Pro modelin kazanmasını beklersiniz; bu kez tablo farklı. Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.1 Pro'dan daha ucuz, iki kattan daha hızlı ve neredeyse tüm kodlama ile ajan benchmark'larında daha başarılı. Eski 3.1 Pro'nun elinde kalan tek avantaj, en zorlu saf muhakeme testlerindeki dar üstünlüğü. İki modeli aynı görevlerde çalıştırdım; aşağıdaki tüm fiyatları ve teknik özellikleri 23 Temmuz 2026'da Google dokümanları ve Artificial Analysis üzerinden yeniden doğruladım.
30 saniyelik sonuç
Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.1 Pro | Kazanan | |
|---|---|---|---|
API fiyatı (1M başına giriş/çıkış, ≤200k) | $1.50 / $7.50 | $2.00 / $12.00 | Flash |
Uzun prompt'lar (>200k token) | aynı sabit fiyat | $4.00 / $18.00 | Flash |
Çıktı hızı | 261 token/sn | 112 token/sn | Flash |
Kodlama ve ajan benchmark'ları | 4 karşılaştırmanın tamamını kazanıyor | — | Flash |
En zorlu muhakeme (GPQA, HLE) | — | 1.3–6.4 puan önde | 3.1 Pro |
Bilgi kesim tarihi | Mart 2026 | Ocak 2025 | Flash |
Yayın durumu | Genel kullanıma açık | Şubat 2026'dan beri Preview | Flash |
Kısa öneri şu: varsayılan tercihiniz Gemini 3.6 Flash olsun; yalnızca göreviniz en üst düzey muhakeme kapasitesi gerektiriyorsa 3.1 Pro'ya yönelin. Okumayı burada bırakıp kendi prompt'larınızla, API anahtarına ihtiyaç duymadan tarayıcı üzerinden Gemini 3.6 Flash ve Gemini 3.1 Pro'yu karşı karşıya da getirebilirsiniz. Makalenin devamında, tekrarlayabileceğiniz üç görevlik test dahil olmak üzere bunun dayanakları var.
Fiyat farkı ne kadar?
Gemini 3.6 Flash, prompt uzunluğu ne olursa olsun sabit fiyatlı. Gemini 3.1 Pro ise hem daha pahalı hem de uzun prompt'lar için ayrı bir fiyat katmanına sahip. 23 Temmuz 2026'da doğrulanan, 1 milyon token başına standart API fiyatları şöyle:
Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.1 Pro | |
|---|---|---|
Giriş (≤200k) | $1.50 | $2.00 |
Çıkış (≤200k) | $7.50 | $12.00 |
Giriş (>200k) | $1.50 | $4.00 |
Çıkış (>200k) | $7.50 | $18.00 |
Context cache okuma (≤200k) | $0.15 | $0.20 |
Batch (giriş/çıkış, ≤200k) | $0.75 / $3.75 | $1.00 / $6.00 |
Farkı en çok çıktı tarafında hissediyorsunuz: kısa prompt'larda 3.1 Pro, çıktı tokenı başına %60 daha pahalı. Prompt 200k token eşiğini geçtiğinde bu fark %140'a kadar çıkıyor.
İndirimli kullanımda da fark kapanmıyor. Batch modu iki modelin de fiyatını yarıya indiriyor; dolayısıyla Pro burada da %60 daha pahalı kalıyor. Token başına okuma ücretine ek olarak saatlik ücretlendirilen cache *depolama* maliyeti, Pro'da 1 milyon token/saat başına $4.50; Flash'ta ise $1.00. Google'ın herkese açık liste fiyatlarında standart, Batch, Priority ya da caching fark etmeksizin Pro'nun daha ucuz olduğu bir kullanım modu yok.
Üç görevi iki modelde de denedim
Fiyat tabloları token kullanımının eşit olduğunu varsayar. Bu nedenle 22 Temmuz 2026'da aynı üç prompt'u OpenRouter üzerinden, sıcaklık değeri 0 olacak şekilde iki modele de birer kez gönderdim: model kimlikleri google/gemini-3.6-flash ve google/gemini-3.1-pro-preview.
1. Kod: docstring ve kullanım örneğiyle bir Python merge_intervals fonksiyonu yazma 2. Muhakeme: zaman ve hız cebiri gerektiren, iki trenin birbirine yetişmesi üzerine bir problem 3. Çıkarım: dağınık bir ekip mesajındaki aksiyon maddelerini JSON dizisi olarak ayıklama
Görev | Flash gecikmesi | Pro gecikmesi | Flash maliyeti | Pro maliyeti |
|---|---|---|---|---|
Kod | 2.4sn | 4.5sn | $0.0085 | $0.0102 |
Muhakeme | 1.9sn | 2.4sn | $0.0082 | $0.0118 |
Çıkarım | 1.3sn | 2.6sn | $0.0049 | $0.0057 |
Toplam | 5.65sn | 9.48sn | $0.0215 | $0.0277 |
*Toplamlar ham მილisaniye ve token kayıtlarından hesaplandı. Görev satırları yuvarlandığı için sütun toplamları yüzde bir kadar farklı çıkabilir.*
Her iki model de üç görevin tamamını doğru yaptı: aralıklar doğru birleştirildi, trenlerin yetişme zamanı doğru bulundu ve JSON temizdi. Ayrışan nokta, bu yanıtların maliyeti oldu.
Flash, Pro'dan *daha fazla* token üretti: OpenRouter kullanım metadatasında 2,843'e karşı 2,285 token görünüyor. Her iki tarafta da bunların büyük bölümü dahili muhakeme tokenlarıydı. Buna rağmen uçtan uca %22 daha ucuz ve %40 daha hızlı sonuç verdi. Pro'nun daha yüksek çıktı birim fiyatı ve daha yavaş üretim hızı, daha kısa yanıtlar vermesinin avantajını siliyor. Her adımda bu gecikmenin yeniden ödendiği ajan döngülerinde fark daha da büyür.
Üç küçük prompt bir benchmark değil, yalnızca hızlı bir kontrol; bu yüzden kesin yüzdeleri örnekleyici olarak değerlendirin. Yine de yön, daha geniş ölçekli ölçümlerin gösterdiği sonuçla örtüşüyor. Şimdi onlara bakalım.
Kodlama ve ajan benchmark'larında Flash net üstün
Herkese açık bire bir karşılaştırma verilerinde (Artificial Analysis), 3.6 Flash; kodlama, ML mühendisliği ve terminal kullanımında eski 3.1 Pro'yu geçiyor:
Benchmark | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3.6 Flash |
|---|---|---|
DeepSWE v1.1 | 12% | 49% |
MLE-Bench | 42.6% | 63.9% |
SWE-Bench Pro | 54.2% | 58.7% |
Terminal-Bench 2.1 | 73.8% | 78.0% |
En büyük fark DeepSWE'de: %49'a karşı %12. Flash, multimodal muhakemede de Pro'yu az farkla geçiyor: MMMU-Pro'da %83.2'ye karşı %82.4. Ayrıca bileşik Artificial Analysis Intelligence Index'te 50'ye 46 ile lider.
Hız tarafında da aynı tablo var. Artificial Analysis, 23 Temmuz 2026 itibarıyla Flash için saniyede 261 token, 3.1 Pro için ise 112 token ölçüyor; yani Flash 2.3 kat hızlı. Standart iş yüklerinde ilk token süresi de Flash'ta 12.8sn, Pro'da 31.2sn. Bu ilk token ölçümleri, yanıt başlamadan önce modelin harcadığı düşünme süresini de içeriyor; yukarıdaki kısa görevlerin çok daha erken tamamlanmasının sebebi bu. Tüm liderlik tablosuna bakıldığında Flash, üç eksende de aynı anda üst sıralarda yer alıyor:
Uzun bağlam konusunda önemli bir ayrıntı var. Her iki model de 1M tokenlık giriş kabul ediyor; ancak uç noktada Flash, bilgi *bulma* konusunda çok daha başarılı. 1M tokenda MRCR retrieval skoru %54; Pro'nun skoru %27'nin altında. Buna karşılık Pro, uzun girdiler üzerinde *muhakeme yürütmede* az farkla daha iyi; buna bir sonraki bölümde değineceğiz.
Gemini 3.1 Pro'nun hâlâ önde olduğu alanlar
Amiral gemisi modele hakkını verelim: 3.1 Pro üç benchmark'ta lider ve bunların tamamı zor bilgi ile muhakeme testleri.
Benchmark | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3.6 Flash |
|---|---|---|
GPQA Diamond (doktora düzeyi bilim) | 94.1% | 92.8% |
Humanity's Last Exam (araçsız) | 44.7% | 38.3% |
AA-LCR (uzun bağlam muhakemesi) | 72.7% | 69.7% |
GPQA ve uzun bağlam muhakemesinde fark küçük, Humanity's Last Exam'de ise daha belirgin. Google, 3.1 Pro'yu tam olarak şu tür işler için konumlandırıyor: "geniş dünya bilgisi ve modaliteler arası ileri muhakeme gerektiren karmaşık görevler." İş yükünüz bu sınırda yer alıyorsa — araştırma düzeyinde bilim soruları veya uzun bir doküman üzerinde çok adımlı analiz gibi — modelin ek kapasitesi gerçek ve bedeline değebilir.
Yine de pratikte aleyhine çalışan iki nokta var:
Daha eski bilgi tabanı. Pro'nun kesim tarihi Ocak 2025; Flash'ın Mart 2026 tarihinden on dört ay daha eski. Yani amiral gemisi model, güncel dünya hakkında bütçe modelinden daha az şey biliyor.
Preview durumu. Şubat 2026'daki çıkışından beş ay sonra bile 3.1 Pro, Google'ın fiyatlandırma sayfasında Preview etiketi taşıyor. Model kimliği de zaten
gemini-3.1-pro-preview. Flash ise güncel, kararlı varsayılan model olarak sunuluyor.
Hangi modeli seçmelisiniz?
Gemini 3.6 Flash'ı seçin: kodlama ajanları, terminal ve bilgisayar kullanımı otomasyonu, ML mühendisliği görevleri, yüksek hacimli çıkarım veya sınıflandırma, gecikmeye duyarlı uygulamalar ve uzun dokümanlarda bilgi bulma için. Yayınlanmış verilere göre bu işlerin tamamında daha ucuz, daha hızlı, daha güncel ve daha yüksek skorlu.
Gemini 3.1 Pro'yu seçin: görev sınır düzeyde muhakeme gerektiriyorsa — doktora düzeyi bilim veya uzun girdiler üzerinde çok adımlı analiz gibi — ve birkaç benchmark puanı maliyet, hız ya da bilgi güncelliğinden önemliyse. Preview aşamasındaki değişkenliği de hesaba katın: kararlı sürüm geldiğinde preview model kimlikleri yeniden adlandırılabilir veya kullanımdan kaldırılabilir.
Bu karşılaştırmanın sizin yerinize yanıtlayamayacağı iki konu var: kendi tool-calling düzeninizdeki güvenilirlik ve alanınıza özgü uç durumlarda çıktı kalitesi.
İki model de aynı Gemini API üzerinden sunuluyor. Bu nedenle karar vermenin en ucuz yolu, en önemli on prompt'unuzu her iki modelde çalıştırmak. Yukarıdaki üç görevlik script'in çalışması yaklaşık bir dakika sürdü.
İki modele de nasıl erişilir?
Her iki model de Gemini API ve Google AI Studio'da mevcut. Model kimlikleri gemini-3.6-flash ve gemini-3.1-pro-preview. AI Studio'nun ücretsiz katmanı, karar vermeden önce ikisini yan yana test etmek için yeterli.
Halihazırda bir toplayıcı üzerinden çalışıyorsanız OpenRouter ve AIReiter, iki modeli de tek anahtar arkasında Google'ın liste fiyatıyla sunuyor. Yukarıdaki A/B testini bu şekilde yaptım.
Sık sorulan sorular
Gemini 3.6 Flash, 3.1 Pro'dan daha mı iyi?
Çoğu üretim işi için evet. Kodlama, ajan kullanımı, ML, bilgisayar kullanımı ve multimodal benchmark'larda kazanırken daha düşük maliyetle çalışıyor ve 2.3 kat daha hızlı. 3.1 Pro yalnızca GPQA Diamond, Humanity's Last Exam ve uzun bağlam muhakemesinde 1.3 ila 6.4 puan önde.
Gemini 3.6 Flash, 3.1 Pro'dan daha mı ucuz?
Evet, her kullanım modunda. Standart API'de 1M token başına çıktı fiyatı $7.50'ye karşı $12.00. Prompt'lar 200k tokenı geçtiğinde fark daha da açılıyor: $7.50'ye karşı $18.00. Batch modunda da Pro'nun %60'lık fiyat primi korunuyor. Cache depolaması Pro'da 4.5 kat daha pahalı.
Gemini 3.6 Flash mı, 3.1 Pro mu daha hızlı?
Flash, 3.1 Pro'nun 112 token/sn değerine karşı yaklaşık 261 token/sn üretiyor (Artificial Analysis, 23 Temmuz 2026). Ayrıca yanıt vermeye daha erken başlıyor: yoğun muhakeme iş yüklerinde ilk token süresi 12.8sn'ye karşı 31.2sn. Üç görevlik testimde bu, uçtan uca %40 daha hızlı tamamlanma anlamına geldi.
Gemini 3.1 Pro'yu kullanmak hâlâ mantıklı mı?
Yalnızca muhakeme kapasitesinin en üst sınırına ihtiyacınız varsa ve Ocak 2025 bilgi kesim tarihine sahip Preview aşamasındaki bir modeli tolere edebiliyorsanız. Bu zorluk seviyesinin altındaki görevlerde, yayınlanmış veriler ek maliyetin Flash'tan daha iyi çıktı getirdiğine işaret etmiyor.