Les deux OpenAI GPT-5.1 et de Google Gémeaux 3 Pro représentent des avancées significatives mais progressives dans la course à l'armement en cours pour une IA multimodale à usage général. GPT-5.1 est une amélioration de la lignée GPT-5, axée sur raisonnement adaptatif, latence réduite pour les tâches simples et contrôles stylistiques/de personnalité Pour un ton conversationnel plus naturel, Google Gemini 3 Pro repousse les limites de la multimodalité, des modes de raisonnement approfondis et des outils performants pour les flux de travail des agents.
GPT-5.1 (OpenAI) et Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind) visent des compromis qui se chevauchent mais sont distincts : GPT-5.1 se concentre sur un raisonnement adaptatif plus rapide, des flux de travail pour les développeurs et une fiabilité du codage grâce à de nouveaux outils d’agent/de codage et à des optimisations des jetons/coûts ; Gemini 3 Pro mise tout sur une échelle multimodale extrême (vidéo/audio/images + fenêtres de contexte très larges) et une intégration profonde dans les produits et la pile de développement de Google.
La solution « meilleure » dépend de votre cas d’utilisation : charges de travail d’agents multimodaux/avec documents longs → Gémeaux 3 Pro; des flux de travail d'agents axés sur le code et les outils, avec des contrôles précis pour les développeurs → GPT-5.1Je justifie cela ci-dessous à l'aide de chiffres, de points de référence, de coûts et d'exemples concrets.
Qu'est-ce que GPT-5.1 et quelles sont ses principales caractéristiques ?
Aperçu et positionnement
GPT-5.1 est la mise à jour incrémentale d'OpenAI de la famille GPT-5, publiée en novembre 2025. Elle est présentée comme une évolution « plus rapide et plus conversationnelle » de GPT-5 avec deux variantes principales (Instant et Thinking) et des ajouts destinés aux développeurs tels qu'une mise en cache étendue des invites et de nouveaux outils de codage (apply_patch, shell), et un raisonnement adaptatif amélioré qui ajuste dynamiquement l'effort de réflexion à la complexité de la tâche. Ces fonctionnalités sont conçues pour rendre les flux de travail d'agents et de programmation plus efficaces et prévisibles.
Caractéristiques principales (affirmations du fournisseur)
- Deux variantes: GPT-5.1 Instant (plus conversationnel, plus rapide pour les invites habituelles) et GPT-5.1 Pensée (alloue plus de temps de « réflexion » interne aux tâches complexes et à plusieurs étapes).
- Raisonnement adaptatif : Le modèle décide dynamiquement du temps de « réflexion » à consacrer à une requête ; l’API expose
reasoning_effort(des valeurs comme'none','low','medium','high') afin que les développeurs puissent arbitrer entre latence et fiabilité. GPT-5.1 utilise par défaut'none'(Rapide) mais peut être amené à fournir un effort accru pour les tâches complexes. Exemple : le temps de réponse à une simple commandenpm listest passé d'environ 10 secondes (GPT-5) à environ 2 secondes (GPT-5.1) dans les exemples d'OpenAI. - Multimodal : GPT-5.1 poursuit les larges capacités multimodales de GPT-5 (texte + images + audio + vidéo dans les flux de travail ChatGPT) avec une intégration plus étroite dans les agents basés sur des outils (par exemple, la navigation, les appels de fonction).
- Améliorations du codage — OpenAI signale que SWE-bench a été vérifié : 76.3% (GPT-5.1 élevé) vs 72.8% (GPT-5 élevé), et d'autres victoires sur les benchmarks d'édition de code.
- Nouveaux outils pour un travail d'agent en toute sécurité -
apply_patch(diffs structurés pour les modifications de code) et unshellL'outil (propose des commandes ; l'intégration les exécute et renvoie les résultats) permet une édition itérative et programmatique du code ainsi qu'une interrogation contrôlée du système par le modèle.
Qu'est-ce que Gemini 3 Pro Preview et quelles sont ses principales caractéristiques ?
Gemini 3 Pro Preview est le dernier modèle de pointe de Google/DeepMind (version préliminaire lancée en novembre 2025). Google le présente comme un modèle de raisonnement multimodal ultra-performant doté d'une immense capacité de contexte, d'une intégration poussée avec les produits (Recherche, application Gemini, Google Workspace) et d'une approche axée sur les flux de travail « agentiques » (IDE Antigravity, artefacts d'agent, etc.). Ce modèle est conçu pour traiter à grande échelle du texte, des images, de l'audio, de la vidéo et des dépôts de code entiers.
Capacités clés
- Fenêtre de contexte ultra-large : Gemini 3 Pro prend en charge jusqu'à Jetons 1,000,000 de contexte (entrée) et jusqu'à 64 000 jetons de texte en sortie dans de nombreux documents publiés — il s'agit d'un bond qualitatif pour des cas d'utilisation comme l'ingestion de transcriptions vidéo de plusieurs heures, de bases de code ou de longs documents juridiques.
- Profondeur multimodale : Performances de pointe sur des benchmarks multimodaux (compréhension d'images/vidéos, MMMU-Pro, par exemple, 81 % MMMU-Pro, 87.6 % Vidéo-MMMU, des scores élevés en GPQA et en raisonnement scientifique), avec une gestion spécialisée de la tokenisation des images/images vidéo et des budgets d'images vidéo dans la documentation de l'API ; entrées de première classe : texte, images, audio, vidéo dans une seule invite.
- Outils et agents de développement : Google a lancé Antigravity (IDE axé sur les agents), des mises à jour de l'interface de ligne de commande Gemini et une intégration avec Vertex AI, la préversion de GitHub Copilot et AI Studio, témoignant ainsi d'un fort soutien aux flux de travail de développement basés sur les agents. Les artefacts, les agents orchestrés et les fonctionnalités de journalisation des agents constituent des ajouts uniques au produit.
Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 — tableau comparatif rapide
| Attribut | GPT-5.1 (OpenAI) | Aperçu de Gemini 3 Pro (Google / DeepMind) |
|---|---|---|
| Famille de modèles / variantes | Famille Gémeaux 3 — gemini-3-pro-preview plus le mode « Réflexion profonde » (mode de raisonnement supérieur). | Série GPT-5 : GPT-5.1 Instant (conversationnel), GPT-5.1 Thinking (raisonnement avancé) ; noms des API : gpt-5.1-chat-latest et gpt-5.1 |
| Fenêtre de contexte (entrée) | 128 000 jetons (documentation du modèle d’API pour gpt-5.1-chat-latest); (les rapports mentionnent jusqu'à ~196k pour certaines variantes de ChatGPT Thinking). | 1 048 576 jetons (≈1 048 576 / « 1M ») saisis |
| Sortie / nombre maximal de jetons de réponse | Jusqu'à 16834 jetons de sortie | Sortie maximale de 65 536 jetons |
| Multimodalité (entrées prises en charge) | ChatGPT et son API prennent en charge le texte, les images, l'audio et la vidéo ; l'intégration avec l'écosystème d'outils OpenAI permet une programmation automatisée. (Fonctionnalités clés : outils et raisonnement adaptatif.) | Multimodalité native : texte, image, audio, vidéo, PDF / ingestion de fichiers volumineux en tant que modalités de premier ordre ; conçue pour un raisonnement multimodal simultané sur un contexte étendu. |
| Outils API / fonctionnalités de l'agent | API de réponses avec prise en charge des agents/outils (par exemple, apply_patch, shell), reasoning_effort Paramètre, options étendues de mise en cache des invites. Ergonomie optimisée pour les développeurs d'agents d'édition de code. | Gemini via l'API Gemini / Vertex AI : appels de fonctions, recherche de fichiers, mise en cache, exécution de code, intégrations Grounding (Cartes/Recherche) et outils Vertex pour les flux de travail à contexte long. API par lots et mise en cache prises en charge. |
| Tarification — invite/entrée (par million de jetons) | 1.25 $ / 1 M de jetons d'entrée (gpt-5.1). Entrée mise en cache non prise en compte (voir les niveaux de mise en cache). | Des exemples d'aperçu/de tarification publiés s'affichent ~2.00 / 1M (≤200k contexte)** et **4.00 / 1M (contexte > 200k) pour les données d'entrée dans certains tableaux publiés ; |
| Tarification — production (par million de jetons) | 10.00 $ / 1 M de jetons de sortie (tableau officiel gpt-5.1). | Exemples de niveaux publiés : 12.00 / 1 M (≤ 200 k)** et **18.00 / 1 M (> 200 000) dans certaines références de prix préliminaires. |
Comment se comparent-ils — architecture et fonctionnalités ?
Architecture : raisonnement dense vs raisonnement clairsemé MoE
OpenAI (GPT-5.1) : OpenAI met l'accent sur les modifications apportées à la formation pour permettre raisonnement adaptatif (consacrer plus ou moins de ressources de calcul par jeton en fonction de la difficulté) plutôt que de publier les valeurs brutes des paramètres. OpenAI se concentre sur politique de raisonnement et des outils qui permettent au modèle d'agir de manière proactive et fiable.
Gémeaux 3 Pro : ministère de l'Éducation peu fourni Les techniques et l'ingénierie des modèles permettant une très grande capacité avec une activation parcimonieuse lors de l'inférence expliquent en partie comment Gemini 3 Pro peut gérer un contexte d'un million de jetons tout en restant pratique. L'utilisation d'un MoE parcimonieux est particulièrement performante lorsqu'une très grande capacité est requise pour des tâches variées, tout en réduisant le coût moyen d'inférence.
Philosophie et « pensée » modèles
OpenAI (GPT-5.1) : Souligne raisonnement adaptatif Le modèle décide en interne du moment opportun pour allouer davantage de ressources de calcul et approfondir la réflexion avant de répondre. Cette version propose également des modèles conversationnels et analytiques, permettant ainsi au système de s'adapter automatiquement aux besoins de l'utilisateur. Il s'agit d'une approche à deux volets : garantir la rapidité des tâches courantes tout en consacrant plus d'efforts aux tâches complexes.
Google (Gemini 3 Pro) : Souligne raisonnement approfondi + ancrage multimodal Avec une prise en charge explicite des processus de réflexion au sein du modèle et un écosystème d'outils comprenant des résultats structurés, l'ancrage des recherches et l'exécution de code, Google affirme que le modèle et les outils associés sont conçus pour fournir des solutions fiables et progressives à grande échelle.
Emporter: Sur le plan philosophique, ils convergent — tous deux proposent un comportement « pensant » — mais OpenAI met l'accent sur une expérience utilisateur axée sur les variantes et la mise en cache pour les flux de travail à plusieurs étapes, tandis que Google met l'accent sur une pile multimodale et agentique étroitement intégrée et présente des chiffres de référence pour étayer son affirmation.
Fenêtres contextuelles et limites d'E/S (effet pratique)
- Gémeaux 3 Pro : Saisie de 1 048 576 jetons, Sortie : 65 536 jetons (Fiche modèle Vertex AI). C'est l'avantage le plus évident lors du traitement de documents très volumineux.
- **GPT-5.1 :**GPT-5.1 En pensant ChatGPT a une limite de contexte de 196k jetons (Notes de version) pour cette variante ; d’autres variantes de GPT-5 peuvent avoir des limites différentes — OpenAI met l’accent sur la mise en cache et « l’effort de raisonnement » plutôt que de viser 1 million de jetons pour le moment.
Emporter: Si vous devez charger un vaste référentiel ou un ouvrage conséquent dans une seule invite de commande, la fenêtre de 1 Mo de Gemini 3 Pro, disponible en version préliminaire, constitue un avantage indéniable. La mise en cache étendue des invites de commande d'OpenAI assure la continuité entre les sessions plutôt que de se limiter à un contexte unique et gigantesque.
Outils, cadres d'agents et écosystème
- OpenAI :
apply_patch+shell+ d'autres outils axés sur l'édition de code et l'itération sécurisée ; fortes intégrations à l'écosystème (assistants de codage tiers, extensions VS Code, etc.). - Google: Les kits de développement logiciel (SDK) de Gemini, ses sorties structurées, son intégration native avec la recherche Google, l'exécution de code et Antigravity (un environnement de développement intégré et un gestionnaire pour plusieurs agents) permettent une orchestration multi-agents performante. Google propose également une recherche intégrée et des outils de vérification intégrés pour une transparence accrue des agents.
Emporter: Les deux plateformes offrent une prise en charge optimale des agents. L'approche de Google intègre l'orchestration des agents aux fonctionnalités du produit (Antigravity, ancrage de la recherche) de manière plus visible ; OpenAI, quant à elle, privilégie les outils de développement et la mise en cache pour permettre des flux similaires.
Que disent les benchmarks ? Qui est plus rapide, plus précis ?
Références et performances
Gémeaux 3 Pro conduit sur raisonnement multimodal, visuel et à long contexte, tandis que GPT-5.1 reste extrêmement compétitif sur codage (SWE-bench) et met l'accent sur un raisonnement plus rapide/adaptatif pour les tâches textuelles simples.
| Test de référence | Gemini 3 Pro (signalé) | GPT-5.1 (signalé) |
|---|---|---|
| Le dernier examen de l'humanité (sans outils) | 37.5% (avec recherche + exécution : 45.8 %) | 26.5% |
| ARC-AGI-2 (raisonnement visuel, prix ARC vérifié) | 31.1% | 17.6% |
| Diamant GPQA (assurance qualité scientifique) | 91.9% | 88.1% |
| AIME 2025 (mathématiques, sans outils / avec exécution de code) | 95.0% (100% avec direction) | 94.0% |
| LiveCodeBench Pro (classement algorithmique Elo) | 2,439 | 2,243 |
| Vérifié par SWE-Bench (correction de bugs du dépôt) | 76.2% | 76.3% (GPT-5.1 a rapporté 76.3 %) |
| MMMU-Pro (compréhension multimodale) | 81.0% | 76.0% |
| MMMLU (questions-réponses multilingues) | 91.8% | 91.0% |
| MRCR v2 (récupération de contexte long) — 128k en moyenne | 77.0% | 61.6% |
Avantages du Gemini 3 Pro:
- Gains importants sur multimodal et raisonnement visuel tests (ARC-AGI-2, MMMU-Pro). Cela correspond à l'importance accordée par Google à la multimodalité native et à une fenêtre de contexte très large.
- Forte récupération/rappel de contexte long (MRCR v2 / 128k) et meilleurs scores sur certains benchmarks Elo de codage algorithmique.
avantages de GPT-5.1"
- Flux de travail de codage/ingénierieGPT-5.1 met en avant son raisonnement adaptatif et ses gains de vitesse (plus rapide pour les tâches simples, réflexion plus réfléchie pour les tâches complexes) et obtient des résultats globalement équivalents, voire légèrement supérieurs, à ceux de SWE-Bench Verified (76.3 % de réussite). OpenAI, quant à lui, privilégie les améliorations en termes de latence et d'efficacité (raisonnement adaptatif, mise en cache des réponses).
- GPT-5.1 est conçu pour une latence réduite et une meilleure ergonomie pour les développeurs dans de nombreux flux de travail de chat/code (la documentation d'OpenAI met en avant la mise en cache étendue des invites et le raisonnement adaptatif).
Compromis latence/débit
- GPT-5.1 est optimisé pour latence sur les tâches simples (Instantané) tout en augmentant les ressources de réflexion sur les tâches difficiles — cela peut réduire les coûts en jetons et la latence perçue pour de nombreuses applications.
- Gémeaux 3 Pro est optimisé pour débit et contexte multimodal — Il est possible qu'il soit moins axé sur l'amélioration de la micro-latence pour les requêtes triviales lorsqu'il est utilisé avec des tailles de contexte extrêmes, mais il est conçu pour traiter des entrées massives en une seule fois.
Emporter: D'après les chiffres publiés par le fournisseur et les premiers rapports de tiers, **Gemini 3 Pro revendique actuellement des scores de référence bruts supérieurs sur de nombreuses tâches multimodales standardisées**, tandis que *GPT-5.1 se concentre sur un comportement amélioré, des outils de développement et la continuité des sessions.* — ils sont optimisés pour des flux de travail de développement qui se chevauchent mais qui diffèrent légèrement.
Comment leurs capacités multimodales se comparent-elles ?
Types d'entrée pris en charge
- GPT-5.1 : GPT-5.1 prend en charge les entrées texte, images, audio et vidéo dans ChatGPT et les flux de travail API. Son innovation réside principalement dans sa capacité à combiner raisonnement adaptatif et utilisation d'outils avec des entrées multimodales (par exemple, une meilleure gestion des modifications lors de l'édition de code lié à une capture d'écran ou une vidéo). C'est ce qui rend GPT-5.1 si intéressant lorsqu'il est nécessaire de combiner raisonnement, autonomie des outils et multimodalité.
- Gémeaux 3 Pro : Conçu comme un moteur de raisonnement multimodal capable de traiter du texte, des images, de la vidéo, de l'audio, des PDF et des dépôts de code, il publie des résultats de tests Video-MMMU et autres benchmarks multimodaux pour étayer cette affirmation. Google met l'accent sur les améliorations apportées à la compréhension de la vidéo et de l'écran (ScreenSpot-Pro).
Différences pratiques
- Compréhension vidéo : Google a publié des chiffres explicites concernant Video-MMMU et affiche des améliorations notables ; si votre produit ingère de longues vidéos ou des enregistrements d'écran pour le raisonnement/les agents, Gemini met l'accent sur cette capacité.
- Multimodalité agentive (écran + outils) : Les améliorations apportées à ScreenSpot-Pro et à l'orchestration d'agents Antigravity par Gemini sont destinées aux flux où plusieurs agents interagissent avec un IDE en direct, un navigateur et des outils locaux. OpenAI gère les flux de travail multi-agents principalement via des outils (apply_patch, shell) et la mise en cache, mais sans IDE multi-agents intégré.
Emporter: Ce sont deux modèles multimodaux performants ; **Les chiffres publiés par Gemini 3 Pro le placent en tête sur plusieurs benchmarks multimodaux.**notamment pour la compréhension vidéo et d'écran. GPT-5.1 reste un modèle largement multimodal qui met l'accent sur l'intégration par les développeurs, la sécurité et les flux d'agents interactifs.
Comment se comparent l'accès à l'API et les tarifs ?
Modèles et noms d'API
- OpenAI :
gpt-5.1,gpt-5.1-chat-latest,gpt-5.1-codex,gpt-5.1-codex-miniLes outils et les paramètres de raisonnement sont disponibles dans l'API Responses (tableau tools, reasoning_effort, prompt_cache_retention). - Google / Gemini : accessible via API Gemini / IA Vertex (
gemini-3-pro-previewsur la page des modèles Gemini) et via les nouveaux SDK Google Gen AI (Python/JS) et Firebase AI Logic.
Prix
- GPT-5.1 (OpenAI officiel) : Entrée 1.25
/ 1 million de jetons ; *Entrée mise en cache* 0.125/ 1M ; Sortie 10.00 $ / 1 million de jetons. (Tableau des prix de Frontier.) - Aperçu de Gemini 3 Pro (Google) : Niveau payant standard Exemple: Entrée 2.00
/ 1 million de jetons (≤ 200 000) ou 4.00/ 1 million de jetons (> 200 000) ; Sortie 12.00/ 1 million de jetons (≤ 200 000) ou 18.00/ 1 million de jetons (> 200 000).
CometAPI est une plateforme tierce qui agrège des modèles provenant de différents fournisseurs et qui a maintenant intégré Aperçu de l'API Gemini 3 Pro et API GPT-5.1De plus, l'API intégrée est proposée à un prix représentant 20 % du prix officiel :
| Aperçu de Gemini 3 Pro | GPT-5.1 | |
| Jetons d'entrée | $1.60 | $1.00 |
| Jetons de sortie | $9.60 | $8.00 |
Incidences en termes de coûts : Pour les charges de travail à volume élevé mais à contexte restreint (requêtes courtes, réponses brèves), GPT-5.1 d'OpenAI est généralement plus économique par jeton de sortie que Gemini 3 Pro Preview. Pour les charges de travail à contexte très important (ingestion de nombreux jetons), l'approche par lots/l'offre gratuite/la gestion de contextes longs de Gemini et ses intégrations peuvent s'avérer pertinentes ; toutefois, il est essentiel d'analyser vos volumes de jetons et le nombre d'appels nécessaires.
Lequel est le plus adapté à quels cas d'utilisation ?
Choisissez GPT-5.1 si :
- Vous appréciez primitives d'outillage de développement (apply_patch/shell) et intégration étroite aux flux de travail existants des agents OpenAI (ChatGPT, navigateur Atlas, mode agent). Les variantes et le raisonnement adaptatif de GPT-5.1 sont optimisés pour une expérience utilisateur conversationnelle et une productivité accrue des développeurs.
- Vous souhaitez une extension mise en cache rapide entre les sessions afin de réduire les coûts/la latence chez les agents multi-tours.
- Vous avez besoin de Écosystème OpenAI (modèles existants optimisés, intégrations ChatGPT, partenariats Azure/OpenAI).
Choisissez Gemini 3 Pro Preview si :
- Vous devez contexte à invite unique très large gestion (1M de jetons) pour charger des bases de code entières, des documents juridiques ou des ensembles de données multi-fichiers dans une seule session.
- Votre charge de travail est vidéo + écran + multimodal lourd (compréhension vidéo / analyse d'écran / interactions IDE agentielles) et vous souhaitez le modèle qui tests du fournisseur affichent actuellement des performances supérieures à ces indicateurs de référence.
- Tu préfères Intégration centrée sur Google (Vertex AI, mise à la terre de Google Search, IDE d'agent antigravité).
Conclusion
GPT-5.1 et Gemini 3 Pro sont tous deux à la pointe de la technologie, mais ils mettent l'accent sur des compromis différents : GPT-5.1 se concentre sur le raisonnement adaptatif, la fiabilité du codage, les outils de développement et les résultats rentables ; Gémeaux 3 Pro met l'accent sur en échelon (Contexte de 1 million de jetons), multimodalité native et intégration produit poussée. Choisissez en fonction de leurs atouts : ingestion longue, multimodale et en une seule étape → Gemini ; flux de travail itératifs code/agent, génération de jetons par sortie plus économique → GPT-5.1.
Les développeurs peuvent accéder Aperçu de l'API Gemini 3 Pro et API GPT-5.1 via CometAPI. Pour commencer, explorez les fonctionnalités de modélisation de CometAPI dans le cour de récréation et consultez le Continuer Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. AvecetAPI proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.
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