Gemini 3 Pro vs GPT 5.1: Hvilken er bedre? En komplet sammenligning

Begge OpenAI'er GPT-5.1 og Googles Gemini 3 Pro repræsenterer trinvise, men meningsfulde skridt i det igangværende våbenkapløb om generel, multimodal AI. GPT-5.1 er en forfinelse af GPT-5-serien — med fokus på adaptiv ræsonnement, lavere latenstid for simple opgaver og stilistiske/personlighedskontroller for en mere naturlig samtaletone. Googles Gemini 3 Pro flytter grænserne for multimodalitet, dybdegående ræsonnementsmetoder og præcise værktøjer til agentbaserede arbejdsgange.

GPT-5.1 (OpenAI) og Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind) sigter mod overlappende, men tydelige afvejninger: GPT-5.1 fokuserer på hurtigere adaptiv ræsonnement, udvikler-workflows og kodningspålidelighed med nye agent-/kodningsværktøjer og token-/omkostningsoptimeringer; Gemini 3 Pro fordobler sin ekstreme multimodale skala (video/lyd/billeder + meget store kontekstvinduer) og dyb integration i Googles produkter og udviklerstak.

Hvilken der er "bedre" afhænger af din use case: lange dokumenter/multimodale agentarbejdsbelastninger → Gemini 3 Pro; kode-første, værktøjscentrerede agent-workflows med avancerede udviklerkontroller → GPT-5.1Nedenfor begrunder jeg det med tal, benchmarks, omkostninger og eksempler, der kan køres.

Hvad er GPT-5.1, og hvad er dets vigtigste funktioner?

Oversigt og positionering

GPT-5.1 er OpenAIs trinvise opgradering til GPT-5-familien, udgivet i november 2025. Den præsenteres som en "hurtigere, mere samtaleorienteret" udvikling af GPT-5 med to fremtrædende varianter (Instant og Thinking) og udviklerfokuserede tilføjelser såsom udvidet prompt caching, nye kodningsværktøjer (apply_patch, shell), og forbedret adaptiv ræsonnement, der dynamisk justerer "tænknings"indsatsen til opgavekompleksiteten. Disse funktioner er designet til at gøre agent- og kodningsarbejdsgange mere effektive og forudsigelige.

Nøglefunktioner (leverandørpåstande)

• To varianter: GPT-5.1 Instant (mere samtalepræget, hurtigere til sædvanlige prompter) og GPT-5.1 tænkning (afsætter mere intern "tænkningstid" til komplekse opgaver med flere trin).
• Adaptiv ræsonnement: Modellen bestemmer dynamisk, hvor meget "tænkning" der skal bruges på en forespørgsel; API'en eksponerer reasoning_effort (værdier som 'none', 'low', 'medium', 'high') så udviklere kan bytte latenstid kontra pålidelighed. GPT-5.1 er som standard indstillet til 'none' (hurtig), men kan blive bedt om at øge indsatsen for komplekse opgaver. Eksempel: et simpelt npm-listesvar gik fra ~10s (GPT-5) til ~2s (GPT-5.1) i OpenAI's eksempler.
• Multimodal: GPT-5.1 fortsætter GPT-5's brede multimodale muligheder (tekst + billeder + lyd + video i ChatGPT-arbejdsgange) med tættere integration i værktøjsbaserede agenter (f.eks. browsing, funktionskald).
• Forbedringer af kodning — OpenAI rapporterer SWE-bench verificeret: 76.3% (GPT-5.1 høj) vs. 72.8% (GPT-5 høj) og andre sejre på benchmarks for koderedigering.
• Nye værktøjer til sikkert agentarbejde — apply_patch (strukturerede diffs til koderedigeringer) og en shell værktøj (foreslår kommandoer; integration udfører og returnerer output). Disse muliggør iterativ, programmatisk koderedigering og kontrolleret systemforespørgsel af modellen.

Hvad er Gemini 3 Pro Preview, og hvad er dens vigtigste funktioner?

Gemini 3 Pro Preview er Google/DeepMinds seneste frontlinjemodel (preview lanceret november 2025). Google positionerer den som en ultra-kapabel multimodal ræsonnementmodel med enorm kontekstkapacitet, dyb produktintegration (Søgning, Gemini-app, Google Workspace) og fokus på "agentiske" arbejdsgange (Antigravity IDE, agentartefakter osv.). Modellen er eksplicit bygget til at håndtere tekst, billeder, lyd, video og hele kodelagre i stor skala.

Nøglefunktioner

• Ultrastort kontekstvindue: Gemini 3 Pro understøtter op til 1,000,000-symboler af kontekst (input) og op til 64K tokens af tekstoutput i mange publicerede dokumenter - dette er et kvalitativt spring til use cases som indtagelse af videotranskriptioner af flere timer, kodebaser eller lange juridiske dokumenter.
• Multimodal dybde: Avanceret ydeevne på multimodale benchmarks (billed-/videoforståelse, MMMU-Pro, f.eks. 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, høje GPQA- og videnskabelige ræsonnementsscorer), med specialiseret håndtering af billed-/videoframe-tokenisering og videoframe-budgetter i API-dokumentationen; førsteklasses input: tekst, billeder, lyd, video i én prompt.
• Udviklerværktøjer og agenter: Google lancerede Antigravity (agent-first IDE), Gemini CLI-opdateringer og integration på tværs af Vertex AI, GitHub Copilot preview og AI Studio – hvilket signalerer stærk understøttelse af agent-udviklerworkflows. Artefakter, orkestrerede agenter og agentlogningsfunktioner er unikke produkttilføjelser.

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 — hurtig sammenligningstabel

Hvordan er de sammenlignelige – arkitektur og muligheder?

Arkitektur: tæt argumentation vs. sparsom MoE

OpenAI (GPT-5.1): OpenAI lægger vægt på træningsændringer, der muliggør adaptiv ræsonnement (brug mere eller mindre beregning pr. token afhængigt af sværhedsgrad) i stedet for at offentliggøre rå parameternumre. OpenAI fokuserer på ræsonnementpolitik og værktøjer, der får modellen til at agere agentisk på en pålidelig måde.

Gemini 3 Pro: sparsom MoE Teknikker og modeludvikling, der tillader meget stor kapacitet med sparse aktivering ved inferens – én forklaring på, hvordan Gemini 3 Pro kan skaleres til at håndtere 1M token-kontekst, samtidig med at den forbliver praktisk. Sparse MoE udmærker sig, når du har brug for meget stor kapacitet til forskellige opgaver, men ønsker at reducere de gennemsnitlige inferensomkostninger.

Modelfilosofi og "tænkning"

OpenAI (GPT-5.1): Understreger adaptiv ræsonnement hvor modellen privat bestemmer, hvornår den skal bruge flere beregningscyklusser på at tænke sig om, før den svarer. Udgivelsen opdeler også modeller i konversations- vs. tænkende varianter for at lade systemet automatisk matche brugernes behov. Dette er en "tosporet" tilgang: at holde almindelige opgaver hurtige, mens der allokeres ekstra indsats til komplekse opgaver.

Google (Gemini 3 Pro): Understreger dybdegående ræsonnement + multimodal forankring med eksplicit understøttelse af "tænkeprocesser" i modellen og et værktøjsøkosystem, der inkluderer strukturerede værktøjsoutput, søgebaseret søgning og kodeudførelse. Googles budskab er, at selve modellen plus værktøjerne er finjusteret til at producere pålidelige trinvise løsninger i stor skala.

Tag væk: Filosofisk set konvergerer de – begge tilbyder "tænkende" adfærd – men OpenAI lægger vægt på variantdrevet UX + caching til multi-turn workflows, mens Google lægger vægt på en tæt integreret multimodal + agentisk stak og viser benchmarktal, der understøtter påstanden.

Kontekstvinduer og I/O-grænser (praktisk effekt)

• Gemini 3 Pro: input 1,048,576 tokens, producerede 65,536 tokens (Vertex AI-modelkort). Dette er den klareste fordel, når man arbejder med meget store dokumenter.
• **GPT-5.1:**GPT-5.1 Tænker i ChatGPT har en kontekstgrænse på 196 tokens (udgivelsesnoter) for den variant; andre GPT-5-varianter kan have andre begrænsninger — OpenAI lægger vægt på caching og "reasoning_effort" i stedet for at presse på til 1 million tokens i øjeblikket.

Tag væk: Hvis du har brug for at indlæse et helt stort arkiv eller en lang bog i en enkelt prompt, er Gemini 3 Pros publicerede 1M-vindue en klar fordel i forhåndsvisningen. OpenAIs udvidede prompt-caching håndterer kontinuitet på tværs af sessioner i stedet for en enkelt kæmpe kontekst på samme måde.

Værktøjer, agentrammer og økosystem

• OpenAI: apply_patch + shell + andre værktøjer med fokus på koderedigering og sikker iteration; stærke økosystemintegrationer (tredjeparts kodningsassistenter, VS Code-udvidelser osv.).
• Google: Gemini's SDK'er, strukturerede output, indbygget forankring i Google-søgning, kodeudførelse og Antigravity (et IDE og manager til flere agenter) skaber en meget agentorienteret orkestreringshistorie med flere agenter. Google eksponerede også grounded search og indbyggede verifikator-artefakter for agenttransparens.

Tag væk: begge har førsteklasses agentsupport. Googles tilgang samler agentorkestreringen i produktfunktioner (Antigravity, Search grounding) mere synligt; OpenAI fokuserer på primitiver til udviklerværktøjer og caching for at muliggøre lignende flows.

Hvad siger benchmarks – hvem er hurtigere og mest præcis?

Benchmarks og ydeevne

Gemini 3 Pro fører videre multimodal, visuel og langkontekstuel ræsonnement, mens GPT-5.1 forbliver yderst konkurrencedygtig på kodning (SWE-bench) og lægger vægt på hurtigere/adaptiv ræsonnement i forbindelse med simple tekstlige opgaver.

Fordele ved Gemini 3 Pro:

• Store gevinster på multimodalt og visuel ræsonnement tests (ARC-AGI-2, MMMU-Pro). Dette matcher Googles vægtning af native multimodalitet og et meget stort kontekstvindue.
• Stærk langkontekst-hentning/genkaldelse (MRCR v2 / 128k) og topscorer på nogle Elo-benchmarks for algoritmisk kodning.

GPT-5.1 fordele"

• Kodnings-/ingeniørarbejdsgangeGPT-5.1 reklamerer for adaptiv ræsonnement og hastighedsforbedringer (hurtigere til simple opgaver, mere afmålt tænkning til vanskelige opgaver) og er i bund og grund på niveau med eller en smule foran SWE-Bench Verified i offentliggjorte tal (76.3 % rapporteret). OpenAI lægger vægt på forbedringer af latenstid/effektivitet (adaptiv ræsonnement, prompt caching).
• GPT-5.1 er positioneret til lavere latenstid / udviklerergonomi i mange chat-/kodearbejdsgange (OpenAI-dokumenter fremhæver udvidet promptcaching og adaptiv ræsonnement).

Afvejninger mellem latenstid og gennemløbshastighed

• GPT-5.1 er optimeret til latens på simple opgaver (øjeblikkelig), samtidig med at man skalerer op i tænkende budgetter på vanskelige opgaver — dette kan reducere tokenregninger og opfattet latenstid for mange apps.
• Gemini 3 Pro er optimeret til gennemløb og multimodal kontekst — den er måske mindre fokuseret på forbedringer af mikrolatens for trivielle forespørgsler, når den bruges i ekstreme kontekststørrelser, men den er designet til at håndtere massive input på én gang.

Tag væk: Baseret på leverandørpublicerede tal og tidlige tredjepartsrapporter, **Gemini 3 Pro hævder i øjeblikket overlegne rå benchmarkscorer på tværs af mange standardiserede multimodale opgaver**, mens *GPT-5.1 fokuserer på raffineret adfærd, udviklerværktøjer og sessionskontinuitet* — de er optimeret til overlappende, men lidt forskellige udvikler-arbejdsgange.

Hvordan er deres multimodale muligheder i sammenligning?

Understøttede inputtyper

• GPT-5.1: Understøtter tekst-, billede-, lyd- og videoinput i ChatGPT- og API-workflows; GPT-5.1's innovation handler mere om, hvordan den kombinerer adaptiv ræsonnement og værktøjsbrug med multimodale input (f.eks. bedre patch/anvend semantik ved redigering af kode, der er linket til et skærmbillede eller en video). Det gør GPT-5.1 overbevisende, hvor ræsonnement + værktøjsautonomi + multimodalitet er påkrævet.
• Gemini 3 Pro: Designet som en multimodal ræsonnementsmotor, der kan tage tekst, billeder, video, lyd, PDF'er og kodelagre – og den udgiver Video-MMMU og andre multimodale benchmarktal for at understøtte påstanden. Google lægger vægt på forbedringer af video- og skærmforståelse (ScreenSpot-Pro).

Praktiske forskelle

• Videoforståelse: Google har offentliggjort eksplicitte Video-MMMU-tal og viser mærkbare forbedringer; hvis dit produkt indtager lange video- eller skærmoptagelser til ræsonnement/agenter, understreger Gemini denne funktion.
• Agentisk multimodalitet (skærm + værktøjer): Geminis ScreenSpot-Pro-forbedringer og Antigravity-agentorestrering er beregnet til flows, hvor flere agenter interagerer med et live IDE, en browser og lokale værktøjer. OpenAI adresserer agentiske workflows primært via værktøjer (apply_patch, shell) og caching, men uden et pakket multi-agent IDE.

Tag væk: begge er stærke multimodale modeller; Gemini 3 Pros offentliggjorte tal viser den som førende på adskillige multimodale benchmarks, især video- og skærmforståelse. GPT-5.1 er stadig en bredt multimodal model og lægger vægt på udviklerintegration, sikkerhed og interaktive agentflows.

Hvordan er API-adgang og priser sammenlignet?

API-modeller og navne

• OpenAI: gpt-5.1, gpt-5.1-chat-latest, gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-miniVærktøjer og ræsonnementparametre er tilgængelige i Responses API (tools array, reasoning_effort, prompt_cache_retention).
• Google / Gemini: tilgængelig via Gemini API / Vertex AI (gemini-3-pro-preview på siden med Gemini-modeller) og via de nye Google Gen AI SDK'er (Python/JS) og Firebase AI Logic.

Priser

• GPT-5.1 (officiel OpenAI-medarbejder): Input 1.25 USD / 1 million tokens; Cachelagret input 0.125 kr. / 1 ​​mio. kr.; Produktion 10.00 USD / 1 million tokens. (Pristabel for Frontier.)
• Gemini 3 Pro-forhåndsvisning (Google): Standard betalt niveau eksempel: Input 2.00 / 1 mio. tokens (≤200k) eller 4.00 / 1 mio. tokens (>200k); Produktion 12.00 USD / 1 million tokens (≤200k) eller 18.00 USD / 1 million tokens (>200k).

CometAPI er en tredjepartsplatform, der samler modeller fra forskellige leverandører og nu har integreret Gemini 3 Pro Preview API og GPT-5.1 APIDerudover er den integrerede API prissat til 20% af den officielle pris:

Omkostningsmæssige konsekvenser: For token-arbejdsbelastninger med høj volumen, men lille kontekst (korte prompts, korte svar), er OpenAIs GPT-5.1 generelt billigere pr. outputtoken end Gemini 3 Pro Preview. For meget store kontekst-arbejdsbelastninger (indtagelse af mange tokens) kan Geminis batch-/gratisniveau-/langkontekstøkonomi og produktintegrationer give mening - men lav beregningen på dine token-volumener og jordkald.

Hvilken er bedre til hvilke anvendelsesscenarier?

Vælg GPT-5.1, hvis:

• Du værdsætter Primitive værktøjer til udviklere (apply_patch/shell) og tæt integration i eksisterende OpenAI-agentworkflows (ChatGPT, Atlas-browser, agenttilstand). GPT-5.1's varianter og adaptive argumentation er finjusteret til samtalebaseret brugeroplevelse og udviklerproduktivitet.
• Du ønsker forlænget hurtig cachelagring på tværs af sessioner for at reducere omkostninger/latens i agenter med flere turneer.
• Du har brug for OpenAI-økosystem (eksisterende finjusterede modeller, ChatGPT-integrationer, Azure/OpenAI-partnerskaber).

Vælg Gemini 3 Pro Preview hvis:

• Du har brug for: varmt vand, vaskeklude og vatrondeller. meget stor kontekst med én prompt håndtering (1 mio. tokens) for at indlæse hele kodebaser, juridiske dokumenter eller datasæt med flere filer i én session.
• Din arbejdsbyrde er video + skærm + multimodal tung (videoforståelse / skærmparsing / agentiske IDE-interaktioner), og du ønsker den model, der leverandørtests viser i øjeblikket førende disse benchmarks.
• Du foretrækker Google-centreret integration (Vertex AI, Google Search-jordforbindelse, antigravity agent IDE).

Konklusion

Både GPT-5.1 og Gemini 3 Pro er banebrydende, men de lægger vægt på forskellige afvejninger: GPT-5.1 fokuserer på adaptiv ræsonnement, kodningspålidelighed, udviklerværktøjer og omkostningseffektive output; Gemini 3 Pro fokuserer på skala (1M token-kontekst), native multimodalitet og dyb produktforankring. Beslut ved at matche deres styrker med din arbejdsbyrde: lang, multimodal, single-shot-indtagelse → Gemini; iterative kode-/agent-arbejdsgange, billigere generering per token til output → GPT-5.1.

Udviklere kan få adgang Gemini 3 Pro Preview API og GPT-5.1 API gennem CometAPI. For at begynde, udforsk CometAPI's modelfunktioner i Legeplads og se Fortsæt API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.

Klar til at gå? → Tilmeld dig CometAPI i dag !

Hvis du vil vide flere tips, guider og nyheder om AI, følg os på VK, X og Discord!