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GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro: Especificações, Preços e Qual Escolher (2026)

GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro — OpenAI contra Google no topo absoluto do ranking de 2026. Abaixo está a comparação detalhada lado a lado: especificações, preços da API, janela de contexto, requisitos de hardware local e uma recomendação clara, fundamentada em dados, sobre qual modelo escolher.

EspecificaçõesGPT-5.5Gemini 3.1 Pro
DesenvolvedorOpenAIGoogle
TipoLLM (raciocínio)LLM (multimodal)
ParâmetrosNão divulgadoNão divulgado
Janela de contexto1,05 milhão1,05 milhão
ModalidadeTexto, Visão → TextoTexto, imagem, áudio, vídeo → Texto
LicençaProprietárioProprietário
Pesos abertos❌ No❌ No
Preço de entrada (US$/1 milhão)$5.00$2.00
Preço de saída (US$/1 milhão)$30.00$12.00
VRAM (4 bits)
GPU mínima (local)
Lançado20262026

Principais diferenças

  • Custo: O Gemini 3.1 Pro é 150% mais barato que o GPT-5.5 com base em um custo médio por token.
  • Abertura: ambos são modelos proprietários, disponíveis apenas por API — nenhuma opção de hospedagem local para nenhum dos dois.

Qual você deve escolher?

Escolha o GPT-5.5 se ele se encaixar na sua pilha tecnológica existente ou se você preferir a OpenAI.

Escolha o Gemini 3.1 Pro se você deseja um custo menor por token para cargas de trabalho de alto volume.

→ Estime custos reais no Calculadora de custos da API · verifique o hardware local no Calculadora de VRAM · navegue por todos os 30+ modelos.

Todas as especificações e preços são obtidas em tempo real do nosso Banco de dados de modelos de IA e mantidos atualizados. Compare qualquer um desses modelos com outros ou estime seus próprios gastos mensais com as calculadoras gratuitas acima.

Escrito por Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan é fundador e editor do Convly.ai. Ele criou e mantém o banco de dados em tempo real de modelos de IA do site, seu índice de relação custo-desempenho, bem como suas calculadoras gratuitas para requisitos de VRAM, custos de API e economia de autohospedagem. Escreve sobre precificação de modelos, resultados de benchmarks e hardware necessário para executar modelos de IA localmente, preferindo sempre dados mensuráveis às alegações dos fabricantes.

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