 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Low-latency neural speech-to-speech cross-lingual transformer | Streaming speech-to-text 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 ($5/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.006/1M in) across full 0K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $1/1M with configurable TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 | audio | audio |
| Output Modalities | audio, text | text |
Gemini 3.5 Live Translate vs GPT Realtime Whisper: Respostas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 3.5 Live Translate or GPT Realtime Whisper?
Gemini 3.5 Live Translate is more intelligent. It scores 84 compared with 44 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT Realtime Whisper is faster, generating 140 tokens per second compared with 130 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT Realtime Whisper is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $3.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT Realtime Whisper has lower latency, with a time to first token of 0.15s compared with 0.30s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.5 Live Translate has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 448 tokens.
Veredito
Tanto Gemini 3.5 Live Translate (Indicado para síntese de voz natural, transcrição de áudio e interação falada em tempo real, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto GPT Realtime Whisper (Indicado para síntese de voz natural, transcrição de áudio e interação falada em tempo real, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Gemini 3.5 Live Translate lidera em inteligência geral e programação, GPT Realtime Whisper oferece geração mais rápida e GPT Realtime Whisper apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Gemini 3.5 Live Translate ou GPT Realtime Whisper?+
Nas avaliações de inteligência e código, Gemini 3.5 Live Translate leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Gemini 3.5 Live Translate ou GPT Realtime Whisper?+
O Gemini 3.5 Live Translate custa $5.00 / $20.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o GPT Realtime Whisper custa $0.01 / $0.00. No custo combinado, GPT Realtime Whisper é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Gemini 3.5 Live Translate suporta 131.1K tokens de contexto contra 448 tokens do GPT Realtime Whisper, enquanto GPT Realtime Whisper entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Google e OpenAI e benchmarks independentes (2026).