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OPTERA LABS

Grok 4.5 VS Gemini 3.1 Pro

Comparativa de Costes y Análisis 2026
Modelo A · xAI

Grok 4.5

grok-4-5

Puntuacion de Inteligencia90%
Costo / 1M Tokens$3.20

70% entrada, 30% salida

Indice de Valor(puntuacion/costo)
28.1

Mayor = mejor valor

Velocidad

89/100

Contexto

500K

Nivel

smart

Modelo B · Google

Gemini 3.1 Pro

gemini-3-1-pro

Puntuacion de Inteligencia89%
Costo / 1M Tokens$5.00

70% entrada, 30% salida

Indice de Valor(puntuacion/costo)
17.8

Mayor = mejor valor

Velocidad

82/100

Contexto

2.0M

Nivel

smart

ANÁLISIS EN PROFUNDIDAD

Grok 4.5 vs Gemini 3.1 Pro: Comparación detallada

Grok 4.5 es un modelo de lenguaje de nivel gama media de xAI con una ventana de contexto de 500K tokens, destacando en razonamiento. Gemini 3.1 Pro de Google es un modelo gama media que soporta 2.0M tokens en contexto, con un rendimiento sobresaliente en vision/multimodal.

Grok 4.5 es aquí el modelo más barato y también el más fuerte: cuesta un 36% menos que Gemini 3.1 Pro en una mezcla típica y aun así lidera por 2 puntos en programación y razonamiento combinados. En este par no hay compromiso que sopesar: salvo que necesites algo concreto de Gemini 3.1 Pro, el más barato es sencillamente el mejor. Grok 4.5 tiene un precio de $2.00/M tokens de entrada y $6.00/M tokens de salida. Gemini 3.1 Pro cuesta $2.00/M en entrada y $12.00/M en salida.

En evaluaciones de benchmarks independientes, Grok 4.5 lidera con puntuaciones de coding de 89/100 y razonamiento de 90/100, frente a 88/100 en coding y 89/100 en razonamiento de Gemini 3.1 Pro.

Desglose de capacidades

En las cinco categorías principales de benchmarks, así se enfrentan Grok 4.5 y Gemini 3.1 Pro cara a cara:

programacion
89
88
razonamiento
90
89
extraccion de datos
88
90
tareas creativas
89
88
vision/multimodal
86
95

Mejor modelo por tarea

  • programacion: Grok 4.5 gana con 89/100
  • razonamiento: Grok 4.5 gana con 90/100
  • extraccion de datos: Gemini 3.1 Pro gana con 90/100
  • tareas creativas: Grok 4.5 gana con 89/100
  • vision/multimodal: Gemini 3.1 Pro gana con 95/100

Coste mensual estimado a escala

Con 10M + 2M al mes, Grok 4.5 cuesta unos $32.00 y Gemini 3.1 Pro unos $44.00 — Grok 4.5 ahorra aproximadamente $12.00 (27%) cada mes.

Qué decide realmente

Grok 4.5 y Gemini 3.1 Pro vienen de laboratorios distintos, lo que implica tokenizadores distintos, formatos de API distintos y una segunda relación con proveedor. El mismo texto en inglés no produce el mismo recuento de tokens en ambos, así que comparar precio por millón subestima la diferencia: mide tus propios prompts en cada uno antes de tomar las tarifas de catálogo como la historia completa.

Grok 4.5 y Gemini 3.1 Pro salieron con 3 meses de diferencia, así que compiten en las mismas evaluaciones bajo condiciones parecidas. Eso hace que aquí una comparación directa de benchmarks sea significativa como no suele serlo: ninguno tiene la ventaja de haber sido medido con un conjunto de pruebas más nuevo y más fácil.

La diferencia de contexto es la mayor de este par: Gemini 3.1 Pro admite 2.0M tokens frente a 500K de Grok 4.5, unas 4.0 veces más. Es la diferencia entre meter un repositorio entero o un expediente completo y tener que trocearlo. Si trabajas con documentos que no se pueden dividir limpiamente, esto decide por sí solo.

El rendimiento es lo bastante parecido como para ignorarlo: 89/100 frente a 82/100. Ninguno se sentirá apreciablemente más rápido en un producto interactivo, así que la latencia no es motivo para elegir entre ellos.

Grok 4.5 gana esta comparativa de forma rotunda: más barato y más fuerte. Elige Gemini 3.1 Pro solo si tiene una capacidad concreta que necesitas; en precio y benchmarks va por detrás en ambos.

Comparación de Benchmarks

Puntuaciones cara a cara en 5 categorías — de evaluaciones oficiales

CategoríaGrok 4.5Gemini 3.1Ganador

Codificación

89
88
A

Razonamiento

90
89
A

Extracción

88
90
B

Creatividad

89
88
A

Visión

86
95
B
Grok 4.5: 3 victorias
Gemini 3.1 Pro: 2 victorias
Grok 4.5 lidera en general

Puntuación de velocidad

89/100vs82/100
GrokGemini

Ventana de contexto

500Kvs2000K
GrokGemini

¿Qué es un token?

Los modelos no leen palabras — procesan tokens.

Un token equivale aproximadamente a 4 caracteres de texto en inglés (~¾ de una palabra). Tu factura de API se cobra por millón de tokens.

Frase corta

"Hello, world!"

4 tokens
Grok 4.5
$0.80
Gemini 3.1 Pro
$0.78

Correo profesional

Un email típico (~200 palabras)

~270 tokens
Grok 4.5
$54.00
Gemini 3.1 Pro
$52.38

Archivo de código

Script de Python de 50 líneas

~400 tokens
Grok 4.5
$80.00
Gemini 3.1 Pro
$77.60

Los precios mostrados corresponden a 100,000 ejecuciones de cada carga: una sola cuesta una fracción de céntimo tanto en Grok 4.5 como en Gemini 3.1 Pro, así que la cifra solo cobra sentido a volumen de producción. Solo tokens de entrada; añade tu volumen de salida en la calculadora de abajo.

Cómo verificar tu uso de tokens

response.usage.total_tokens

Cada respuesta de la API incluye un objeto usage. Suma total_tokens en todas las llamadas para obtener tu total mensual.

Tu calculadora de costos

Ingresa tu uso mensual real para ver el ahorro real

Plantillas rápidas

30.0M TOKENS
Prompt 70%Completion 30%
MÁS BARATO

Grok 4.5

$96.00/mes

$1,152.00/año

$2/M in$6/M out

Gemini 3.1 Pro

$150.00/mes

$1,800.00/año

$2/M in$12/M out

Ahorro anual

$648.00 ahorrado por año

Grok 4.5 más barato · $54.00/mes

Auditoria ProfundaGrok 4.5 & Gemini 3.1 Pro

LAB DE AUDITORÍA QUIRÚRGICA954E3E52

Auditando de Forma Quirúrgica: Lógica Profunda

Fuga Detectada

PROYECCIÓN DE PÉRDIDA ESTRATÉGICA A 3 AÑOS

$199.404

Sin protocolos de optimización, las elecciones actuales resultarán en una pérdida de $66.468 al año.

SCORE DE EFICIENCIA

90%

Lógica Profunda

Este modelo logra un score de 90 en esta categoría.

BRECHA DE CATEGORÍA

10 pts

Distancia al Líder

Análisis del Escenario Competitivo

Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)

Campeón de Categoría: Claude Fable 5

Según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026), Claude Fable 5 ofrece el equilibrio óptimo.

Score de Mercado

%100

Tasa de Ahorro

%69

Prescripción Operativa

  • Implemente la cascada de modelos.
  • Analice datos de complex_reasoning para caché local.

PROTOCOLO AUDITORÍA COSTE

Sobredimensionamiento detectado

"Grok 4.5 es demasiado costoso para este tipo de tarea. Claude Fable 5 obtiene 100 puntos en esta categoría a una fracción del coste."

Oportunidad de alternativa categorial

"Claude Fable 5 lidera esta categoría con 100 puntos según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)."

Impuesto de inercia detectado

"85% del tráfico puede redirigirse a modelos más económicos. El tier Fast (GPT-5 Nano) y Smart (o3-mini) pueden ahorrar $5.54/mes."

Arquitectura de Enrutamiento Inteligente de 3 Niveles

69% DE AHORRO VÍA ENRUTAMIENTO
Nivel Rápido
50%

GPT-5 Nano

Puntuación IQ: 72/100

$18.00/año

Nivel Inteligente
35%

o3-mini

Puntuación IQ: 97/100

$277.20/año

Nivel Potencia
15%

DeepSeek R1

Puntuación IQ: 97/100

$59.184/año

Nivel Rápido 50%Nivel Inteligente 35%Nivel Potencia 15%

Sin enrutamiento por niveles, todo el tráfico va al modelo más caro — el 'Impuesto de Inercia' genera $797.616/año en costes evitables. El enrutamiento en cascada elimina ese desperdicio.

Lógica ProfundaMatriz Coste / Calidad de Modelos

Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
ModeloBenchmarkEntrada (por M)Salida (por M)Coste Anual*Índice de Valor
o3-miniMEJOR VALOR
97/100
$1.10$4.40$66.00
100/100
GPT-5.2 Chat
96/100
$1.75$14.00$189.00
35/100
Claude 3.7 Sonnet
95/100
$3.00$15.00$216.00
30/100
GPT-5.6 Terra
94/100
$2.00$12.00$168.00
38/100
Claude 3.5 Sonnet
93/100
$3.00$15.00$216.00
29/100
GPT-4.1
93/100
$2.00$8.00$120.00
53/100
Claude Sonnet 5
92/100
$3.00$15.00$216.00
29/100
Grok 4.5SELECCIONADO
90/100
$2.00$6.00$96.00
64/100
GPT-4o
90/100
$2.50$10.00$150.00
41/100
Gemini 3.1 Pro
89/100
$2.00$12.00$168.00
36/100
Gemini 2.0 Pro
88/100
$1.25$5.00$75.00
80/100
Gemini 1.5 Pro
87/100
$1.25$5.00$75.00
79/100
Mistral Large 2
86/100
$2.00$6.00$96.00
61/100

* Coste anual. Índice de Valor = Score / Coste (Más Alto = Mejor Valor).

Gen Código Táctico
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
  const complexity = measureComplexity(prompt);
  
  // Tactical Cascade Logic
  if (complexity < 0.45) {
    // Redirect simple tasks to efficient model
    return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt); 
  }
  
  // High-latency routing for complex reasoning
  return await llm.call("Claude Fable 5", prompt);
};
LISTO PARA Vercel Edge O AWS Lambda

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