GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3.5 Flash vs Gemini Deep Research

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemini 3.5 Flash vs Gemini Deep Research: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini 3.5 Flash от Google и Gemini Deep Research от Google — две ключевые модели ИИ в своём классе. Gemini 3.5 Flash предлагает контекстное окно 1.05M токенов по цене $0.75/$3.75 за 1 млн токенов, а Gemini Deep Research — контекст 1.05M токенов по цене $10.00/$40.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

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 3.5 Flash

Флагманская передовая модель

Gemini 3.5 Flash от Google — специализированная ИИ-модель для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, обеспечивающая контекстное окно 1.0M, скорость 190 ток/с и индекс интеллекта 82/100 (по цене $0.

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.75 / 1M

Output Token:

$3.75 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

70.2%

Google

Gemini Deep Research

Автономная агентная модель

Gemini Deep Research от Google — специализированная ИИ-модель для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, обеспечивающая контекстное окно 1.0M, скорость 60 ток/с и индекс интеллекта 91/100 (по цене $10/$4

Intelligence Index91 / 100
Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Ключевые отличия кратко

  • Gemini 3.5 Flash is 11.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3.5 Flash is faster at 190 tok/s vs 60 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 3.5 FlashGemini Deep Research
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8291
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.75 / 1M$10.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$3.75 / 1M$40.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.66 / 1M$7.75 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
190 tok/s60 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
70.2%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
81%85%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.19 / 1M$2.50 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini 3.5 Flash
11.5x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3.5 Flash
+217% faster generation
Context
Tied
1.05M tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Gemini 3.5 FlashGemini Deep Research
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

70.2%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

81%vs85%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

87.1%vs89.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1450ptsvs1495pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs17.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

190 tok/s vs60 tok/s

Задержка и скорость ответа

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 3.5 Flash0.36s
Gemini Deep Research1.50s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 3.5 Flash2.99s
Gemini Deep Research9.83s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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 3.5 Flash Monthly API Bill
$4.78 / month
$0.75/1M in · $3.75/1M out
Gemini Deep Research Monthly API Bill
$54.75 / month
$10/1M in · $40/1M out
Gemini 3.5 Flash saves approximately $49.97 / month (91%) under this workload.11.5x Savings

Gemini 3.5 Flash · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 1.0M и генерация до 66K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 70.2% · GPQA Diamond 81%)
  • Высокая скорость генерации 190 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 360 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $0.75/$3.75 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
  • Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Gemini Deep Research · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 1.0M и генерация до 66K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 85% · MMLU-Pro 89.5%)
  • Высокая скорость генерации 60 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 1500 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $10/$40 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
  • Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
  • При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат

Token Use & Task Economics

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

MetricGemini 3.5 FlashGemini Deep Research
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.05$8.50
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
38K50K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
18K35K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 3.5 FlashGemini Deep Research
Official API Model ID (SDK)models/gemini-3-5-flashmodels/gemini-deep-research
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-052026-04
Knowledge CutoffJanuary 2026Real-time Google Search Integration
ArchitectureOptimized Search-Grade Multimodal MoEAgentic recursive research and synthesis engine
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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $2.5/1M 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 SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
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) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)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, vision, audio, videotext, vision
Output Modalitiestexttext

Gemini 3.5 Flash vs Gemini Deep Research: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 3.5 Flash or Gemini Deep Research?

Gemini Deep Research is more intelligent. It scores 91 compared with 82 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.5 Flash is faster, generating 190 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3.5 Flash is cheaper at $0.66 per 1M tokens blended, compared with $7.75 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.5 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.36s compared with 1.50s.

Вердикт

И Gemini 3.5 Flash (Оптимально для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Gemini Deep Research (Оптимально для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Gemini Deep Research лидирует в сложных тестах логики и кода, Gemini 3.5 Flash обеспечивает более высокую скорость генерации, а Gemini 3.5 Flash выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Gemini 3.5 Flash или Gemini Deep Research?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Gemini Deep Research. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Gemini 3.5 Flash или Gemini Deep Research?+

Тариф Gemini 3.5 Flash составляет $0.75 / $3.75 за 1 млн входных/выходных токенов, а Gemini Deep Research — $10.00 / $40.00. По смешанной стоимости выгоднее Gemini 3.5 Flash.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Gemini 3.5 Flash поддерживает контекст 1.05M токенов против 1.05M токенов у Gemini Deep Research, а по скорости генерации токенов лидирует Gemini 3.5 Flash.

AI Terminology & Guide
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)

Related reading

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.

Официальные источники: Официальная документация API Google и Google, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).