Gemini 3 Pro vs GPT 5.1: qual è il migliore? Un confronto completo

Entrambi OpenAI GPT-5.1 e di Google Gemelli 3 Pro rappresentano passi incrementali ma significativi nella corsa agli armamenti in corso per l'intelligenza artificiale multimodale e di uso generale. GPT-5.1 è un perfezionamento della linea GPT-5, focalizzato su ragionamento adattivo, latenza inferiore per compiti semplici e controlli stilistici/di personalità per un tono di conversazione più naturale. Gemini 3 Pro di Google amplia i confini della multimodalità, delle modalità di ragionamento approfondito e degli strumenti avanzati per i flussi di lavoro agentici.

GPT-5.1 (OpenAI) e Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind) puntano a compromessi sovrapposti ma distinti: GPT-5.1 si concentra su un ragionamento adattivo più rapido, flussi di lavoro per gli sviluppatori e affidabilità della codifica con nuovi strumenti di agente/codifica e ottimizzazioni di token/costi; Gemini 3 Pro raddoppia la scala multimodale estrema (video/audio/immagini + finestre di contesto molto grandi) e una profonda integrazione nei prodotti e nello stack degli sviluppatori di Google.

Quale sia “meglio” dipende dal caso d’uso: carichi di lavoro di agenti multimodali/con documenti lunghi → Gemelli 3 Pro; flussi di lavoro degli agenti incentrati sugli strumenti e basati sul codice con controlli di sviluppo precisi → GPT-5.1Di seguito giustifico quanto detto con numeri, parametri di riferimento, costi ed esempi concreti.

Che cos'è GPT-5.1 e quali sono le sue caratteristiche principali?

Panoramica e posizionamento

GPT-5.1 è l'aggiornamento incrementale di OpenAI alla famiglia GPT-5, rilasciato nel novembre 2025. Viene presentato come un'evoluzione "più veloce e conversazionale" di GPT-5 con due varianti importanti (Instant e Thinking) e aggiunte incentrate sugli sviluppatori come la memorizzazione nella cache estesa dei prompt, nuovi strumenti di codifica (apply_patch, shell) e un ragionamento adattivo migliorato che adatta dinamicamente lo sforzo di "pensiero" alla complessità del compito. Queste funzionalità sono progettate per rendere i flussi di lavoro di agenti e di codifica più efficienti e prevedibili.

Caratteristiche principali (affermazioni del fornitore)

• Due varianti: GPT-5.1 istantaneo (più colloquiale, più veloce per le richieste usuali) e Pensiero GPT-5.1 (assegna più tempo di “pensiero” interno per compiti complessi e articolati in più fasi).
• Ragionamento adattivo: il modello decide dinamicamente quanto “pensiero” dedicare a una query; l’API espone reasoning_effort (valori come 'none', 'low', 'medium', 'high') in modo che gli sviluppatori possano scambiare latenza e affidabilità. GPT-5.1 è impostato di default su 'none' (veloce) ma può essere richiesto di aumentare lo sforzo per attività complesse. Esempio: una semplice risposta a un elenco npm è passata da circa 10 secondi (GPT-5) a circa 2 secondi (GPT-5.1) negli esempi di OpenAI.
• Multimodale: GPT-5.1 prosegue le ampie capacità multimodali di GPT-5 (testo + immagini + audio + video nei flussi di lavoro di ChatGPT) con una più stretta integrazione negli agenti basati su strumenti (ad esempio, navigazione, chiamate di funzione).
• Miglioramenti della codifica — OpenAI segnala SWE-bench Verificato: 76.3% (GPT-5.1 alto) vs 72.8% (GPT-5 elevato) e altre vittorie nei benchmark di modifica del codice.
• Nuovi strumenti per un lavoro sicuro in ambito agentico - apply_patch (diff strutturati per le modifiche al codice) e un shell strumento (propone comandi; l'integrazione esegue e restituisce output). Questi consentono la modifica iterativa e programmatica del codice e l'interrogazione controllata del sistema da parte del modello.

Che cos'è Gemini 3 Pro Preview e quali sono le sue caratteristiche principali?

Gemini 3 Pro Preview è l'ultimo modello di frontiera di Google/DeepMind (anteprima lanciata a novembre 2025). Google lo posiziona come un modello di ragionamento multimodale ultra-efficiente con un'enorme capacità di contesto, una profonda integrazione con i prodotti (Ricerca, app Gemini, Google Workspace) e un focus sui flussi di lavoro "agentici" (IDE Antigravity, artefatti di agenti, ecc.). Il modello è esplicitamente progettato per gestire testo, immagini, audio, video e interi repository di codice su larga scala.

Funzionalità chiave

• Finestra di contesto ultra-grande: Gemini 3 Pro supporta fino a Token 1,000,000 di contesto (input) e fino a 64K token di output di testo in molti documenti pubblicati: si tratta di un salto di qualità per casi d'uso come l'acquisizione di trascrizioni video di più ore, basi di codice o lunghi documenti legali.
• Profondità multimodale: Prestazioni all'avanguardia su benchmark multimodali (comprensione di immagini/video, MMMU-Pro, ad esempio, 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, punteggi GPQA e ragionamento scientifico elevati), con gestione specializzata per la tokenizzazione di immagini/frame video e budget di frame video nella documentazione API; input di prima classe: testo, immagini, audio, video in un unico prompt.
• Strumenti e agenti per sviluppatori: Google ha lanciato Antigravity (IDE agent-first), aggiornamenti della Gemini CLI e l'integrazione con Vertex AI, GitHub Copilot Preview e AI Studio, a dimostrazione del forte supporto per i flussi di lavoro degli sviluppatori agentici. Artefatti, agenti orchestrati e funzionalità di registrazione degli agenti sono aggiunte esclusive al prodotto.

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 — tabella di confronto rapido

Come si confrontano: architettura e capacità?

Architettura: ragionamento denso vs MoE sparso

OpenAI (GPT-5.1): OpenAI sottolinea i cambiamenti di formazione che consentono ragionamento adattivo (spendi più o meno elaborazione per token a seconda della difficoltà) piuttosto che pubblicare numeri di parametri grezzi. OpenAI si concentra su politica di ragionamento e strumenti che consentono al modello di agire in modo affidabile e in modo agente.

Gemelli 3 Pro: MoE sparso Tecniche e ingegneria dei modelli che consentono una capacità molto elevata con attivazione sparsa in fase di inferenza: una spiegazione di come Gemini 3 Pro possa essere scalato per gestire un contesto di token da 1 milione pur rimanendo pratico. La MoE sparsa eccelle quando è necessaria una capacità molto elevata per attività diverse, ma si desidera ridurre il costo medio di inferenza.

Filosofia modello e “pensiero”

OpenAI (GPT-5.1): Sottolinea ragionamento adattivo dove il modello decide privatamente quando dedicare più cicli di elaborazione per riflettere più a fondo prima di rispondere. La versione suddivide inoltre i modelli in varianti conversazionali e di pensiero per consentire al sistema di soddisfare automaticamente le esigenze dell'utente. Si tratta di un approccio "a due vie": mantenere rapide le attività comuni e allo stesso tempo dedicare maggiore impegno alle attività più complesse.

Google (Gemini 3 Pro): Sottolinea ragionamento profondo + radicamento multimodale con supporto esplicito per i processi di "pensiero" all'interno del modello e un ecosistema di strumenti che include output strutturati, basi di ricerca ed esecuzione di codice. Il messaggio di Google è che il modello stesso e gli strumenti sono ottimizzati per produrre soluzioni affidabili, passo dopo passo, su larga scala.

Takeaway: filosoficamente convergono, entrambi offrono un comportamento "pensante", ma OpenAI enfatizza l'esperienza utente basata sulle varianti + memorizzazione nella cache per flussi di lavoro multi-turn, mentre Google enfatizza uno stack multimodale + agentico strettamente integrato e mostra numeri di benchmark per supportare tale affermazione.

Finestre di contesto e limiti di I/O (effetto pratico)

• Gemelli 3 Pro: inserisci 1,048,576 token, output 65,536 token (Scheda modello Vertex AI). Questo è il vantaggio più evidente quando si lavora con documenti molto grandi.
• **GPT-5.1:**GPT-5.1 Pensiero in ChatGPT ha un limite di contesto di 196 gettoni (note di rilascio) per quella variante; altre varianti GPT-5 potrebbero avere limiti diversi: OpenAI enfatizza la memorizzazione nella cache e il "reasoning_effort" piuttosto che spingere a 1 milione di token al momento.

Takeaway: Se è necessario caricare un intero repository di grandi dimensioni o un libro lungo in un singolo prompt, la finestra di pubblicazione da 1 milione di Gemini 3 Pro rappresenta un chiaro vantaggio nell'anteprima. La memorizzazione nella cache estesa dei prompt di OpenAI garantisce la continuità tra le sessioni, anziché un singolo contesto di grandi dimensioni, allo stesso modo.

Strumenti, framework di agenti ed ecosistema

• OpenAI: apply_patch + shell + altri strumenti focalizzati sulla modifica del codice e sull'iterazione sicura; forti integrazioni dell'ecosistema (assistenti di codifica di terze parti, estensioni VS Code, ecc.).
• Google: Gli SDK di Gemini, gli output strutturati, il grounding integrato con Google Search, l'esecuzione del codice e Antigravity (un IDE e gestore per più agenti) creano un'orchestrazione multi-agente altamente agentistica. Google espone anche la ricerca grounded e gli artefatti in stile verificatore integrati per la trasparenza degli agenti.

Takeaway: Entrambi offrono un supporto di agenti di prima classe. L'approccio di Google integra l'orchestrazione degli agenti in funzionalità di prodotto (Antigravità, Search Grounding) in modo più visibile; OpenAI si concentra sulle primitive degli strumenti di sviluppo e sulla memorizzazione nella cache per abilitare flussi simili.

Cosa dicono i benchmark: chi è più veloce e più preciso?

Benchmark e prestazioni

Gemelli 3 Pro conduce ragionamento multimodale, visivo e a lungo contesto mentre la lavorazione del prodotto finito avviene negli stabilimenti del nostro partner GPT-5.1 rimane estremamente competitivo su codifica (SWE-bench) e sottolinea il ragionamento più rapido/adattivo per compiti testuali semplici.

Vantaggi di Gemini 3 Pro:

• Grandi guadagni su multimodale e al ragionamento visivo test (ARC-AGI-2, MMMU-Pro). Ciò rispecchia l'enfasi di Google sulla multimodalità nativa e su una finestra di contesto molto ampia.
• Ottimo recupero/richiamo di contesti lunghi (MRCR v2 / 128k) e punteggi elevati in alcuni benchmark Elo di codifica algoritmica.

Vantaggi di GPT-5.1"

• Flussi di lavoro di codifica/ingegneria: GPT-5.1 pubblicizza il ragionamento adattivo e i miglioramenti della velocità (più veloce per le attività semplici, pensiero più misurato per le attività difficili) ed è sostanzialmente alla pari o leggermente in vantaggio su SWE-Bench Verified nei numeri pubblicati (76.3% riportato). OpenAI enfatizza i miglioramenti di latenza/efficienza (ragionamento adattivo, memorizzazione nella cache dei prompt).
• GPT-5.1 è posizionato per una latenza inferiore/ergonomia per gli sviluppatori in molti flussi di lavoro di chat/codice (la documentazione di OpenAI evidenzia la memorizzazione nella cache estesa dei prompt e il ragionamento adattivo).

Compromessi tra latenza e throughput

• GPT-5.1 è ottimizzato per latenza su attività semplici (Instant) e, al contempo, aumentare i budget dedicati alle attività più complesse: questo può ridurre le fatture simboliche e la latenza percepita per molte app.
• Gemelli 3 Pro è ottimizzato per produttività e contesto multimodale — potrebbe essere meno focalizzato sui miglioramenti della micro-latenza per query banali quando utilizzato in contesti di dimensioni estreme, ma è progettato per gestire input massicci in una sola volta.

Takeaway: in base ai numeri pubblicati dai fornitori e ai primi report di terze parti, **Gemini 3 Pro attualmente vanta punteggi di benchmark grezzi superiori in molte attività multimodali standardizzate**, mentre *GPT-5.1 si concentra sul comportamento raffinato, sugli strumenti per gli sviluppatori e sulla continuità della sessione* — sono ottimizzati per flussi di lavoro degli sviluppatori sovrapposti ma leggermente diversi.

Come si confrontano le loro capacità multimodali?

Tipi di input supportati

• GPT-5.1: Supporta input di testo, immagini, audio e video all'interno dei flussi di lavoro di ChatGPT e API; l'innovazione di GPT-5.1 riguarda principalmente il modo in cui combina ragionamento adattivo e utilizzo di strumenti con input multimodali (ad esempio, una migliore semantica di patch/applicazione durante la modifica del codice collegato a uno screenshot o a un video). Ciò rende GPT-5.1 interessante laddove sono richiesti ragionamento + autonomia degli strumenti + multimodalità.
• Gemelli 3 Pro: Progettato come un motore di ragionamento multimodale in grado di gestire testo, immagini, video, audio, PDF e repository di codice, pubblica i valori di benchmark Video-MMMU e altri parametri multimodali a supporto di tale affermazione. Google sottolinea i miglioramenti nella comprensione di video e schermate (ScreenSpot-Pro).

Differenze pratiche

• Comprensione video: Google ha pubblicato numeri Video-MMMU espliciti e mostra miglioramenti evidenti; se il tuo prodotto assimila lunghi video o registrazioni dello schermo per ragionamento/agenti, Gemini sottolinea tale capacità.
• Multimodalità agentica (schermo + strumenti): I miglioramenti di ScreenSpot-Pro e l'orchestrazione degli agenti Antigravity di Gemini sono pensati per flussi in cui più agenti interagiscono con un IDE live, un browser e strumenti locali. OpenAI gestisce i flussi di lavoro agentici principalmente tramite strumenti (apply_patch, shell) e caching, ma senza un IDE multi-agente preconfigurato.

Takeaway: entrambi sono modelli multimodali forti; I numeri pubblicati di Gemini 3 Pro lo mostrano come leader in diversi benchmark multimodali, in particolare la comprensione di video e schermate. GPT-5.1 è ancora un modello ampiamente multimodale e pone l'accento sull'integrazione degli sviluppatori, sulla sicurezza e sui flussi di agenti interattivi.

Come si confrontano l'accesso all'API e i prezzi?

Modelli e nomi API

• OpenAI: gpt-5.1, gpt-5.1-chat-latest, gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-miniStrumenti e parametri di ragionamento sono disponibili nell'API delle risposte (array degli strumenti, reasoning_effort, prompt_cache_retention).
• Google / Gemelli: si accede tramite API Gemini / Vertex AI (gemini-3-pro-preview nella pagina dei modelli Gemini) e tramite i nuovi Google Gen AI SDK (Python/JS) e Firebase AI Logic.

Prezzi

• GPT-5.1 (ufficiale OpenAI): Ingresso 1.25 / 1 milione di token; *Input memorizzato nella cache*0.125 / 1 milione; Uscita $ 10.00 / 1 milione di token. (Tabella dei prezzi di Frontier.)
• Anteprima di Gemini 3 Pro (Google): Livello standard a pagamento esempio: Ingresso 2.00 / 1 milione di token (≤200k) o 4.00 / 1 milione di token (>200k); Uscita 12.00 / 1 milione di token (≤200k) o 18.00 / 1 milione di token (>200k).

CometAPI è una piattaforma di terze parti che aggrega modelli di vari fornitori e ora è integrata API di anteprima di Gemini 3 Pro e al API GPT-5.1Inoltre, l'API integrata ha un prezzo pari al 20% del prezzo ufficiale:

Implicazioni sui costi: Per carichi di lavoro di token ad alto volume ma di piccolo contesto (brevi prompt, risposte brevi), GPT-5.1 di OpenAI è generalmente più economico per token di output rispetto a Gemini 3 Pro Preview. Per carichi di lavoro di contesto molto grandi (che richiedono l'acquisizione di molti token), l'economia batch/livello gratuito/contesto lungo e le integrazioni di prodotto di Gemini potrebbero avere senso, ma è necessario fare i calcoli sui volumi di token e sulle chiamate di grounding.

Quale è meglio per quali casi d'uso?

Scegli GPT-5.1 se:

• Tu apprezzi primitive di strumenti per sviluppatori (apply_patch/shell) e stretta integrazione con i flussi di lavoro degli agenti OpenAI esistenti (ChatGPT, browser Atlas, modalità agente). Le varianti e il ragionamento adattivo di GPT-5.1 sono ottimizzati per l'esperienza utente conversazionale e la produttività degli sviluppatori.
• Vuoi esteso memorizzazione nella cache tempestiva tra le sessioni per ridurre costi/latenza negli agenti multi-turn.
• Hai bisogno di Ecosistema OpenAI (modelli perfezionati esistenti, integrazioni ChatGPT, partnership Azure/OpenAI).

Scegli Gemini 3 Pro Preview se:

• Hai bisogno contesto a prompt singolo molto ampio gestione (1M token) per caricare intere basi di codice, documenti legali o set di dati multi-file in un'unica sessione.
• Il tuo carico di lavoro è video + schermo + multimodale pesante (comprensione video / analisi dello schermo / interazioni IDE agentiche) e vuoi il modello che test del fornitore attualmente mostrano di essere leader in tali parametri di riferimento.
• Preferisci Integrazione incentrata su Google (AI Vertex, messa a terra di Google Search, IDE agente antigravità).

Conclusione

Sia GPT-5.1 che Gemini 3 Pro sono all'avanguardia, ma presentano compromessi diversi: GPT-5.1 si concentra sul ragionamento adattivo, sull'affidabilità della codifica, sugli strumenti per sviluppatori e sui risultati economicamente vantaggiosi; Gemelli 3 Pro Si concentra su scala (contesto di token da 1 milione), multimodalità nativa e profonda conoscenza del prodotto. Decidi in base ai punti di forza del tuo carico di lavoro: ingestione lunga, multimodale e single-shot → Gemini; flussi di lavoro iterativi di codice/agente, generazione di output per token più economica → GPT-5.1.

Gli sviluppatori possono accedere API di anteprima di Gemini 3 Pro e al API GPT-5.1 tramite CometAPI. Per iniziare, esplora le capacità del modello di CometAPI in Parco giochi e consulta Continua Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. ConeAPI t offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.

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