Begge OpenAI-ene GPT-5.1 og Googles Gemini 3 Pro representerer trinnvise, men meningsfulle skritt i det pågående våpenkappløpet for generell, multimodal AI. GPT-5.1 er en forbedring av GPT-5-serien – med fokus på adaptiv resonnering, lavere latens for enkle oppgaver og stilistiske/personlighetskontroller for en mer naturlig samtaletone. Googles Gemini 3 Pro flytter grensene for multimodalitet, dyptgående resonneringsmoduser og tette verktøy for agentiske arbeidsflyter.
GPT-5.1 (OpenAI) og Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind) sikter mot overlappende, men tydelige avveininger: GPT-5.1 fokuserer på raskere adaptiv resonnering, utviklerarbeidsflyter og kodingspålitelighet med nye agent-/kodingsverktøy og token-/kostnadsoptimaliseringer; Gemini 3 Pro dobler inn på ekstrem multimodal skala (video/lyd/bilder + veldig store kontekstvinduer) og dyp integrering i Googles produkter og utviklerstabel.
Hvilken som er «bedre» avhenger av brukstilfellet ditt: lange dokumenter/multimodale agentarbeidsbelastninger → Gemini 3 Pro; kode-første, verktøysentriske agentarbeidsflyter med fine utviklerkontroller → GPT-5.1Nedenfor begrunner jeg det med tall, referansepunkter, kostnader og kjørbare eksempler.
Hva er GPT-5.1, og hva er de viktigste funksjonene?
Oversikt og posisjonering
GPT-5.1 er OpenAIs trinnvise oppgradering til GPT-5-familien, utgitt i november 2025. Den presenteres som en «raskere, mer konversasjonsbasert» utvikling av GPT-5 med to fremtredende varianter (Instant og Thinking) og utviklerfokuserte tillegg som utvidet hurtigbuffering av prompter, nye kodeverktøy (apply_patch, shell), og forbedret adaptiv resonnering som dynamisk justerer «tenkning»-innsatsen til oppgavekompleksiteten. Disse funksjonene er utviklet for å gjøre agent- og kodearbeidsflyter mer effektive og forutsigbare.
Viktige funksjoner (leverandørpåstander)
- To varianter: GPT-5.1 Instant (mer samtalepreget, raskere for vanlige spørsmål) og GPT-5.1-tenkning (setter av mer intern «tenkningstid» til komplekse oppgaver med flere trinn).
- Adaptiv resonnering: modellen bestemmer dynamisk hvor mye «tenkning» som skal brukes på en spørring; API-et eksponerer
reasoning_effort(verdier som'none','low','medium','high') slik at utviklere kan bytte mellom latens og pålitelighet. GPT-5.1 har standardinnstillingen'none'(raskt), men kan bli bedt om å øke innsatsen for komplekse oppgaver. Eksempel: et enkelt svar på en npm-liste gikk fra ~10s (GPT-5) til ~2s (GPT-5.1) i OpenAIs eksempler. - Multimodal: GPT-5.1 viderefører GPT-5s brede multimodale muligheter (tekst + bilder + lyd + video i ChatGPT-arbeidsflyter) med tettere integrering i verktøybaserte agenter (f.eks. nettlesing, funksjonskall).
- Forbedringer i kodingen — OpenAI rapporterer SWE-bench Verifisert: 76.3% (GPT-5.1 høy) vs. 72.8% (GPT-5 høy), og andre seire på koderedigeringsbenchmarks.
- Nye verktøy for trygt agentarbeid -
apply_patch(strukturerte differanser for koderedigeringer) og enshellverktøy (foreslår kommandoer; integrasjonen utfører og returnerer utdata). Disse muliggjør iterativ, programmatisk koderedigering og kontrollert systemavhør av modellen.
Hva er Gemini 3 Pro Preview, og hva er hovedfunksjonene?
Gemini 3 Pro Preview er Google/DeepMinds nyeste frontmodell (forhåndsversjon lansert november 2025). Google posisjonerer den som en ultra-kapabel multimodal resonneringsmodell med enorm kontekstkapasitet, dyp produktintegrasjon (Søk, Gemini-appen, Google Workspace) og fokus på "agentiske" arbeidsflyter (Antigravity IDE, agentartefakter, osv.). Modellen er eksplisitt bygget for å håndtere tekst, bilder, lyd, video og hele kodelagre i stor skala.
Nøkkelegenskaper
- Ultrastort kontekstvindu: Gemini 3 Pro støtter opptil 1,000,000-symboler av kontekst (input) og opptil 64 000 tokens med tekstutdata i mange publiserte dokumenter – dette er et kvalitativt sprang for brukstilfeller som inntak av videotranskripter over flere timer, kodebaser eller lange juridiske dokumenter.
- Multimodal dybde: Toppmoderne ytelse på multimodale benchmarks (forståelse av bilde/video, MMMU-Pro, f.eks. 81 % MMMU-Pro, 87.6 % video-MMMU, høye GPQA- og vitenskapelige resonnementspoengsummer), med spesialisert håndtering av bilde-/videorammetokenisering og videorammebudsjetter i API-dokumentasjonen; førsteklasses inndata: tekst, bilder, lyd, video i én ledetekst.
- Utviklerverktøy og agenter: Google lanserte Antigravity (agent-først IDE), Gemini CLI-oppdateringer og integrasjon på tvers av Vertex AI, GitHub Copilot preview og AI Studio – noe som signaliserer sterk støtte for agentiske utviklerarbeidsflyter. Artefakter, orkestrerte agenter og agentloggingsfunksjoner er unike produkttillegg.
Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 – rask sammenligningstabell
| Egenskap | GPT-5.1 (OpenAI) | Gemini 3 Pro-forhåndsvisning (Google / DeepMind) |
|---|---|---|
| Modellfamilie / varianter | Tvillingene 3-familien — gemini-3-pro-preview pluss «Dyp tenkning»-modus (høyere resonneringsmodus). | GPT-5-serien: GPT-5.1 Instant (samtale), GPT-5.1 Thinking (avansert resonnering); API-navn: gpt-5.1-chat-latest og gpt-5.1 |
| Kontekstvindu (inndata) | 128 000 tokens (API-modelldokumentasjon for gpt-5.1-chat-latest); (rapporter nevner opptil ~196k for noen ChatGPT Thinking-varianter). | 1 048 576 tokens (≈1 048 576 / «1 M») inndata |
| Utdata / maks. responstokener | Opptil 16834 utdatatokener | Maks. 65 536 tokens utgang |
| Multimodalitet (støttede innspill) | Tekst, bilder, lyd og video støttes i ChatGPT og API; tett integrasjon med OpenAI-verktøyøkosystem for programmatisk agentarbeid. (Funksjonsfokus: verktøy + adaptiv resonnering.) | Innfødt multimodal: tekst, bilde, lyd, video, PDF / inntak av store filer som førsteklasses modaliteter; designet for samtidig multimodal resonnering på tvers av lange kontekster. |
| API-verktøy / agentfunksjoner | Responses API med agent-/verktøystøtte (f.eks. apply_patch, shell), reasoning_effort parameter, utvidede alternativer for hurtiglagring av prompter. God utviklerergonomi for koderedigeringsagenter. | Gemini via Gemini API / Vertex AI: funksjonskall, filsøk, mellomlagring, kodeutførelse, jordintegrasjoner (kart/søk) og Vertex-verktøy for arbeidsflyter med lang kontekst. Batch-API og mellomlagring støttes. |
| Prissetting – spørsmål/inndata (per 1 million tokens) | 1.25 USD / 1 million inndatatokener (gpt-5.1). Bufret inndata med unntak (se mellomlagringsnivåer). | Publiserte forhåndsvisninger/priseksempler viser ~2.00 / 1 million (≤200 000 kontekst)** og **4.00 / 1 million (>200 000 kontekst) for inndata i noen publiserte tabeller; |
| Prissetting – utdata (per 1 million tokens) | 10.00 USD / 1 million utdatatokener (offisiell tabell for gpt-5.1). | Eksempel på publiserte nivåer: 12.00 USD / 1 million (≤200 000 USD) og 18.00 dollar / 1 million (>200 000) i noen forhåndsvisningsprisreferanser. |
Hvordan er de sammenlignet – arkitektur og muligheter?
Arkitektur: tett resonnement kontra sparsom MoE
Åpen kunstig intelligens (GPT-5.1): OpenAI vektlegger endringer i opplæring som muliggjør adaptiv resonnering (bruk mer eller mindre beregning per token avhengig av vanskelighetsgrad) i stedet for å publisere rå parametertall. OpenAI fokuserer på resonnementspolitikk og verktøy som gjør at modellen opptrer agentisk på en pålitelig måte.
Gemini 3 Pro: sparsom MoE teknikker og modellutvikling som tillater svært stor kapasitet med sparsom aktivering ved inferens – én forklaring på hvordan Gemini 3 Pro kan skaleres til å håndtere 1 mill. tokenkontekst samtidig som den forblir praktisk. Sparsom MoE utmerker seg når du trenger svært stor kapasitet for varierte oppgaver, men ønsker å redusere gjennomsnittlig inferenskostnad.
Modellfilosofi og «tenkning»
Åpen kunstig intelligens (GPT-5.1): Legger vekt på adaptiv resonnering der modellen privat bestemmer når den skal bruke flere beregningssykluser på å tenke seg om hardere før den svarer. Utgivelsen deler også modeller inn i konversasjons- vs. tenkevarianter for å la systemet matche brukerens behov automatisk. Dette er en «tosporet» tilnærming: hold vanlige oppgaver raske samtidig som du allokerer ekstra innsats til komplekse oppgaver.
Google (Gemini 3 Pro): Legger vekt på dyp resonnering + multimodal forankring med eksplisitt støtte for «tenkeprosesser» inne i modellen og et verktøyøkosystem som inkluderer strukturerte verktøyutdata, søkeforankring og kodeutførelse. Googles budskap er at selve modellen pluss verktøyene er innstilt for å produsere pålitelige trinnvise løsninger i stor skala.
Ta bort: Filosofisk sett konvergerer de – begge tilbyr «tenkningsatferd» – men OpenAI vektlegger variantdrevet UX + caching for arbeidsflyter med flere omganger, mens Google vektlegger en tett integrert multimodal + agentisk stabel og viser referansetall for å støtte påstanden.
Kontekstvinduer og I/O-grenser (praktisk effekt)
- Gemini 3 Pro: legg inn 1 048 576 tokens, utgang 65 536 tokens (Vertex AI-modellkort). Dette er den klareste fordelen når man jobber med svært store dokumenter.
- **GPT-5.1:**GPT-5.1 tenker i ChatGPT har en kontekstgrense på 196k tokens (utgivelsesnotater) for den varianten; andre GPT-5-varianter kan ha andre begrensninger – OpenAI legger vekt på mellomlagring og «reasoning_effort» i stedet for å presse til 1 million tokens for øyeblikket.
Ta bort: Hvis du trenger å laste inn et helt stort arkiv eller en lang bok i én enkelt prompt, er Gemini 3 Pros publiserte 1M-vindu en klar fordel i forhåndsvisningen. OpenAIs utvidede prompt-caching håndterer kontinuitet på tvers av økter i stedet for en enkelt gigantisk kontekst på samme måte.
Verktøy, agentrammeverk og økosystem
- OpenAI:
apply_patch+shell+ andre verktøy fokusert på koderedigering og sikker iterasjon; sterke økosystemintegrasjoner (tredjeparts kodeassistenter, VS Code-utvidelser, osv.). - Google: Gemini SDK-er, strukturerte utganger, innebygd forankring med Google-søk, kodeutførelse og Antigravity (et IDE og en administrator for flere agenter) skaper en svært agentisk historie med orkestrering for flere agenter. Google eksponerer også jordet søk og innebygde verifikatorstilartefakter for agenttransparens.
Ta bort: begge har førsteklasses agentstøtte. Googles tilnærming samler agentorkestreringen i produktfunksjoner (Antigravity, Search grounding) mer synlig; OpenAI fokuserer på primitiver for utviklerverktøy og mellomlagring for å muliggjøre lignende flyter.
Hva sier referansetester – hvem er raskere og mest nøyaktig?
Referanseverdier og ytelse
Gemini 3 Pro leder videre multimodal, visuell og langkontekstresonnement, Mens GPT-5.1 er fortsatt svært konkurransedyktig på koding (SWE-bench) og vektlegger raskere/adaptiv resonnering for enkle tekstoppgaver.
| Referansepunkt (test) | Gemini 3 Pro (rapportert) | GPT-5.1 (rapportert) |
|---|---|---|
| Menneskehetens siste eksamen (uten verktøy) | 37.5% (med søk+utførelse: 45.8 %) | 26.5% |
| ARC-AGI-2 (visuell resonnering, ARC-prisverifisert) | 31.1% | 17.6% |
| GPQA Diamond (vitenskapelig QA) | 91.9% | 88.1% |
| AIME 2025 (matematikk, ingen verktøy / med kodeutførelse) | 95.0% (100 % med leder) | 94.0% |
| LiveCodeBench Pro (algoritmisk koding Elo) | 2,439 | 2,243 |
| SWE-Bench verifisert (feilretting i repo) | 76.2% | 76.3% (GPT-5.1 rapporterte 76.3 %) |
| MMMU-Pro (multimodal forståelse) | 81.0% | 76.0% |
| MMMLU (flerspråklig spørsmål og svar) | 91.8% | 91.0% |
| MRCR v2 (lang kontekstgjenfinning) – 128 000 i gjennomsnitt | 77.0% | 61.6% |
Fordeler med Gemini 3 Pro:
- Store gevinster på multimodal og visuell resonnement tester (ARC-AGI-2, MMMU-Pro). Dette samsvarer med Googles vektlegging av innebygd multimodalitet og et veldig stort kontekstvindu.
- Sterk langkontekstgjenfinning/-tilbakekalling (MRCR v2 / 128k) og toppscore på noen Elo-benchmarktester for algoritmisk koding.
GPT-5.1 fordeler"
- Kodings-/ingeniørarbeidsflyterGPT-5.1 reklamerer for adaptiv resonnering og hastighetsforbedringer (raskere for enkle oppgaver, mer målrettet tenkning for vanskelige oppgaver) og er i hovedsak likt eller litt foran SWE-Bench Verified i publiserte tall (76.3 % rapportert). OpenAI vektlegger forbedringer av latens/effektivitet (adaptiv resonnering, rask mellomlagring).
- GPT-5.1 er posisjonert for lavere latens / utviklerergonomi i mange chat-/kodearbeidsflyter (OpenAI-dokumenter fremhever utvidet hurtiglagring av prompter og adaptiv resonnering).
Avveininger mellom latens og gjennomstrømning
- GPT-5.1 er optimalisert for ventetid på enkle oppgaver (Instant) samtidig som man skalerer opp tenkebudsjetter på vanskelige oppgaver – dette kan redusere tokenregninger og opplevd ventetid for mange apper.
- Gemini 3 Pro er optimalisert for gjennomstrømning og multimodal kontekst – den kan være mindre fokusert på forbedringer av mikrolatens for trivielle spørringer når den brukes i ekstreme kontekststørrelser, men den er designet for å håndtere massive inndata i ett skudd.
Ta bort: Basert på leverandørpubliserte tall og tidlige tredjepartsrapporter, **er Gemini 3 Pro for tiden overlegne rå benchmark-poengsummer på tvers av mange standardiserte multimodale oppgaver**, mens *GPT-5.1 fokuserer på forbedret atferd, utviklerverktøy og øktkontinuitet* – de er optimalisert for overlappende, men litt forskjellige utviklerarbeidsflyter.
Hvordan er deres multimodale kapasiteter sammenlignet?
Støttede inngangstyper
- GPT-5.1: Støtter tekst-, bilde-, lyd- og videoinndata i ChatGPT- og API-arbeidsflyter. GPT-5.1s innovasjon handler mer om hvordan den kombinerer adaptiv resonnering og verktøybruk med multimodale inndata (f.eks. bedre oppdatering/anvendelse av semantikk når du redigerer kode som er koblet til et skjermbilde eller en video). Det gjør GPT-5.1 overbevisende der resonnering + verktøyautonomi + multimodalitet er nødvendig.
- Gemini 3 Pro: Utviklet som en multimodal resonneringsmotor som kan ta tekst, bilder, video, lyd, PDF-er og kodelagre – og den publiserer Video-MMMU og andre multimodale referansetall for å støtte påstanden. Google vektlegger forbedringer av video- og skjermforståelse (ScreenSpot-Pro).
Praktiske forskjeller
- Videoforståelse: Google publiserte eksplisitte Video-MMMU-tall og viser merkbare forbedringer; hvis produktet ditt tar inn lange videoer eller skjermopptak for resonnement/agenter, understreker Gemini denne muligheten.
- Agentisk multimodalitet (skjerm + verktøy): Geminis ScreenSpot-Pro-forbedringer og Antigravity-agentorkestrering er ment for flyter der flere agenter samhandler med en live IDE, nettleser og lokale verktøy. OpenAI adresserer agentiske arbeidsflyter primært via verktøy (apply_patch, shell) og mellomlagring, men uten en pakket multiagent-IDE.
Ta bort: begge er sterke multimodale modeller; Gemini 3 Pros publiserte tall viser at den er leder på flere multimodale referansepunkter, spesielt video- og skjermforståelse. GPT-5.1 er fortsatt en bredt multimodal modell og vektlegger utviklerintegrasjon, sikkerhet og interaktive agentflyter.
Hvordan er API-tilgang og priser sammenlignet?
API-modeller og navn
- OpenAI:
gpt-5.1,gpt-5.1-chat-latest,gpt-5.1-codex,gpt-5.1-codex-miniVerktøy og resonneringsparametere er tilgjengelige i Responses API (tools array, reasoning_effort, prompt_cache_retention). - Google / Gemini: nås gjennom Gemini API / Vertex AI (
gemini-3-pro-previewpå Gemini-modellsiden) og via de nye Google Gen AI SDK-ene (Python/JS) og Firebase AI Logic.
Pris
- GPT-5.1 (OpenAI-offisiell): Input 1.25 dollar / 1 million tokens; Bufret inndata 0.125 dollar / 1 million; Produksjon 10.00 USD / 1 million tokens. (Pristabell for Frontier.)
- Gemini 3 Pro-forhåndsvisning (Google): Standard betalt nivå eksempel: Input
2.00 / 1 million tokens (≤200 000) eller4.00 / 1 million tokens (>200 000); Produksjon 12.00 dollar / 1 million tokens (≤200 000) eller 18.00 dollar / 1 million tokens (>200 000).
CometAPI er en tredjepartsplattform som samler modeller fra ulike leverandører og har nå integrert Gemini 3 Pro forhåndsvisnings-API og GPT-5.1 APIVidere er det integrerte API-et priset til 20 % av den offisielle prisen:
| Gemini 3 Pro forhåndsvisning | GPT-5.1 | |
| Skriv inn tokens | $1.60 | $1.00 |
| Output tokens | $9.60 | $8.00 |
Kostnadsimplikasjon: For arbeidsbelastninger med høyt volum, men liten kontekst (korte ledetekster, korte svar), er OpenAIs GPT-5.1 generelt billigere per utdatatoken enn Gemini 3 Pro Preview. For svært store kontekstbelastninger (inntak av mange tokener) kan Geminis batch- / gratisnivå- / langkontekstøkonomi og produktintegrasjoner være fornuftig – men gjør regnestykket på tokenvolumene og jordingsanropene dine.
Hvilken er bedre for hvilke brukstilfeller?
Velg GPT-5.1 hvis:
- Du verdsetter Primitive verktøy for utviklere (apply_patch/shell) og tett integrering i eksisterende OpenAI-agentarbeidsflyter (ChatGPT, Atlas-nettleser, agentmodus). GPT-5.1s varianter og adaptive resonnement er finjustert for samtalebasert brukeropplevelse og utviklerproduktivitet.
- Du ønsker utvidet hurtigbufring på tvers av økter for å redusere kostnader/forsinkelser i agenter med flere turner.
- Du trenger OpenAI-økosystem (eksisterende finjusterte modeller, ChatGPT-integrasjoner, Azure/OpenAI-partnerskap).
Velg Gemini 3 Pro Preview hvis:
- Du trenger veldig stor kontekst med én ledetekst håndtering (1 million tokens) for å laste inn hele kodebaser, juridiske dokumenter eller datasett med flere filer i én økt.
- Arbeidsmengden din er video + skjerm + multimodal tung (videoforståelse / skjermparsing / agentiske IDE-interaksjoner) og du vil ha modellen som leverandørtester viser for tiden ledende i disse referansepunktene.
- Du foretrekker Google-sentrisk integrasjon (Vertex AI, jording med Google-søk, IDE for antigravitasjonsagent).
Konklusjon
Både GPT-5.1 og Gemini 3 Pro er banebrytende, men de legger vekt på forskjellige avveininger: GPT-5.1 fokuserer på adaptiv resonnering, kodingens pålitelighet, utviklerverktøy og kostnadseffektive resultater; Gemini 3 Pro fokuserer på skala (1M tokenkontekst), native multimodalitet og dyp produktforankring. Bestem ved å matche styrkene deres med arbeidsmengden din: lang, multimodal, single-shot-inntak → Gemini; iterative kode-/agent-arbeidsflyter, billigere generering per token for utganger → GPT-5.1.
Utviklere har tilgang Gemini 3 Pro forhåndsvisnings-API og GPT-5.1 API gjennom CometAPI. For å begynne, utforsk modellmulighetene til CometAPI i lekeplass og se Fortsett API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. cometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.
Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !
Hvis du vil vite flere tips, guider og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!
