GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3.5 Flash vs Gemini Deep Research

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 vs Gemini Deep Research: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google tarafından geliştirilen Gemini 3.5 Flash ve Google tarafından sunulan Gemini Deep Research, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Gemini 3.5 Flash, 1.05M token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.75/$3.75 fiyat sunarken; Gemini Deep Research, 1.05M token bağlam penceresi ve $10.00/$40.00 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

Amiral Gemisi Öncü Model

Google tarafından geliştirilen Gemini 3.5 Flash; öncü kurumsal akıl yürütme, yazılım geliştirme ve üretim ölçekli AI iş akışları için tasarlanmış olup 1.0M bağlam penceresi, 190 token/sn hız, 82/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.75/$3.

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

Otonom Ajan ve Araç Modeli

Google tarafından geliştirilen Gemini Deep Research; otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon için tasarlanmış olup 1.0M bağlam penceresi, 60 token/sn hız, 91/100 zeka indeksi ve 1M token başına $10/$40 f

Intelligence Index91 / 100
Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

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

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

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 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

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 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

  • 1.0M bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 66K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 70.2% · GPQA Diamond 81%)
  • Sadece 360 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 190 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.75/$3.75 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

Gemini Deep Research · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 66K çıktı tokenı kapasitesi (GPQA Diamond 85% · MMLU-Pro 89.5%)
  • Sadece 1500 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 60 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $10/$40 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 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

Teknik Özellikler

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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem Gemini 3.5 Flash (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 Deep Research (otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Gemini Deep Research karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Gemini 3.5 Flash daha yüksek üretim hızı sağlar; Gemini 3.5 Flash ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Gemini 3.5 Flash mi yoksa Gemini Deep Research mi daha iyi?+

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

Gemini 3.5 Flash ve Gemini Deep Research API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Gemini 3.5 Flash 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.75 / $3.75 ücretlendirilirken, Gemini Deep Research $10.00 / $40.00 seviyesindedir. Karma maliyette Gemini 3.5 Flash daha avantajlıdır.

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

Gemini 3.5 Flash 1.05M token bağlam penceresi sunarken Gemini Deep Research 1.05M token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Gemini 3.5 Flash 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: Google ve Google resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).