Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3.8 Flash vs GPT-4.1 mini

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 3.8 Flash vs GPT-4.1 mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini 3.8 Flash от Google и GPT-4.1 mini от OpenAI — две ключевые модели ИИ в своём классе. Gemini 3.8 Flash предлагает контекстное окно 1.05M токенов по цене $0.75/$3.75 за 1 млн токенов, а GPT-4.1 mini — контекст 1.05M токенов по цене $0.40/$1.60 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 3.8 Flash

Сверхбыстрый инференс

Gemini 3.8 Flash от Google — специализированная ИИ-модель для работы в реальном времени с минимальной задержкой и высоконагруженной маршрутизации, обеспечивающая контекстное окно 1.0M, скорость 175 ток/с и индекс интеллекта 87/100 (по цене

Intelligence Index87 / 100
Input Token:

$0.75 / 1M

Output Token:

$3.75 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

74.8%

OpenAI

GPT-4.1 mini

Компактная экономичная модель

GPT-4.1 mini от OpenAI — специализированная ИИ-модель для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, обеспечивающая контекстное окно 1.0M, скорость 165 ток/с и индекс интеллекта 36/100 (по цене $0.4/$1

Intelligence Index36 / 100
Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$1.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

36.5%

Ключевые отличия кратко

  • GPT-4.1 mini is 2.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3.8 Flash has a larger context window (1M vs 1M tokens).
  • Gemini 3.8 Flash is faster at 175 tok/s vs 165 tok/s.
  • Gemini 3.8 Flash leads on SWE-bench coding (74.8% vs 36.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 3.8 FlashGPT-4.1 mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8736
Provider
GoogleOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.75 / 1M$0.40 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$3.75 / 1M$1.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.66 / 1M$0.31 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text1.05M tokens~1,571 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
175 tok/s165 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
74.8%36.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
84%49.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.19 / 1M$0.10 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
Gemini 3.8 Flash
+38.3% SWE-bench lead
Cost
GPT-4.1 mini
2.2x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3.8 Flash
+6% faster generation
Context
Gemini 3.8 Flash
1.05M tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Gemini 3.8 FlashGPT-4.1 mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

74.8%vs36.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

84%vs49.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

88.8%vs68%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1480ptsvs1258pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs6.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs19%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs24.5%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs38%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

89.5%vs42%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs57.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

175 tok/s vs165 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 3.8 Flash0.39s
GPT-4.1 mini0.30s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 3.8 Flash3.25s
GPT-4.1 mini3.33s

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 3.8 Flash Monthly API Bill
$4.78 / month
$0.75/1M in · $3.75/1M out
GPT-4.1 mini Monthly API Bill
$2.19 / month
$0.4/1M in · $1.6/1M out
GPT-4.1 mini saves approximately $2.59 / month (54%) under this workload.2.2x Savings

Gemini 3.8 Flash · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 1.0M и генерация до 66K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 74.8% · GPQA Diamond 84%)
  • Высокая скорость генерации 175 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 390 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

GPT-4.1 mini · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 1.0M и генерация до 33K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 36.5% · GPQA Diamond 49.5%)
  • Высокая скорость генерации 165 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 300 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $0.4/$1.6 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

Token Use & Task Economics

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

MetricGemini 3.8 FlashGPT-4.1 mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.20$0.14
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
44K48K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
21K0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 3.8 FlashGPT-4.1 mini
Official API Model ID (SDK)models/gemini-3-8-flashgpt-4-1-mini
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2026-092025-04
Knowledge CutoffJune 2026June 2024
ArchitectureLate-2026 optimized sparse multimodal transformerDense multimodal transformer (small)
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 tokensFlat rate ($0.4/1M in) across full 1048K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTLAutomatic prefix caching at $0.1/1M (no extra cache-write fee)
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 SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
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 VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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 3.8 Flash vs GPT-4.1 mini: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 3.8 Flash or GPT-4.1 mini?

Gemini 3.8 Flash is more intelligent. It scores 87 compared with 36 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.8 Flash is faster, generating 175 tokens per second compared with 165 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-4.1 mini is cheaper at $0.31 per 1M tokens blended, compared with $0.66 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4.1 mini has lower latency, with a time to first token of 0.30s compared with 0.39s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3.8 Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1.05M tokens.

Вердикт

И Gemini 3.8 Flash (Оптимально для работы в реальном времени с минимальной задержкой и высоконагруженной маршрутизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и GPT-4.1 mini (Оптимально для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Gemini 3.8 Flash лидирует в сложных тестах логики и кода, Gemini 3.8 Flash обеспечивает более высокую скорость генерации, а GPT-4.1 mini выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Gemini 3.8 Flash или GPT-4.1 mini?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Gemini 3.8 Flash. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Gemini 3.8 Flash или GPT-4.1 mini?+

Тариф Gemini 3.8 Flash составляет $0.75 / $3.75 за 1 млн входных/выходных токенов, а GPT-4.1 mini — $0.40 / $1.60. По смешанной стоимости выгоднее GPT-4.1 mini.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Gemini 3.8 Flash поддерживает контекст 1.05M токенов против 1.05M токенов у GPT-4.1 mini, а по скорости генерации токенов лидирует Gemini 3.8 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.

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 OpenAI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).