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Claude Opus 5 vs Gemini 3.1 Pro

vs

Cuál usar y cuándo

Elige Gemini 3.1 Pro cuando la carga de trabajo sea de documentos largos y multimodal: lee texto, imagen, audio y video a $2/$12 frente a los $5/$25 de Opus 5. Elige Claude Opus 5 para programación de agentes profunda y uso de herramientas a largo plazo, y ten en cuenta que su tokenizador factura el mismo texto como más tokens que la generación Sonnet 4.6 - compara la cantidad de tokens, no los precios de lista.

Benchmarks

GanaSobre la mediaNinguno mejorClaude Opus 5738 / 468 / 46Gemini 3.1 Pro228 / 626 / 62

9 medidos en ambos.

Claude Opus 5 Gemini 3.1 Pro otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
68.8%
11.8%
WenetSpeech test-net (CER)
N/A
9.52%
BioMysteryBench hard
49.4%
N/A
OSWorld-Verified
N/A
64%
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Finance Agent v2
58.6%
N/A
Legal Agent Benchmark
6.7%
N/A
GPQA Diamond
93.4%
94.3%
BrowseComp
90.8%
85.9%
LVBench
75.4%
N/A

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

Claude Opus 5 Gemini 3.1 Pro Δ
Entrada / 1M tokens $5 $2 2.5×
Salida / 1M tokens $25 $12 2.1×
Lectura de caché / 1M tokens $0.5 $0.2 2.5×
Escritura en caché 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.

Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 76 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

Capacidades

Claude Opus 5 Gemini 3.1 Pro
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento configurable siempre activo
Salida estructurada sí sí
Caché de prompts explícito (tú marcas el prefijo) implícito + explícito
Duración de la caché 5m default, 1h option no publicado
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens 4096 tokens

Especificaciones

Claude Opus 5 Gemini 3.1 Pro
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen audio vídeo
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-07-24 2026-02-19
Corte de conocimiento 2026-05 2025-01
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 128K 66K
Parámetro de razonamiento
  • thinking.type
  • output_config.effort
thinkingLevel
Valores aceptados
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
  • low
  • medium
  • high (minimal is not supported)
Valor por defecto

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
high

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: Claude Opus 5 · Gemini 3.1 Pro

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBACIÓN exactamente 3 frases

Claude Opus 5 superado · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

salida 529 tok latencia 9.0 s

Gemini 3.1 Pro superado · 3 sentences

Enabling the AI's reasoning capability forces the model to generate a massive amount of invisible "thought" tokens to logically work through complex problems before delivering its final answer. Because our vendor's pricing model charges us for total computational effort—including all of these hidden background tokens—our billable usage effectively doubled per request. While this directly increases our upfront software expenses, we are trading this higher compute cost for a drastic reduction in expensive downstream errors and manual human rework.

salida 1412 tok (+1318 razonamiento) latencia 12.7 s

Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. COMPROBACIÓN la corrección pasa las pruebas

Claude Opus 5 superado · 8/8 cases

## Fixed version ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

salida 1094 tok latencia 16.1 s

Gemini 3.1 Pro superado · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The original function initializes `cur` and `best` to 0 and only increments `cur` when two adjacent elements are equal. This effectively counts the number of *matching consecutive pairs* (or transitions) rather than the actual number of *elements* in the run, causing all calculated lengths to be […]

salida 4092 tok (+3933 razonamiento) latencia 31.1 s

Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. COMPROBACIÓN JSON válido, esquema exacto

Claude Opus 5 superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

salida 539 tok latencia 7.6 s

Gemini 3.1 Pro superado · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "11 and change", "guidance": "withheld" } ```

salida 1806 tok (+1743 razonamiento) latencia 14.1 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. COMPROBACIÓN 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Claude Opus 5 superado · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

salida 1593 tok latencia 19.1 s

Gemini 3.1 Pro superado · 120 words, 0 banned, 1 question

We are excited to announce universal prompt caching for our API gateway. Handling multiple AI models usually means paying for redundant prompts across various platforms. Why should you pay twice for identical queries? Now, our gateway automatically stores and retrieves exact prompt matches regardless of the backend provider you select. This reduces latency and significantly cuts your inference costs. Whether you route a request to one service today or a different vendor tomorrow, our intelligent caching layer intercepts the call and serves the saved response instantly. Developers can configure cache expiration times and specify matching criteria directly in the control panel. Experience faster response times and optimized resource usage starting today. Upgrade your software client to version two right now.

salida 4060 tok (+3929 razonamiento) latencia 28.6 s

Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.

Cambia de uno a otro con una sola línea

Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    # model="gemini-3.1-pro-preview",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Claude Opus 5 o Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro es más barato en Entrada / 1M tokens ($2 frente a $5, una diferencia de 2.5×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Opus 5 frente a Gemini 3.1 Pro sin dos integraciones?

Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.

¿Admiten Claude Opus 5 y Gemini 3.1 Pro caché de prompts?

Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.

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