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GPT-5.5 vs. Gemini 3.1 Pro: Spezifikationen, Preise & Entscheidungshilfe (2026)

GPT-5.5 vs. Gemini 3.1 Pro — OpenAI gegen Google an der Spitze der Rangliste 2026. Im Folgenden finden Sie den vollständigen direkten Vergleich: Spezifikationen, API-Preise, Kontextfenster, Anforderungen an lokale Hardware sowie eine klare, datengestützte Empfehlung, welches Modell Sie wählen sollten.

SpezifikationGPT-5.5Gemini 3.1 Pro
EntwicklerOpenAIGoogle
TypLLM (Reasoning)LLM (multimodal)
ParameterNicht offengelegtNicht offengelegt
Kontextfenster1,05 Mio.1,05 Mio.
ModalityText, Vision → TextText, Bild, Audio, Video → Text
LizenzProprietärProprietär
Offene Gewichte❌ No❌ No
Eingabepreis (pro 1 Mio. Token in USD)$5.00$2.00
Ausgabepreis (pro 1 Mio. Token in USD)$30.00$12.00
VRAM (4-Bit)
Mindest-GPU-Anforderung (lokal)
Veröffentlicht20262026

Wesentliche Unterschiede

  • Kosten: Gemini 3.1 Pro ist 150 % günstiger als GPT-5.5 auf Basis eines gemittelten Token-Preises.
  • Offenheit: Beide Modelle sind proprietär und ausschließlich über eine API verfügbar – eine Selbsthosting-Option besteht bei keiner der beiden.

Welches Modell sollten Sie wählen?

Wählen Sie GPT-5.5 falls es in Ihre bestehende Technologieumgebung passt oder Sie OpenAI bevorzugen.

Wählen Sie Gemini 3.1 Pro wenn Sie niedrigere Kosten pro Token bei Hochvolumen-Arbeitslasten benötigen.

→ Ermitteln Sie die tatsächlichen Kosten mit dem API-Kostenrechner · prüfen Sie Ihre lokale Hardware mit dem VRAM-Rechner · durchsuchen Sie alle über 30 Modelle.

Alle Spezifikationen und Preise werden live aus unserer Datenbank für KI-Modelle Datenbank abgerufen und stets aktuell gehalten. Vergleichen Sie entweder eines der beiden Modelle mit anderen oder schätzen Sie Ihre eigenen monatlichen Ausgaben mithilfe der oben genannten kostenlosen Rechner.

Verfasst von Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan ist Gründer und Chefredakteur von Convly.ai. Er hat die Live-Datenbank für KI-Modelle der Website sowie deren Preis-Leistungs-Index und kostenlose Rechner für VRAM-Anforderungen, API-Kosten und die Wirtschaftlichkeit des Self-Hostings entwickelt und pflegt sie. Er schreibt über Modellpreise, Benchmark-Ergebnisse und die Hardware, die zum lokalen Betrieb von KI-Modellen erforderlich ist, und bevorzugt stets messbare Zahlen gegenüber Herstellerangaben.

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