Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) vs Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools: benchmark, prezzi e velocità (settembre 2026)

dei costi come indicative e conferma la tariffa in tempo reale sulla pagina propria di ciascun modello prima di farci un budget.

La context window limita quanto materiale sorgente — documenti, codice, conversazione precedente — puoi inviare in una singola richiesta. Una finestra più ampia ti permette di evitare il chunking e la tubatura di recupero per input lunghi, ma paghi comunque la tariffa dei token di input per tutto ciò che invii, quindi una finestra più grande è una capacità, non uno sconto. Dimensiona la finestra sulla richiesta singola più lunga che il tuo carico produce realisticamente, non sul numero più grande della pagina. Tieni anche presente che la qualità può degradare verso la fine di un contesto molto lungo su qualsiasi modello, perciò una finestra grande è meglio trattarla come margine per input lunghi occasionali e non come licenza per riempire ogni richiesta fino al limite.

Per la chat interattiva e i loop di agent conta soprattutto una bassa latency p50 perché l'utente sta aspettando il primo token; per la generazione batch e l'output di forma lunga è il throughput a dominare il tempo complessivo perché la risposta è lunga. I grafici di tendenza a 7 giorni qui sopra mostrano se la latency di ciascun modello è stabile o alla deriva, cosa che un singolo numero di richiamo nasconde — un modello con un'ottima media ma una coda rumorosa può comunque mancare uno SLA p95 rigido. Se il tuo prodotto ha un budget di latency, leggi sia la mediana sia la forma della curva, e ricorda che la latency end-to-end include anche il tuo salto di rete e qualsiasi recupero o chiamata a strumenti che fai intorno al modello.

Gli indici compositi mostrati qui aggregano più valutazioni pubbliche, e il percentile segna dove si colloca ciascun modello rispetto a tutti i modelli comparabili del catalogo — un utile segnale di preselezione, non una garanzia per il tuo compito. Un modello in testa su un indice di intelligenza generale può comunque restare indietro nel tuo dominio (coding, estrazione, multilingue, ragionamento a contesto lungo), perciò usa i benchmark per restringere il campo e poi fai girare entrambi i modelli su una fetta rappresentativa del tuo traffico. Presta attenzione all'indice specifico che corrisponde al tuo caso d'uso anziché al numero principale: un prodotto a forte componente di coding dovrebbe pesare l'indice di coding, un assistente di ricerca l'indice di ragionamento. I benchmark inoltre invecchiano man mano che i modelli vengono aggiornati, quindi trattali come un'ipotesi di partenza che confermi con il tuo set di valutazione.