Gemini 3 Flash Preview vs Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview): benchmarks, preços e velocidade (setembro de 2026)

indicativas e confirme a taxa ao vivo na página própria de cada modelo antes de orçar com base nela.

A context window limita quanto material de origem — documentos, código, conversa anterior — você pode enviar em uma única requisição. Uma janela maior permite dispensar o fatiamento e o encanamento de recuperação para entradas longas, mas você ainda paga a taxa de tokens de entrada por tudo o que envia, então uma janela maior é uma capacidade, não um desconto. Ajuste a janela à maior requisição individual que sua carga de trabalho produz de forma realista, não ao maior número da página. Tenha também em mente que a qualidade pode degradar-se perto do fim de um contexto muito longo em qualquer modelo, então uma janela grande é melhor tratada como margem para entradas longas ocasionais e não como uma licença para encher cada requisição até o limite.

Para chat interativo e loops de agent, uma latency p50 baixa importa mais porque o usuário está esperando o primeiro token; para geração em lote e saída de formato longo, o throughput domina o tempo total porque a resposta é longa. Os gráficos de tendência de 7 dias acima mostram se a latency de cada modelo é estável ou está derivando, algo que um único número de destaque esconde — um modelo com ótima média mas cauda ruidosa ainda pode não cumprir um SLA p95 rígido. Se o seu produto tem um orçamento de latency, leia tanto a mediana quanto o formato da curva, e lembre-se de que a latency de ponta a ponta também inclui o seu salto de rede e qualquer recuperação ou chamada de ferramenta que você faça em torno do modelo.

Os índices compostos mostrados aqui agregam várias avaliações públicas, e o percentil marca onde cada modelo se posiciona frente a todos os modelos comparáveis do catálogo — um sinal útil de pré-seleção, não uma garantia para a sua tarefa. Um modelo que lidera num índice de inteligência geral pode ficar para trás no seu domínio (código, extração, multilíngue, raciocínio de contexto longo), então use os benchmarks para estreitar o campo e depois rode ambos os modelos numa fatia representativa do seu tráfego. Preste atenção ao índice específico que corresponde ao seu caso de uso em vez do número principal: um produto com muito código deve pesar o índice de código, um assistente de pesquisa o índice de raciocínio. Os benchmarks também envelhecem à medida que os modelos são atualizados, então trate-os como uma hipótese inicial que você confirma com o seu próprio conjunto de avaliação.