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Claude Opus 4.8 vs Gemini 3.1 Pro: Specifiche, prezzi e quale scegliere (2026)

Claude Opus 4.8 vs Gemini 3.1 Pro — il modello di punta di Anthropic contro il modello più potente di Google. Di seguito trovi il confronto completo: specifiche tecniche, prezzi API, finestra contestuale, requisiti hardware locali e una raccomandazione chiara, basata sui dati, su quale scegliere.

SpecificheClaude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro
SviluppatoreAnthropicGoogle
TipoLLM (ragionamento)LLM (multimodale)
ParametriNon divulgatoNon divulgato
Finestra contestuale1 milione1,05 milioni
ModalitàTesto, visione → testoTesto, immagine, audio, video → Testo
LicenzaProprietariaProprietaria
Pesi aperti❌ No❌ No
Costo input ($/1M)$5.00$2.00
Costo output ($/1M)$25.00$12.00
VRAM (4-bit)
GPU minima (locale)
Pubblicato20262026

Differenze principali

  • Costo: Gemini 3.1 Pro è 122% più economico rispetto a Claude Opus 4.8 su base media per token.
  • Contesto: Gemini 3.1 Pro vince per la finestra contestuale (1,05 milioni rispetto a 1 milione) — ideale per documenti lunghi, grandi codebase e input RAG estesi.
  • Apertura: entrambi sono modelli proprietari disponibili esclusivamente tramite API — nessuna opzione di self-hosting per nessuno dei due.

Quale scegliere?

Scegli Claude Opus 4.8 se si integra bene nel tuo stack esistente o se preferisci Anthropic.

Scegli Gemini 3.1 Pro se desideri un costo inferiore per token in carichi di lavoro ad alto volume oppure hai bisogno di una finestra di contesto più ampia.

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Tutte le specifiche e i prezzi sono aggiornati in tempo reale dal nostro Database di modelli IA e mantenuti aggiornati. Confronta uno qualsiasi dei due modelli con altri oppure stima la tua spesa mensile con i calcolatori gratuiti sopra indicati.

Scritto da Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan è il fondatore e redattore di Convly.ai. Ha creato e gestisce il database in tempo reale dei modelli IA del sito, il suo indice prezzo-prestazioni e i suoi calcolatori gratuiti per i requisiti di VRAM, i costi delle API e l'economia dell'auto-hosting. Scrive di prezzi dei modelli, risultati dei benchmark e dell'hardware necessario per eseguire modelli IA localmente, privilegiando sempre dati misurati rispetto alle affermazioni dei produttori.

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