Comparação objetiva baseada em benchmarks públicos atualizados semanalmente: Intelligence Index, GPQA Diamond, ELO do Chatbot Arena, preço e velocidade.
Vencedor geral (2026)
Gemini 3.1 Pro Preview
6 de 7 critérios vencidos
Intelligence Index
57.2
Coding Index
55.5
6 critérios vencidos
Ver perfil completo →Anthropic
Intelligence Index
57.3
Coding Index
53.1
1 critério vencido
Ver perfil completo →| Critério | Gemini 3.1 Pro Preview | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|
| Chatbot Arena ELO | — | — |
| Intelligence Index (AA) | 57.2 | 57.3 ✓ |
| Coding Index (AA) | 55.5 ✓ | 53.1 |
| GPQA Diamond | 94.0% ✓ | 91.0% |
| Preço input ($/1M tok) | $2.00 ✓ | $6.25 |
| Preço output ($/1M tok) | $12.00 ✓ | $25.00 |
| Context window | 1.0M tokens ✓ | 1.0M tokens |
| Velocidade (tokens/s) | 125 tok/s ✓ | 50 tok/s |
✓ = vencedor nesse critério • Fonte: Artificial Analysis, LMArena, APIs oficiais • Atualizado semanalmente
A escolha entre Gemini 3.1 Pro Preview e Claude Opus 4.7 depende do seu caso de uso, orçamento e requisitos técnicos. Abaixo, um guia prático baseado nos dados de benchmark e especificações de cada modelo.
Google · Multimodal
Anthropic · Multimodal
Gemini 3.1 Pro Preview vence em 6 de 7 critérios analisados. Consulte a tabela completa para escolher baseado no seu caso de uso.
Os dados são agregados do Artificial Analysis (Intelligence Index, Coding Index) e do Chatbot Arena/LMArena (ELO). Preços e especificações vêm das APIs oficiais. Atualizados semanalmente.
O Intelligence Index é um score agregado do Artificial Analysis que combina múltiplos benchmarks acadêmicos (MMLU, GPQA, LiveBench, etc.) em uma nota única. Quanto maior, mais capaz o modelo em tarefas de raciocínio.
Sim. Gemini 3.1 Pro Preview custa US$2/1M tokens de input, enquanto Claude Opus 4.7 custa US$6.25/1M tokens — 213% mais caro. Para projetos com alto volume de requisições, Gemini 3.1 Pro Preview representa economia significativa. O custo total depende também do preço de output e do padrão de uso da sua aplicação.
Gemini 3.1 Pro Preview tem maior context window: 1.0M tokens vs 1.0M tokens. Para análise de documentos longos, transcrições extensas ou bases de código completas, o context window maior é um critério decisivo.