Denetime Dön
OPTERA LABS

Gemini 3.1 Pro VS o3-mini

2026 Maliyet ve Performans Karşılaştırması
Model A · Google

Gemini 3.1 Pro

gemini-3-1-pro

Zeka Skoru89%
Maliyet / 1M Token$5.00

%70 giriş · %30 çıkış karışımı

Değer Endeksi(skor÷maliyet)
17.8

Yüksek = daha iyi değer

Hız

82/100

Bağlam

2.0M

Seviye

smart

Model B · OpenAI

o3-mini

o3-mini

Zeka Skoru97%
Maliyet / 1M Token$2.09

%70 giriş · %30 çıkış karışımı

Değer Endeksi(skor÷maliyet)
46.4

Yüksek = daha iyi değer

Hız

78/100

Bağlam

200K

Seviye

smart

DERİN ANALİZ

Gemini 3.1 Pro ile o3-mini Karşılaştırması: Detaylı İnceleme

Gemini 3.1 Pro Google tarafından geliştirilen orta seviye seviyeli bir dil modelidir; 2.0M token bağlam penceresiyle görüntü/çoklu modal alanında öne çıkar. o3-mini OpenAI'ın orta seviye seviyeli modeli 200K token bağlamı destekler ve mantıksal muhakeme alanında güçlü performans gösterir.

o3-mini, bu karşılaştırmada daha maliyet etkin seçenektir — tipik bir prompt/tamamlama karışımında Gemini 3.1 Pro'den yaklaşık %58 daha ucuzdur. Gemini 3.1 Pro, 1M input token başına $2.00 ve 1M output token başına $12.00 ücret alır. o3-mini ise input için $1.10/M, output için $4.40/M fiyatlandırır.

Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde o3-mini, Gemini 3.1 Pro'ın kodlamada 88/100 ve muhakemede 89/100 puanlarına karşın kodlamada 90/100 ve muhakemede 97/100 ile öne geçiyor.

Yetenek dökümü

Beş temel benchmark kategorisinde Gemini 3.1 Pro ile o3-mini karşı karşıya nasıl performans gösteriyor:

kodlama
88
90
mantıksal muhakeme
89
97
veri çıkarımı
90
85
yaratıcı görevler
88
80
görüntü/çoklu modal
95
72

Göreve göre en iyi model

  • kodlama: o3-mini 90/100 ile kazanıyor
  • mantıksal muhakeme: o3-mini 97/100 ile kazanıyor
  • veri çıkarımı: Gemini 3.1 Pro 90/100 ile kazanıyor
  • yaratıcı görevler: Gemini 3.1 Pro 88/100 ile kazanıyor
  • görüntü/çoklu modal: Gemini 3.1 Pro 95/100 ile kazanıyor

Ölçekte tahmini aylık maliyet

Ayda 10M + 2M için Gemini 3.1 Pro yaklaşık $44.00, o3-mini ise yaklaşık $19.80 tutar — o3-mini her ay yaklaşık $24.20 (55%) tasarruf sağlar.

Gemini 3.1 Pro, 2.0M tokenla daha büyük bağlam penceresini destekler; bu özellik uzun belge analizi ve büyük kod tabanları için avantajlıdır. Gecikme hassas uygulamalar için Gemini 3.1 Pro, 82/100 hız puanıyla o3-mini'in 78/100 puanının önündedir.

Maliyet verimliliği öncelikse o3-mini'i, maksimum performans gerekiyorsa Gemini 3.1 Pro'i tercih edin. Genel benchmark skorlarında o3-mini öne çıkıyor. Her iki modelin de farklı güçlü yönleri vardır — tam token hacminiz için yukarıdaki interaktif hesap makinesini kullanın.

Benchmark Karşılaştırması

5 kategoride birebir karşılaştırma — resmi değerlendirmelerden alınmıştır

KategoriGemini 3.1o3-miniKazanan

Kodlama

88
90
B

Mantıksal Muhakeme

89
97
B

Veri Ayıklama

90
85
A

Yaratıcılık

88
80
A

Görsel Analiz

95
72
A
Gemini 3.1 Pro: 3 kazanım
o3-mini: 2 kazanım
Gemini 3.1 Pro genel lider

Hız Puanı

82/100vs78/100
Geminio3-mini

Bağlam Penceresi

2000Kvs200K
Geminio3-mini

Token Nedir?

Modeller kelimeleri değil, token'ları işler.

Bir token, İngilizce metinde yaklaşık 4 karaktere (~¾ kelime) denk gelir. API faturanız milyon token başına ücretlendirilir — bunu anlamak maliyetinizi doğrudan düşürür.

Kısa cümle

"Merhaba, dünya!"

5 token

İş e-postası

Tipik bir e-posta (~200 kelime)

~300 token

Kod dosyası

50 satır Python kodu

~400 token

Token kullanımınızı nasıl ölçersiniz

response.usage.total_tokens

Her API yanıtı bir usage nesnesi içerir. Aylık toplamı bulmak için tüm çağrılardaki total_tokens değerlerini toplayın, ardından aşağıdaki hesaplayıcıyı kullanın.

Maliyet Hesaplayıcı

Gerçek aylık token kullanımınızı girerek tasarrufu görün

Hazır Senaryolar

30.0M TOKENS
İstem 70%Yanıt 30%

Gemini 3.1 Pro

$150.00/ay

$1,800.00/yıl

$2/M in$12/M out
DAHA UCUZ

o3-mini

$62.70/ay

$752.40/yıl

$1.1/M in$4.4/M out

Yıllık Tasarruf

$1,047.60 yıllık tasarruf

o3-mini daha ucuz · $87.30/ay

Derinlemesine Denetim — Gemini 3.1 Pro & o3-mini

CERRAHİ DENETİM LABORATUVARI1B62DCDA

Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme

Sızıntı Tespit Edildi

3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU

$260.10

Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık $86.70 sermaye kaybı yaşanacaktır.

VERİMLİLİK SKORU

89%

Mantıksal Muhakeme

Seçilen model bu kategoride 89 benchmark skoru alıyor.

KATEGORİK FARK

9 puan

Liderden Uzaklık

Rekabetçi Konum Analizi

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

Kategorik Şampiyon: Claude Opus 4.6

MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre Claude Opus 4.6, Mantıksal Muhakeme görevleri için optimum dengeyi sunar.

Pazar Skoru

%98

Tasarruf Oranı

%52

Operasyonel Reçete

  • Token verimliliği için model cascade (kademeli yapı) aktif edilmelidir.
  • Analiz edilen complex_reasoning verileri yerel önbellek (cache) ile optimize edilebilir.

MALİYET DENETİM EYLEMİ

Aşırı Model Tespit Edildi

"Gemini 3.1 Pro bu görev tipi için fazla maliyetli. Claude Opus 4.6 bu kategoride 98 puan alırken çok daha ucuza çalışıyor."

Kategorik Alternatif Fırsatı

"Claude Opus 4.6, MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre bu kategoride 98 puanla lider konumda."

Atalet Vergisi Tespit Edildi

"Trafiğin %85'i daha ucuz modellere yönlendirilebilir. Fast tier (DeepSeek V3) ve Smart tier (o3-mini) ile aylık $7.22 tasarruf edilebilir."

3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi

YÖNLENDİRME İLE %52 TASARRUF
Hızlı Katman
50%

DeepSeek V3

IQ Skoru: 91/100

$50.40/yıl

Zeki Katman
35%

o3-mini

IQ Skoru: 97/100

$277.20/yıl

Güç Katmanı
15%

Claude Opus 4.6

IQ Skoru: 98/100

$648.00/yıl

Hızlı Katman 50%Zeki Katman 35%Güç Katmanı 15%

Katmanlı yönlendirme olmadan tüm trafik en pahalı modele gönderilir — bu 'Atalet Vergisi' yılda $1,040.40 gereksiz maliyet yaratır. Kademeli yönlendirme bu israfı ortadan kaldırır.

Mantıksal Muhakeme — Model Maliyet / Kalite Matrisi

Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
ModelBenchmark SkoruInput (M token)Output (M token)Yıllık Maliyet*Değer Endeksi
Claude Opus 4.6LİDER
98/100
$5.00$25.00$360.00
1/100
o3-mini
97/100
$1.10$4.40$66.00
6/100
DeepSeek R1
97/100
$0.55$2.19$32.88
12/100
GPT-5.2 Chat
96/100
$1.75$14.00$189.00
2/100
Claude 3.7 Sonnet
95/100
$3.00$15.00$216.00
2/100
Claude 3.5 Sonnet
93/100
$3.00$15.00$216.00
2/100
GPT-4.1
93/100
$2.00$8.00$120.00
3/100
DeepSeek V3
91/100
$0.28$0.42$8.40
45/100
Claude 3 Opus
90/100
$15.00$75.00$1,080.00
0/100
GPT-4o
90/100
$2.50$10.00$150.00
3/100
Gemini 3.1 ProSEÇİLİ
89/100
$2.00$12.00$168.00
2/100
Gemini 2.0 Pro
88/100
$1.25$5.00$75.00
5/100
Llama 3.1 405B
88/100
$2.70$2.70$64.80
6/100
Gemini 1.5 Pro
87/100
$1.25$5.00$75.00
5/100
Mistral Large 2
86/100
$2.00$6.00$96.00
4/100
DeepSeek V3.2
83/100
$0.26$0.38$7.68
45/100
Gemini 2.0 Flash
81/100
$0.10$0.40$6.00
56/100
Claude 3.5 Haiku
80/100
$0.80$4.00$57.60
6/100
Llama 3 70B
79/100
$0.65$2.75$40.80
8/100
GPT-4o Mini
78/100
$0.15$0.60$9.00
36/100
Gemini 1.5 Flash
76/100
$0.07$0.30$4.50
70/100
GPT-5 NanoEN İYİ DEĞ.
72/100
$0.10$0.15$3.00
100/100
Claude 3 Haiku
70/100
$0.25$1.25$18.00
16/100

* Girilen token hacmi için yıllık maliyet — Değer Endeksi = Benchmark Skoru / Aylık Maliyet (yüksek = iyi)

Taktik Kod Üretimi
// 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 Opus 4.6", prompt);
};
Vercel Edge VEYA AWS Lambda İÇİN HAZIR

İlgili Karşılaştırmalar

En iyi seçeneği bulmak için benzer model çiftlerini keşfedin

Gemini 3.1vsGPT-5.2 Chat

$2 · $1.75/M in

Gemini 3.1vsGPT-4o

$2 · $2.5/M in

Gemini 3.1vsClaude 3.5

$2 · $3/M in

Gemini 3.1vsClaude 3.7

$2 · $3/M in

Gemini 3.1vsGPT-4.1

$2 · $2/M in

o3-minivsGPT-5.2 Chat

$1.1 · $1.75/M in

o3-minivsGPT-4o

$1.1 · $2.5/M in

o3-minivsClaude 3.5

$1.1 · $3/M in