Head-to-Head Model Comparison

Whisper Large v3 vs Gemini 3.5 Live Translate

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
Whisper Large v3 vs Gemini 3.5 Live Translate: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Whisper Large v3 от OpenAI и Gemini 3.5 Live Translate от Google — две ключевые модели ИИ в своём классе. Whisper Large v3 предлагает контекстное окно 448 токенов по цене $0.01/$0.00 за 1 млн токенов, а Gemini 3.5 Live Translate — контекст 131.1K токенов по цене $5.00/$20.00 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:
OpenAI

Whisper Large v3

Модель речи и аудио

Whisper Large v3 от OpenAI — специализированная ИИ-модель для естественного синтеза речи, обработки аудио в реальном времени и транскрибации, обеспечивающая контекстное окно 0K, скорость 55 ток/с и индекс интеллекта 45/100 (по цене $0.006/$

Intelligence Index45 / 100
Input Token:

$0.01 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

448 tokens

SWE-bench Verified:

36%

Google

Gemini 3.5 Live Translate

Модель речи и аудио

Gemini 3.5 Live Translate от Google — специализированная ИИ-модель для естественного синтеза речи, обработки аудио в реальном времени и транскрибации, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 130 ток/с и индекс интеллекта 84/100 (по ц

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$20.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Ключевые отличия кратко

  • Whisper Large v3 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).
  • Gemini 3.5 Live Translate is faster at 130 tok/s vs 55 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureWhisper Large v3Gemini 3.5 Live Translate
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4584
Provider
OpenAIGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.01 / 1M$5.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$20.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$3.70 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
448 tokens~1 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
0K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
55 tok/s130 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
36%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
46%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$1.00 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Whisper Large v3
3000.0x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3.5 Live Translate
+136% faster generation
Context
Gemini 3.5 Live Translate
131.1K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Whisper Large v3Gemini 3.5 Live Translate
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

36%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

46%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

66%vsN/A
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1255ptsvs1420pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

5.5%vsN/A
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

23%vsN/A
SciCode (Scientific Computing)

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

24.5%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

39%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

46%vsN/A
Long-Context Reasoning

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

61%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

55 tok/s vs130 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
Whisper Large v30.35s
Gemini 3.5 Live Translate0.30s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Whisper Large v39.44s
Gemini 3.5 Live Translate4.15s

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)
Whisper Large v3 Monthly API Bill
$0.01 / month
$0.006/1M in · $0/1M out
Gemini 3.5 Live Translate Monthly API Bill
$27.00 / month
$5/1M in · $20/1M out
Whisper Large v3 saves approximately $26.99 / month (100%) under this workload.3000.0x Savings

Whisper Large v3 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 0K и генерация до 0K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
  • Высокая скорость генерации 55 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 350 мс
  • Открытые веса модели (1.55B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Gemini 3.5 Live Translate · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 131K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (Arena Elo 1420)
  • Высокая скорость генерации 130 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 300 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $5/$20 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.

MetricWhisper Large v3Gemini 3.5 Live Translate
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.09$0.85
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
3K8K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureWhisper Large v3Gemini 3.5 Live Translate
Official API Model ID (SDK)whisper-large-v3models/gemini-3-5-live-translate
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2023-112026-06
Knowledge Cutoff2023 (audio corpus)February 2026
ArchitectureEncoder-decoder speech transformerLow-latency neural speech-to-speech cross-lingual transformer
Parameters1.55BConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.006/1M in) across full 0K windowFlat rate ($5/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee)Implicit + Explicit Context Caching at $1/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentText-only completion (No GUI action loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 ControlSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiesaudioaudio
Output Modalitiestextaudio, text

Whisper Large v3 vs Gemini 3.5 Live Translate: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Whisper Large v3 or Gemini 3.5 Live Translate?

Gemini 3.5 Live Translate is more intelligent. It scores 84 compared with 45 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.5 Live Translate is faster, generating 130 tokens per second compared with 55 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Whisper Large v3 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?

Gemini 3.5 Live Translate has lower latency, with a time to first token of 0.30s compared with 0.35s.

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.

Вердикт

И Whisper Large v3 (Оптимально для естественного синтеза речи, обработки аудио в реальном времени и транскрибации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Gemini 3.5 Live Translate (Оптимально для естественного синтеза речи, обработки аудио в реальном времени и транскрибации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Gemini 3.5 Live Translate лидирует в сложных тестах логики и кода, Gemini 3.5 Live Translate обеспечивает более высокую скорость генерации, а Whisper Large v3 выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Whisper Large v3 или Gemini 3.5 Live Translate?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Gemini 3.5 Live Translate. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Whisper Large v3 или Gemini 3.5 Live Translate?+

Тариф Whisper Large v3 составляет $0.01 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Gemini 3.5 Live Translate — $5.00 / $20.00. По смешанной стоимости выгоднее Whisper Large v3.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Whisper Large v3 поддерживает контекст 448 токенов против 131.1K токенов у Gemini 3.5 Live Translate, а по скорости генерации токенов лидирует Gemini 3.5 Live Translate.

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 OpenAI и Google, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).