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Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.6 Sol (2026): generalista multimodale conveniente o scommessa sul coding agentico?

Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.6 Sol nel 2026: confronto su intelligenza, coding agentico, prezzo, finestra di contesto, multimodalità e distribuzione dei costi. Gemini guida su ragionamento e prezzo, Sol sul coding da terminale. Quale scegliere.

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Gemini 3.1 Pro
vs
3
GPT-5.6 Sol
Verdetto Rapido

Scelga in base al carico di lavoro, non a un singolo titolo. Gemini 3.1 Pro è la scelta predefinita ragionevole quando contano soprattutto il costo dei token, l'ampiezza multimodale e il ragionamento astratto: guida l'Artificial Analysis Intelligence Index, raggiunge il 77,1 % su ARC-AGI-2 e il 94,3 % su GPQA Diamond, elabora immagini, video e audio in modo nativo e costa 2 / 12 dollari per milione di token, circa la metà della tariffa di punta di GPT-5.6 Sol. GPT-5.6 Sol è lo strumento più affilato per il coding agentico, il lavoro da terminale e la sicurezza: guida l'Artificial Analysis Coding Agent Index con 80 punti, dichiara l'88,8 % su Terminal-Bench 2.1 (91,9 % in modalità Ultra) e i livelli Sol/Terra/Luna, uniti a uno sconto del 90 % sulla lettura della cache, offrono una distribuzione dei costi pulita per i grandi volumi. Sulle finestre di contesto i due sono praticamente alla pari, intorno a 1 milione di token. Molti team li usano entrambi: Gemini per i flussi sensibili al costo, multimodali e ricchi di documenti, GPT-5.6 Sol per gli agenti da terminale e la ricerca di vulnerabilità, indirizzando i compiti più leggeri verso Terra e Luna. Entrambi sono disponibili e acquistabili, quindi l'ultimo passo onesto è condurre valutazioni proprie invece di fidarsi dei numeri di lancio di un fornitore.

Confronto Dettagliato

Un'analisi comparativa dei fattori chiave per aiutarti a fare la scelta giusta.

Fattore
Gemini 3.1 ProConsigliato
GPT-5.6 SolVincitore
Intelligenza generale (Artificial Analysis Intelligence Index)
Guida l'Artificial Analysis Intelligence Index e 6 delle sue 10 valutazioni parziali
Punteggi di frontiera competitivi, ma non il primo posto nell'indice complessivo
Coding agentico e da terminale
Coding solido con una modalità Deep Think; guida su SciCode e Terminal-Bench Hard, ma resta un passo indietro sugli indici di coding agentico
Guida l'Artificial Analysis Coding Agent Index con 80 punti; 88,8 % dichiarato su Terminal-Bench 2.1 (91,9 % in modalità Ultra)
Ragionamento astratto e domande scientifiche
77,1 % su ARC-AGI-2 e 94,3 % su GPQA Diamond, i suoi punti di forza più marcati
Molto capace, ma non sono questi i suoi risultati migliori
Prezzo di punta per milione di token (input / output)
2 / 12 dollari, circa la metà del costo di punta
5 / 30 dollari al livello Sol
Distribuzione dei costi ed economia della cache
Un unico livello Pro (più una linea Flash più economica); a questo livello nessuna scala di livelli pubblicata
Livelli Sol/Terra/Luna (2,50 / 15 e 1 / 6 dollari) e sconto del 90 % sulla lettura della cache per i grandi volumi
Finestra di contesto
1 milione di token
Circa 1,1 milioni di token (massimo 128.000 token in output)
Multimodalità nativa (input immagini / video / audio)
Architettura multimodale nativa su immagini, video e audio
Solido su testo e immagini; ampiezza nativa più ristretta sugli altri media
Capacità di cybersicurezza
Capace, ma la sicurezza non è il suo posizionamento principale
Il modello di sicurezza più solido di OpenAI finora; competitivo su ExploitBench usando circa un terzo dei token in output
Punteggio Totale4/ 83/ 81 pareggi
Intelligenza generale (Artificial Analysis Intelligence Index)
Gemini 3.1 Pro
Guida l'Artificial Analysis Intelligence Index e 6 delle sue 10 valutazioni parziali
GPT-5.6 Sol
Punteggi di frontiera competitivi, ma non il primo posto nell'indice complessivo
Coding agentico e da terminale
Gemini 3.1 Pro
Coding solido con una modalità Deep Think; guida su SciCode e Terminal-Bench Hard, ma resta un passo indietro sugli indici di coding agentico
GPT-5.6 Sol
Guida l'Artificial Analysis Coding Agent Index con 80 punti; 88,8 % dichiarato su Terminal-Bench 2.1 (91,9 % in modalità Ultra)
Ragionamento astratto e domande scientifiche
Gemini 3.1 Pro
77,1 % su ARC-AGI-2 e 94,3 % su GPQA Diamond, i suoi punti di forza più marcati
GPT-5.6 Sol
Molto capace, ma non sono questi i suoi risultati migliori
Prezzo di punta per milione di token (input / output)
Gemini 3.1 Pro
2 / 12 dollari, circa la metà del costo di punta
GPT-5.6 Sol
5 / 30 dollari al livello Sol
Distribuzione dei costi ed economia della cache
Gemini 3.1 Pro
Un unico livello Pro (più una linea Flash più economica); a questo livello nessuna scala di livelli pubblicata
GPT-5.6 Sol
Livelli Sol/Terra/Luna (2,50 / 15 e 1 / 6 dollari) e sconto del 90 % sulla lettura della cache per i grandi volumi
Finestra di contesto
Gemini 3.1 Pro
1 milione di token
GPT-5.6 Sol
Circa 1,1 milioni di token (massimo 128.000 token in output)
Multimodalità nativa (input immagini / video / audio)
Gemini 3.1 Pro
Architettura multimodale nativa su immagini, video e audio
GPT-5.6 Sol
Solido su testo e immagini; ampiezza nativa più ristretta sugli altri media
Capacità di cybersicurezza
Gemini 3.1 Pro
Capace, ma la sicurezza non è il suo posizionamento principale
GPT-5.6 Sol
Il modello di sicurezza più solido di OpenAI finora; competitivo su ExploitBench usando circa un terzo dei token in output

Statistiche Chiave

Dati reali da fonti verificate del settore per supportare la tua decisione.

Gemini 3.1 Pro Preview guida l'Artificial Analysis Intelligence Index, davanti a Claude Opus 4.6 e a meno della metà del costo di esercizio, ed è in testa in 6 delle 10 valutazioni dell'indice.

Artificial Analysis

Gemini 3.1 Pro raggiunge il 77,1 % su ARC-AGI-2 (rispetto al 31,1 % di Gemini 3 Pro) e il 94,3 % su GPQA Diamond.

nxcode.io

Gemini 3.1 Pro ha un prezzo di 2 / 12 dollari per 1 milione di token in input / output.

nxcode.io

GPT-5.6 Sol (max) guida l'Artificial Analysis Coding Agent Index con 80 punti.

Artificial Analysis

GPT-5.6 Sol raggiunge l'88,8 % su Terminal-Bench 2.1 (91,9 % in modalità Sol Ultra), superando di poco Claude Mythos 5 all'88,0 %.

lushbinary.com

GPT-5.6 ha un prezzo, per milione di token in input / output, di 5 / 30 dollari per Sol, 2,50 / 15 dollari per Terra e 1 / 6 dollari per Luna, con punti di interruzione della cache espliciti e uno sconto del 90 % sulla lettura della cache.

OpenAI

GPT-5.6 Sol dispone di una finestra di contesto di circa 1,1 milioni di token, con un output massimo di 128.000 token per risposta.

Requesty

Tutte le statistiche provengono da fonti terze verificate. Fonte, anno e link diretto sono mostrati su ogni metrica.

Quando Scegliere Ogni Opzione

Una guida chiara basata sulla tua situazione specifica ed esigenze.

Scegli Gemini 3.1 Pro quando...

  • Il costo dei token e il throughput pesano sul suo budget più degli ultimi punti di precisione nel coding
  • Elabora compiti multimodali nativi con input di immagini, video e audio
  • Le serve un ragionamento astratto di primo piano e solide domande scientifiche
  • Sta costruendo flussi a grande volume o a contesto lungo per i documenti

Scegli GPT-5.6 Sol quando...

  • La sua attività principale è il coding da terminale, da riga di comando o agentico a lungo orizzonte
  • Lavora nella cybersicurezza o nella ricerca di vulnerabilità e vuole il modello di sicurezza più solido
  • Vuole una distribuzione dei costi integrata tra Sol, Terra e Luna, oltre a uno sconto del 90 % sulla lettura della cache
  • È già immerso nell'ecosistema ChatGPT e Codex e vuole l'accesso all'interfaccia dal primo giorno

La Nostra Raccomandazione

Scelga in base al carico di lavoro, non a un singolo titolo. Gemini 3.1 Pro è la scelta predefinita ragionevole quando contano soprattutto il costo dei token, l'ampiezza multimodale e il ragionamento astratto: guida l'Artificial Analysis Intelligence Index, raggiunge il 77,1 % su ARC-AGI-2 e il 94,3 % su GPQA Diamond, elabora immagini, video e audio in modo nativo e costa 2 / 12 dollari per milione di token, circa la metà della tariffa di punta di GPT-5.6 Sol. GPT-5.6 Sol è lo strumento più affilato per il coding agentico, il lavoro da terminale e la sicurezza: guida l'Artificial Analysis Coding Agent Index con 80 punti, dichiara l'88,8 % su Terminal-Bench 2.1 (91,9 % in modalità Ultra) e i livelli Sol/Terra/Luna, uniti a uno sconto del 90 % sulla lettura della cache, offrono una distribuzione dei costi pulita per i grandi volumi. Sulle finestre di contesto i due sono praticamente alla pari, intorno a 1 milione di token. Molti team li usano entrambi: Gemini per i flussi sensibili al costo, multimodali e ricchi di documenti, GPT-5.6 Sol per gli agenti da terminale e la ricerca di vulnerabilità, indirizzando i compiti più leggeri verso Terra e Luna. Entrambi sono disponibili e acquistabili, quindi l'ultimo passo onesto è condurre valutazioni proprie invece di fidarsi dei numeri di lancio di un fornitore.

Domande Frequenti

Risposte alle domande comuni su questo confronto.

Dipende dal tipo di coding. GPT-5.6 Sol guida il lavoro agentico e da terminale: è in testa all'Artificial Analysis Coding Agent Index con 80 punti e dichiara l'88,8 % su Terminal-Bench 2.1 (91,9 % in modalità Ultra). Gemini 3.1 Pro è solido su SciCode e Terminal-Bench Hard e guida sul ragionamento generale. Per gli agenti da terminale e i compiti a lungo orizzonte inizi da Sol; per un lavoro che unisce coding e ragionamento, Gemini resta competitivo. Provi entrambi sui suoi repository prima di decidere.
Al livello di punta Gemini 3.1 Pro è più economico: 2 / 12 dollari per milione di token in input / output contro 5 / 30 dollari di GPT-5.6 Sol, circa 2,5 volte più conveniente in input. Ma i livelli Terra (2,50 / 15 dollari) e Luna (1 / 6 dollari), insieme a uno sconto del 90 % sulla lettura della cache, possono rendere la famiglia OpenAI più conveniente per i grandi volumi o i compiti più leggeri. La scelta più economica dipende da come distribuisce le richieste.
In pratica sì. Gemini 3.1 Pro offre una finestra di contesto da 1 milione di token e GPT-5.6 Sol circa 1,1 milioni di token, con un output massimo di 128.000 token per risposta. Entrambi contengono senza difficoltà basi di codice estese e documenti lunghi; la differenza non è decisiva per la maggior parte dei carichi di lavoro.
Gemini 3.1 Pro. Dispone di un'architettura multimodale nativa che elabora immagini, video e audio, il che lo rende la scelta predefinita più solida per i compiti che mescolano media diversi. GPT-5.6 Sol è valido su testo e immagini, ma la sua ampiezza nativa sui media è più ristretta; per i flussi ricchi di audio e video Gemini si adatta in modo più naturale.

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