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Head-to-Head Model Comparison

Gemini Omni Flash vs Veo 3.1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado pela equipe de pesquisa do GetInfoUsÚltima revisão: October 2026Política editorial
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Gemini Omni Flash vs Veo 3.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini Omni Flash da Google e Veo 3.1 da Google são dois modelos de IA de destaque. O Gemini Omni Flash oferece uma janela de contexto de 1.05M tokens a $2.00/$15.00 por milhão de tokens, enquanto o Veo 3.1 oferece 4.1K tokens de contexto a $7.00/$450.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.

Comparação Direta (VS)

Troque e Compare Qualquer Modelo

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

Gemini Omni Flash

Geração de Vídeo por IA

O Gemini Omni Flash da Google é um modelo de IA projetado para geração de vídeo cinematográfico e síntese de movimento realista, oferecendo janela de contexto de 1.0M, velocidade de 75 tokens/s, índice de inteligência de 86/100 e tarifa de

Intelligence Index86 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Veo 3.1

Geração de Vídeo por IA

O Veo 3.1 da Google é um modelo de IA projetado para geração de vídeo cinematográfico e síntese de movimento realista, oferecendo janela de contexto de 4K, velocidade de 14 tokens/s, índice de inteligência de 88/100 e tarifa de $7/$450 por

Intelligence Index88 / 100
Input Token:

$7.00 / 1M

Output Token:

$450.00 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Principais Diferenças em Resumo

  • Gemini Omni Flash is 24.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini Omni Flash has a larger context window (1M vs 4K tokens).
  • Gemini Omni Flash is faster at 75 tok/s vs 14 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini Omni FlashVeo 3.1
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8688
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$7.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$450.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.25 / 1M$46.40 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text4.1K tokens~6 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s14 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.00 / 1M

Quem vence em cada categoria?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini Omni Flash
24.1x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini Omni Flash
+436% faster generation
Context
Gemini Omni Flash
1.05M tokens window

Pontuações de Benchmarks Verificadas

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

Gemini Omni FlashVeo 3.1
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1440ptsvs1450pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs14 tok/s

Latência e Tempo de Resposta

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
Gemini Omni Flash0.80s
Veo 3.14.20s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini Omni Flash7.47s
Veo 3.139.91s

Simulador Interativo de Custo de Tokens

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)
Gemini Omni Flash Monthly API Bill
$17.25 / month
$2/1M in · $15/1M out
Veo 3.1 Monthly API Bill
$415.50 / month
$7/1M in · $450/1M out
Gemini Omni Flash saves approximately $398.25 / month (96%) under this workload.24.1x Savings

Gemini Omni Flash · Strengths & Key Advantages

  • Janela de contexto de 1.0M com limite máximo de saída de 33K tokens (Arena Elo 1440)
  • Taxa de transferência rápida de 75 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 800 ms
  • Economia de API competitiva ($2/$15 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

Veo 3.1 · Strengths & Key Advantages

  • Janela de contexto de 4K com limite máximo de saída de 4K tokens (Arena Elo 1450)
  • Taxa de transferência rápida de 14 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 4200 ms
  • Economia de API competitiva ($7/$450 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

Token Use & Task Economics

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

MetricGemini Omni FlashVeo 3.1
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.50$3.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
15K0K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
4K0K

Especificações Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini Omni FlashVeo 3.1
Official API Model ID (SDK)models/gemini-omni-flashmodels/veo-3-1
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-062025-10
Knowledge CutoffFebruary 2026July 2025
ArchitectureUnified real-time text-to-video and conversational streaming engineControllable audio-video generation and in-context video editor
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensFlat rate ($7/1M in) across full 4K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaPrompt-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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
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 Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiesvideovideo

Gemini Omni Flash vs Veo 3.1: Respostas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini Omni Flash or Veo 3.1?

Veo 3.1 is more intelligent. It scores 88 compared with 86 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini Omni Flash is faster, generating 75 tokens per second compared with 14 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini Omni Flash is cheaper at $2.25 per 1M tokens blended, compared with $46.40 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini Omni Flash has lower latency, with a time to first token of 0.80s compared with 4.20s.

Which model has a larger context window?

Gemini Omni Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 4.1K tokens.

Veredito

Tanto Gemini Omni Flash (Indicado para geração de vídeo cinematográfico e síntese de movimento realista, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Veo 3.1 (Indicado para geração de vídeo cinematográfico e síntese de movimento realista, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Veo 3.1 lidera em inteligência geral e programação, Gemini Omni Flash oferece geração mais rápida e Gemini Omni Flash apresenta o melhor custo-benefício em produção.

Perguntas Frequentes (FAQ)

Qual é melhor para programação e raciocínio, Gemini Omni Flash ou Veo 3.1?+

Nas avaliações de inteligência e código, Veo 3.1 leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.

Qual modelo tem a API mais barata, Gemini Omni Flash ou Veo 3.1?+

O Gemini Omni Flash custa $2.00 / $15.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Veo 3.1 custa $7.00 / $450.00. No custo combinado, Gemini Omni Flash é mais econômico.

Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+

O Gemini Omni Flash suporta 1.05M tokens de contexto contra 4.1K tokens do Veo 3.1, enquanto Gemini Omni Flash entrega maior velocidade de geração.

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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.

Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Google e Google e benchmarks independentes (2026).