Claude Opus 5 vs Gemini 3.1 Pro
Quale scegliere e quando — verdetto curato, non una tabella di benchmark
Scegli Gemini 3.1 Pro quando il workload è a documenti lunghi e multimodale: legge testo, immagini, audio e video a $2/$12 rispetto ai $5/$25 di Opus 5. Scegli Claude Opus 5 per il coding agentico profondo e l'uso di tool a lungo orizzonte, e nota che il suo tokenizer addebita lo stesso testo come un numero maggiore di token rispetto alla generazione Sonnet 4.6 — confronta il conteggio dei token, non i prezzi di listino.
Prezzi
| Claude Opus 5 | Gemini 3.1 Pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $5 | $2 | 2.5× |
| Output / 1M token | $25 | $12 | 2.1× |
| Lettura cache / 1M token | $0.5 | $0.2 | 2.5× |
| Scrittura in cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | — | — |
Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.
Dove si posizionano — prezzo di input per 1M di token rispetto a tutti gli 63 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)
Capacità
| Claude Opus 5 | Gemini 3.1 Pro | |
|---|---|---|
| Utilizzo dei tool | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | configurabile | sempre attivo |
| Output strutturato | sì | sì |
| Prompt caching | esplicito (contrassegni il prefisso) | implicito + esplicito |
| Durata della cache | 5m default, 1h option | non pubblicato |
| Prefisso minimo in cache | 1024 token | 4096 token |
Specifiche
| Claude Opus 5 | Gemini 3.1 Pro | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine audio video |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-07-24 | 2026-02-19 |
| Cutoff di conoscenza | 2026-05 | 2025-01 |
| Finestra di contesto | 1M | 1M |
| Output massimo | 128K | 66K |
| Parametro thinking |
| thinkingLevel |
| Valori accettati | thinking.type
effort
|
|
| Predefinito | thinking on effort
| high |
Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: Claude Opus 5 · Gemini 3.1 Pro
Un solo prompt, entrambi i modelli — misurati attraverso il gateway
Claude Opus 5 superato · 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.
out 529 tok latenza 9.0 s
Gemini 3.1 Pro superato · 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.
out 1412 tok (+1318 ragionamento) latenza 12.7 s
Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi — contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.
Claude Opus 5 superato · 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`. […]
out 1094 tok latenza 16.1 s
Gemini 3.1 Pro superato · 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 […]
out 4092 tok (+3933 ragionamento) latenza 31.1 s
Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.
Claude Opus 5 superato · 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.
out 539 tok latenza 7.6 s
Gemini 3.1 Pro superato · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "11 and change", "guidance": "withheld" } ```
out 1806 tok (+1743 ragionamento) latenza 14.1 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.
Claude Opus 5 superato · 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.
out 1593 tok latenza 19.1 s
Gemini 3.1 Pro superato · 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.
out 4060 tok (+3929 ragionamento) latenza 28.6 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica, e controllo della lunghezza.
Passa dall'uno all'altro con una sola riga
Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto — la coppia di righe evidenziata è l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.
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", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-opus-5",
// model: "gemini-3.1-pro-preview", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5",
# "model": "gemini-3.1-pro-preview", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-opus-5",
// Model: "gemini-3.1-pro-preview", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-opus-5")
// .model("gemini-3.1-pro-preview") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è più economico, Claude Opus 5 o Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro è più economico per input / 1m token ($2 contro $5, 2.5× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario — la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.
Posso fare un A/B test di Claude Opus 5 contro Gemini 3.1 Pro senza due integrazioni?
Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API — il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.
Claude Opus 5 e Gemini 3.1 Pro supportano il prompt caching?
Sì — entrambi fatturano le letture in cache a un prezzo inferiore rispetto alla loro tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con warm-prefix costano meno di quanto suggeriscano le tariffe di listino. Le righe esatte per la lettura in cache si trovano nella tabella dei prezzi qui sopra.