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Gemini 3.1 Pro vs Gemini 3.5 Flash: specifiche, prezzi e quale scegliere (2026)

Gemini 3.1 Pro vs Gemini 3.5 Flash — Il livello Pro di Google rispetto al suo livello Flash, veloce ed economico. Di seguito il confronto completo: specifiche, prezzi API, finestra contestuale, requisiti hardware locali e una chiara raccomandazione basata sui dati su quale scegliere.

SpecificheGemini 3.1 ProGemini 3.5 Flash
SviluppatoreGoogleGoogle
TipoLLM (multimodale)LLM (multimodale)
ParametriNon divulgatoNon divulgato
Finestra contestuale1,05 milioni1 milione
ModalitàTesto, immagine, audio, video → TestoTesto, immagine, audio, video → Testo
LicenzaProprietariaProprietaria
Pesi aperti❌ No❌ No
Costo input ($/1M)$2.00$1.50
Costo output ($/1M)$12.00$9.00
VRAM (4-bit)
GPU minima (locale)
Pubblicato20262026

Differenze principali

  • Costo: Gemini 3.5 Flash è il 33% più economico di Gemini 3.1 Pro in termini di costo medio 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 Gemini 3.1 Pro se hai bisogno di una finestra contestuale più ampia.

Scegli Gemini 3.5 Flash se desideri un costo per token più basso per carichi di lavoro ad alto volume.

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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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