GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Anthropic tarafından geliştirilen Claude Sonnet 4.6 ve Google tarafından sunulan Gemini 3.1 Flash-Lite, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Claude Sonnet 4.6, 1M token bağlam penceresi ve 1M token başına $3.00/$15.00 fiyat sunarken; Gemini 3.1 Flash-Lite, 1.05M token bağlam penceresi ve $0.15/$0.60 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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:
Anthropic

Claude Sonnet 4.6

Amiral Gemisi Öncü Model

Anthropic tarafından geliştirilen Claude Sonnet 4.6; öncü kurumsal akıl yürütme, yazılım geliştirme ve üretim ölçekli AI iş akışları için tasarlanmış olup 1M bağlam penceresi, 92 token/sn hız, 60/100 zeka indeksi ve 1M token başına $3/$15 f

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

76.1%

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Hafif ve Ekonomik Model

Google tarafından geliştirilen Gemini 3.1 Flash-Lite; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 1.0M bağlam penceresi, 250 token/sn hız, 60/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.15/$0.6 fiyatl

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Bir Bakışta Temel Farklar

  • Gemini 3.1 Flash-Lite is 22.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 1M tokens).
  • Gemini 3.1 Flash-Lite is faster at 250 tok/s vs 92 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureClaude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6060
Provider
AnthropicGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$3.00 / 1M$0.15 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$0.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.31 / 1M$0.11 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
92 tok/s250 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
76.1%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
74%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.30 / 1M$0.04 / 1M

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini 3.1 Flash-Lite
22.6x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3.1 Flash-Lite
+172% faster generation
Context
Gemini 3.1 Flash-Lite
1.05M tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Claude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

76.1%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

74%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86.7%vs78.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1380ptsvs1355pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

47.8%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

92 tok/s vs250 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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
Claude Sonnet 4.60.65s
Gemini 3.1 Flash-Lite0.27s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude Sonnet 4.66.08s
Gemini 3.1 Flash-Lite2.27s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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)
Claude Sonnet 4.6 Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
Gemini 3.1 Flash-Lite Monthly API Bill
$0.82 / month
$0.15/1M in · $0.6/1M out
Gemini 3.1 Flash-Lite saves approximately $17.63 / month (96%) under this workload.22.6x Savings

Claude Sonnet 4.6 · Strengths & Key Advantages

  • 1M bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 128K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 76.1% · GPQA Diamond 74%)
  • Sadece 650 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 92 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $3/$15 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Yüksek hacimli üretim trafiğinde maliyetleri optimize etmek için Prompt Caching ve Batch API kullanımı önerilir

Gemini 3.1 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 33K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 78.5% · Arena Elo 1355)
  • Sadece 270 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 250 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.15/$0.6 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Token Use & Task Economics

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

MetricClaude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$3.29$0.38
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
72K14K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
37K5K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureClaude Sonnet 4.6Gemini 3.1 Flash-Lite
Official API Model ID (SDK)claude-sonnet-4-6-20260201models/gemini-3-1-flash-lite
API ProtocolAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-022026-03
Knowledge CutoffDecember 2025November 2025
ArchitectureHigh-Throughput Multimodal Agent TransformerCompact efficient multimodal transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 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 & TTL$0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.035/1M 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 & SandboxNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP ConnectorsBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt 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 ClassificationAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedGoogle 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 Modalitiestexttext

Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Flash-Lite: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Which model is faster?

Gemini 3.1 Flash-Lite is faster, generating 250 tokens per second compared with 92 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3.1 Flash-Lite is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.1 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.27s compared with 0.65s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3.1 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.

Sonuç

Hem Claude Sonnet 4.6 (öncü kurumsal akıl yürütme, yazılım geliştirme ve üretim ölçekli AI iş akışları, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Gemini 3.1 Flash-Lite (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Claude Sonnet 4.6 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Gemini 3.1 Flash-Lite daha yüksek üretim hızı sağlar; Gemini 3.1 Flash-Lite ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Claude Sonnet 4.6 mi yoksa Gemini 3.1 Flash-Lite mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Claude Sonnet 4.6 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Claude Sonnet 4.6 ve Gemini 3.1 Flash-Lite API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Claude Sonnet 4.6 1M giriş/çıkış tokeni başına $3.00 / $15.00 ücretlendirilirken, Gemini 3.1 Flash-Lite $0.15 / $0.60 seviyesindedir. Karma maliyette Gemini 3.1 Flash-Lite daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Claude Sonnet 4.6 1M token bağlam penceresi sunarken Gemini 3.1 Flash-Lite 1.05M token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Gemini 3.1 Flash-Lite öndedir.

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.

Resmi kaynaklar: Anthropic ve Google resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).