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GPT-5.5 frente a Gemini 3.1 Pro: especificaciones, precios y cuál elegir (2026)

GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro — OpenAI contra Google en lo más alto del ranking de 2026. A continuación se muestra una comparación detallada: especificaciones técnicas, precios de la API, ventana de contexto, requisitos de hardware local y una recomendación clara, basada en datos, sobre cuál elegir.

EspecificacionesGPT-5.5Gemini 3.1 Pro
DesarrolladorOpenAIGoogle
TipoLLM (razonamiento)LLM (multimodal)
ParámetrosNo reveladoNo revelado
Ventana de contexto1,05 millones1,05 millones
ModalidadTexto y visión → textoTexto, imagen, audio y vídeo → Texto
LicenciaPropietarioPropietario
Pesos abiertos❌ No❌ No
Precio de entrada (USD/millón)$5.00$2.00
Precio de salida (USD/millón)$30.00$12.00
VRAM (4 bits)
GPU mínima (local)
Lanzado20262026

Diferencias clave

  • Coste: Gemini 3.1 Pro es un 150 % más económico que GPT-5.5 en términos de coste promedio por token.
  • Grado de apertura: ambos son modelos propietarios únicamente disponibles mediante API; ninguno permite alojamiento propio.

¿Cuál deberías elegir?

Elige GPT-5.5 si se adapta a tu pila tecnológica existente o prefieres OpenAI.

Elija Gemini 3.1 Pro si buscas un menor coste por token en cargas de trabajo de alto volumen.

→ Estime los costes reales en la Calculadora de costos de API · verifique el hardware local en la Calculadora de VRAM · explore todos los 30+ modelos.

Todas las especificaciones y precios se obtienen en tiempo real de nuestra Base de datos de modelos de IA y se mantienen actualizados. Compara cualquiera de estos modelos con otros, o estima tu gasto mensual con las calculadoras gratuitas anteriores.

Escrito por Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan es el fundador y editor de Convly.ai. Desarrolló y mantiene la base de datos en vivo de modelos de IA del sitio, su índice de relación precio-rendimiento y sus calculadoras gratuitas para requisitos de VRAM, costos de API y economía del alojamiento propio. Escribe sobre precios de modelos, resultados de pruebas comparativas y el hardware necesario para ejecutar modelos de IA localmente, y siempre prefiere cifras medibles a las afirmaciones de los fabricantes.

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