Gemini 3.5 Flashは、Gemini 3.1 Proの2.6倍の出力トークン/秒を生成し、トークンあたりのコストは25%低く、Artificial AnalysisのIntelligence IndexではProをわずかに上回っています（50対46）。Gemini 3.1 Proは依然としてARC-AGI-2で5ポイント差でリードしており（77.1%対72.1%）、128kトークンを超えると、Flashの長文コンテキスト検索スコアは84.9%から77.3%に低下します。どのモデルを使うべきかはタスク次第です。Flashはスループットとツール呼び出しのレイテンシーを最適化し、Proは多段推論の深さを最適化します。一方、集約ベンチマークはこれら2つの優先事項を単一のスコアに平均化してしまうため、実際にあなたのワークロードが必要としているものが何かは隠れてしまいます。
ベンチマークのスコアカード：各モデルが実際に優位なのはどこか
| 指標 | Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.1 Pro | 勝者 |
|---|---|---|---|
| Intelligence Index (Artificial Analysis) | 50 | 46 | Flash |
| ARC-AGI-2, 抽象推論 (BenchLM) | 72.1% | 77.1% | Pro |
| MRCR v2 at 128k context (nxcode) | 77.3% (down from 84.9% at shorter context) | 同じ長さでは公開報告なし | データ不足 |
| マルチモーダル平均スコア (BenchLM) | 83.8 | 82.6 | Flash |
| 出力速度 (BenchLM) | 284.2 tok/s | 109 tok/s | Flash (2.6x) |
| GDPval-AA Elo, 実世界のエージェントタスク (apiyi) | 1656 | 1314 | Flash |
Flashは、スループットと汎用タスク処理を測る指標で優位です。ProはARC-AGI-2の推論の深さで明確かつ文書化されたリードがあります。長文コンテキストの検索では、Flashは128kトークンを超えると文書化された性能低下がありますが、Proの同等スコアは公開されていないため、これはProの勝利ではなく未確定とみなすべきです。この違いは、実行しているタスクの種類に直接対応しており、単一の総合的なIntelligence Indexの数値よりも有用です。
BenchLM 自身の比較に関する方法論上の注意点として、両モデルに公開結果があるおよそ 34 のベンチマークのうち、直接比較できるカテゴリは 3 つだけです。Pro が 14 のベンチマークで独占的な結果を持ち、Flash は 17 で、thinking-budget の設定も両者で必ずしも一致していません。上の表は大まかな傾向を見るには信頼できます。ARC-AGI-2 と MRCR v2 の差は信頼できるほど十分に大きいですが、共有指標での 1〜2 点の差を決定的なものと受け取るべきではありません。
Flash の優位性が崩れるところ
ARC-AGI-2の差（5ポイント）は、BenchLMの比較で2つのモデル間に見つかった単一カテゴリ差として最大です。ARC-AGI-2は、パターンマッチングの近道に耐えるよう特別に設計されているため、そこでの5ポイント差は、より一般的なベンチマークでの同程度の差よりも、推論の深さを示す強いシグナルです。nxcodeのMRCR v2の結果は、同じ方向を示す2つ目のデータ点を加えています。つまり、コンテキストが128kトークンに近づくにつれて、Flash自身の検索精度は84.9%から77.3%に低下します。同じ長さでのProのスコアは公開されていないため、これはProにとって記録された直接対決の敗北ではありません。しかし、Flashにとっては記録された性能低下であり、Proのベンチマーク表にはそれが示されていません。
逸話的なメモであり、ベンチマークの証拠ではない: 難しいタスクではどのモデルを好むかをユーザーに尋ねた Reddit の r/GeminiAI スレッドで、コメント投稿者たちは Flash が Pro に「長文コンテキストと抽象的な[推論]を除くすべてで」勝っていると述べていました。これは少数の意見にすぎず、データではありませんが、たまたまベンチマークが示すのと同じ2つの例外を説明しており、単独で何かを証明するというよりは、軽く妥当性を確認できる程度には役立ちます。
価格設定とキャッシュ：実際のコストの全体像
基本価格は、見た目以上に価格優位性を縮小させます:
- Gemini 3.5 Flash: $1.50 / 100万 input tokens、$9 / 100万 output tokens
- Gemini 3.1 Pro: $2 / 100万 input tokens、$12 / 100万 output tokens
それは紙の上では25%の割引であり、Flashが以前旧世代のProモデルに対して持っていた4〜8倍の差ではありません。より大きなレバーはキャッシングです:
- Flash cache の書き込みは 無料です。キャッシュされた入力は 100万トークンあたり $0.15 です
- Pro cache の書き込みは 100万トークンあたり $0.38 です。キャッシュされた入力は 100万トークンあたり $0.50 で、Flash のキャッシュ入力料金の 3 倍以上です
同じシステムプロンプトやドキュメントのコンテキストを複数ターンにわたって再送するあらゆるワークフロー——チャットエージェント、永続的なコードベースコンテキストを持つコーディングアシスタント、マルチターンのサポートボット——では、そのキャッシュのギャップはすぐに大きくなります。1回のリクエストでは違いはほとんど見えませんが、1000ターンのエージェントセッションでははっきり表れます。
この差も一定ではありません。apiyiの料金内訳では、コンテキストが約20万トークンを超えると、両モデルのトークン単価の経済性がその規模で収束するため、2つのモデル間の価格差は25～50%にまで縮小すると指摘されています。ワークロードが短い繰り返しの呼び出しではなく、非常に長い単発ドキュメント中心であれば、Flashを選ぶ価格面での理由は弱まります。
具体例: 1Mのキャッシュ済み入力トークンと、1日あたり500Kの出力トークンを生成するサポートボットのワークフローです。Flashでは、キャッシュ書き込みは$0、そこに $0.15 x 1（キャッシュ済み入力） + $9 x 0.5（出力） = $4.65/日 です。Proでは、同じワークロードのコストは $0.38（キャッシュ書き込み、初回のみ） + $0.50 x 1（キャッシュ済み入力） + $12 x 0.5（出力） = 初日はおよそ $6.88/日 で、最初の書き込み後は $6.50/日 に落ち着きます。1か月では、およそ $140 と $195 の差になります。しかも、実際に必要なリクエストではProのより深い推論を考慮する前の話です。
エージェントループ: なぜFlashは速度では勝つが、信頼性では常に勝つとは限らないのか
nxcodeのagent-loopベンチマークでは、8ステップのエージェントループを実行し、Flashは全シーケンスを約25秒で完了したのに対し、Proは100秒かかり、4倍の差となりました。この差はステップが増えるほどさらに拡大します。実世界の知識労働系エージェントタスクを基に構築されたベンチマークであるGDPval-AAでは、FlashのEloスコア（1656）がProの（1314）を342ポイント上回り、ベンチマーク表全体で最大の差となっています。
注意点は、あの速度とスコアの優位性は、エージェントのループが問題なく実行されることを前提としているということです。推論や長文コンテキストのタスクで現れている同じ ARC-AGI-2 と MRCR v2 のギャップは、ループの途中でツール呼び出しが予期しない結果を返してエージェントが再計画しなければならない場合にも、Flash のほうが寛容さに欠けると考える合理的な根拠になります。これは上記の推論深度データからの推論であり、別途ベンチマークされた主張ではありません。エージェントが監督付きで動作し、各ステップの間に人間が出力を確認するなら、Flash の速さはほぼタダで得られる勝利に近いものです。人間がループに入らないまま、何ステップも監督なしで動作するなら、両方の失敗率データが公開されるまでは Pro の推論面での余裕のほうが安全な賭けです。
どちらを使うべきか: タスクベースの意思決定マトリックス
| タスクの種類 | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| 日常的なコーディング（テスト、PRレビュー、言語間の翻訳） | Flash | 速度とコストの優位性があり、推論の深さはボトルネックではない |
| 高度なリファクタリング、新しいアルゴリズム設計 | Pro | ARC-AGI-2 の差は、段階的な論理推論で直接現れる |
| 長文ドキュメントの検索（契約書、128k tokens を超える研究コーパス） | Pro | Flash にはこの長さでの MRCR v2 の劣化が文書化されている。Pro のものは公開されていないが、より安全なデフォルトは既知の弱点がないモデルである |
| 大量のバッチ生成 | Flash | 無料の cache writes と 2.6x のスループットが大規模では最も重要 |
| 人間が出力を確認する監督付きエージェントワークフロー | Flash | 非監督下での信頼性リスクなしに速度の利点がある |
| 非監督下の高リスクなエージェント連鎖 | Pro | 推論の深さの余裕があり、人間が途中のループエラーを見つけられない状況ではより安全な選択 |
| 同じコンテキストを再利用する頻繁なマルチターン呼び出し | Flash | キャッシュされた入力の価格は Pro のおよそ 3 分の 1 |
上の表の大半は、シンプルなデフォルトルールでカバーできます。3つの条件のうちどれか1つでも当てはまる場合を除き、リクエストはFlashに送ってください。つまり、コンテキストが128k tokensを超えて検索精度が重要な場合、タスクが抽象的な多段推論（新しいアルゴリズム、法務または研究の統合）である場合、またはエージェントが数ステップを超えて非監視で実行される場合です。これら3つのいずれか1つでも当てはまればProを選ぶべきです。どれも当てはまらないなら、Flashの速度とキャッシュ料金のほうが安価なデフォルトになります。
よくある質問
Gemini 3.5 Flashは3.1 Proより優れていますか？
速度、コスト、汎用ベンチマークでは、はい。抽象推論（ARC-AGI-2）では、Gemini 3.1 Pro は依然として5ポイントリードしています。128kトークンを超える長文コンテキスト検索では、Flash に文書化された回帰があり、Pro の同等スコアは公表されていないため、その比較は Pro の勝利が確認されたものではなく、未解決として扱ってください。どちらが「より良い」かは、あなたのタスクがこれらのどのカテゴリに当てはまるかによります。
Gemini 3.5 Flashは3.1 Proよりどれくらい安いですか？
基本の入力/出力価格が約25%安くなっています（100万トークンあたり $1.50/$9 対 $2/$12）。より大きな節約はキャッシュで現れます。Flash のキャッシュ書き込みは無料で、キャッシュされた入力は Pro の料金の約3分の1です。これは、マルチターンや大規模なワークロードで最も重要です。
Gemini 3.5 Flashはコーディングに適していますか？
はい、日常的な作業、つまりテスト生成、PRレビュー、言語間でのコード翻訳には向いています。大規模なリファクタリングや新しいアルゴリズム設計では、抽象的推論ベンチマークでのProの優位性が出力品質に表れる傾向があります。
Gemini 3.5 Flashは長いコンテキストをうまく扱えますか？
短いコンテキスト長では、はい — MRCR v2 の検索精度は84.9%を維持します。128kトークンを超えると77.3%まで低下し、マルチドキュメントの契約レビューのようなタスクでは無視できない差です。同じ長さでの Gemini 3.1 Pro のスコアはまだ公表されていないため、これは確認済みの Pro の優位性というより、Flash の既知の制約として捉えるべきです。
結論
Gemini 3.5 Flash は、ほとんどの日常的な作業や大量処理においてより良いデフォルトです。より高速で、キャッシュコストも低く、一般的なベンチマークでも十分近いため、そのトレードオフが問題になることはめったにありません。Gemini 3.1 Pro は、抽象的推論や教師なしのエージェントチェーンでその高いコストに見合う価値があります。128k トークンを超える長文ドキュメントでは、Flash の数値自体が弱点を示していますが、Pro はそれを確認も否定もしていません。そのため、この点については、どちらに決める前にも自分でテストする価値があるものとして扱ってください。
この比較は、公開ベンチマークデータ（Artificial Analysis、BenchLM、nxcode、apiyi）に基づいて作成されており、APIの実地テストではありません。Gemini 3.1 Proは、Flashの速度重視とは異なる、推論重視の位置づけでリリースされました。執筆時点では、Gemini 3.5 Proはまだ提供されていません。報道によれば2026年7月のリリースとされています。そのため、これは現時点のスナップショットとして扱ってください。Proの次期版が登場した際には、両モデルとこの比較の両方を見直す必要があります。