Qwen3.5 Plus vs Gemini 3.1 Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3.5 Plus da Alibaba e Gemini 3.1 Pro da Google são dois modelos de IA de destaque. O Qwen3.5 Plus oferece uma janela de contexto de 1M tokens a $0.60/$2.40 por milhão de tokens, enquanto o Gemini 3.1 Pro oferece 1.05M tokens de contexto a $2.00/$12.00 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.
Qwen3.5 Plus
IA Multimodal NativaO Qwen3.5 Plus da Alibaba é um modelo de IA projetado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, oferecendo janela de contexto de 1M, velocidade de 85 tokens/s, índice de inteligência de 87/100 e ta
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
1M tokens
64%
Gemini 3.1 Pro
Líder em Programação e CódigoO Gemini 3.1 Pro da Google é um modelo de IA projetado para engenharia de software autônoma, refatoração de código e depuração avançada, oferecendo janela de contexto de 1.0M, velocidade de 110 tokens/s, índice de inteligência de 86/100 e t
$2.00 / 1M
$12.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
Principais Diferenças em Resumo
- 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações 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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
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.
Qwen3.5 Plus · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 1M com limite máximo de saída de 16K tokens (SWE-bench Verified 64% · GPQA Diamond 72%)
- Taxa de transferência rápida de 85 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 490 ms
- Economia de API competitiva ($0.6/$2.4 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
Gemini 3.1 Pro · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 1.0M com limite máximo de saída de 66K tokens (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 86.5%)
- Taxa de transferência rápida de 110 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 780 ms
- Economia de API competitiva ($2/$12 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.
| 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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Qwen3.5 Plus (Indicado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Gemini 3.1 Pro (Indicado para engenharia de software autônoma, refatoração de código e depuração avançada, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Qwen3.5 Plus lidera em inteligência geral e programação, Gemini 3.1 Pro oferece geração mais rápida e Qwen3.5 Plus apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Qwen3.5 Plus ou Gemini 3.1 Pro?+
Nas avaliações de inteligência e código, Qwen3.5 Plus leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Qwen3.5 Plus ou Gemini 3.1 Pro?+
O Qwen3.5 Plus custa $0.60 / $2.40 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Gemini 3.1 Pro custa $2.00 / $12.00. No custo combinado, Qwen3.5 Plus é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Qwen3.5 Plus suporta 1M tokens de contexto contra 1.05M tokens do Gemini 3.1 Pro, enquanto Gemini 3.1 Pro 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 Alibaba e Google e benchmarks independentes (2026).