Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3.5 Flash-Lite vs Grok 4.6

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
Gemini 3.5 Flash-Lite vs Grok 4.6: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google tarafından geliştirilen Gemini 3.5 Flash-Lite ve xAI tarafından sunulan Grok 4.6, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Gemini 3.5 Flash-Lite, 1.05M token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.40/$2.00 fiyat sunarken; Grok 4.6, 500K token bağlam penceresi ve $2.00/$6.00 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:
Google

Gemini 3.5 Flash-Lite

Ultra Hızlı Düşük Gecikme

Google tarafından geliştirilen Gemini 3.5 Flash-Lite; ultra düşük gecikmeli gerçek zamanlı sohbet ve yüksek hacimli yönlendirme için tasarlanmış olup 1.0M bağlam penceresi, 240 token/sn hız, 69/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.4/$2 fi

Intelligence Index69 / 100
Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

xAI

Grok 4.6

Amiral Gemisi Öncü Model

xAI tarafından geliştirilen Grok 4.6; öncü kurumsal akıl yürütme, yazılım geliştirme ve üretim ölçekli AI iş akışları için tasarlanmış olup 500K bağlam penceresi, 115 token/sn hız, 77/100 zeka indeksi ve 1M token başına $2/$6 fiyatlandırma

Intelligence Index77 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

500K tokens

SWE-bench Verified:

75.8%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • Gemini 3.5 Flash-Lite is 3.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3.5 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 500K tokens).
  • Gemini 3.5 Flash-Lite is faster at 240 tok/s vs 115 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 3.5 Flash-LiteGrok 4.6
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6977
Provider
GooglexAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.40 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$2.00 / 1M$6.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.35 / 1M$1.35 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text500K tokens~750 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
240 tok/s115 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A75.8%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A77.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.10 / 1M$0.50 / 1M

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini 3.5 Flash-Lite
3.6x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3.5 Flash-Lite
+109% faster generation
Context
Gemini 3.5 Flash-Lite
1.05M tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Gemini 3.5 Flash-LiteGrok 4.6
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs75.8%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs77.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

81.2%vs88%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1375ptsvs1450pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs14.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs51%
SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs49.2%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs75%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs89.5%
Long-Context Reasoning

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

N/Avs89%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

240 tok/s vs115 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
Gemini 3.5 Flash-Lite0.29s
Grok 4.60.58s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 3.5 Flash-Lite2.37s
Grok 4.64.93s

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)
Gemini 3.5 Flash-Lite Monthly API Bill
$2.55 / month
$0.4/1M in · $2/1M out
Grok 4.6 Monthly API Bill
$9.15 / month
$2/1M in · $6/1M out
Gemini 3.5 Flash-Lite saves approximately $6.60 / month (72%) under this workload.3.6x Savings

Gemini 3.5 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 33K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 81.2% · Arena Elo 1375)
  • Sadece 290 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 240 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.4/$2 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

Grok 4.6 · Strengths & Key Advantages

  • 500K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 66K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 75.8% · GPQA Diamond 77.2%)
  • Sadece 580 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 115 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $2/$6 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

Token Use & Task Economics

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

MetricGemini 3.5 Flash-LiteGrok 4.6
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.55$0.65
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
18K45K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
7K22K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 3.5 Flash-LiteGrok 4.6
Official API Model ID (SDK)models/gemini-3-5-flash-litegrok-4-6-latest
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKxAI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2026-072026-08
Knowledge CutoffMarch 2026April 2026
ArchitectureLightweight efficient multimodal transformer1.5T Colossus Sparse MoE
ParametersConfidential1.5T (MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensFlat rate ($2/1M in) across full 500K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.1/1M with configurable TTLCached input at $0.5/1M tokens
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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 SandboxReal-time Web & X (Twitter) Search Grounding + Code Execution
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationAPI Prompt Engineering & RAG 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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedxAI Production Safety & Alignment 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

Gemini 3.5 Flash-Lite vs Grok 4.6: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Which is more intelligent, Gemini 3.5 Flash-Lite or Grok 4.6?

Grok 4.6 is more intelligent. It scores 77 compared with 69 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.5 Flash-Lite is faster, generating 240 tokens per second compared with 115 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3.5 Flash-Lite is cheaper at $0.35 per 1M tokens blended, compared with $1.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.5 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.58s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3.5 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 500K tokens.

Sonuç

Hem Gemini 3.5 Flash-Lite (ultra düşük gecikmeli gerçek zamanlı sohbet ve yüksek hacimli yönlendirme, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Grok 4.6 (öncü kurumsal akıl yürütme, yazılım geliştirme ve üretim ölçekli AI iş akışları, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Grok 4.6 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Gemini 3.5 Flash-Lite daha yüksek üretim hızı sağlar; Gemini 3.5 Flash-Lite ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Gemini 3.5 Flash-Lite mi yoksa Grok 4.6 mi daha iyi?+

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

Gemini 3.5 Flash-Lite ve Grok 4.6 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Gemini 3.5 Flash-Lite 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.40 / $2.00 ücretlendirilirken, Grok 4.6 $2.00 / $6.00 seviyesindedir. Karma maliyette Gemini 3.5 Flash-Lite daha avantajlıdır.

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

Gemini 3.5 Flash-Lite 1.05M token bağlam penceresi sunarken Grok 4.6 500K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Gemini 3.5 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.

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