Testa a testa

Logo di Claude Haiku 4.5vsLogo di Gemini 3 Pro

Claude Haiku 4.5 vs Gemini 3 Pro: quale modello IA vince nel 2026?

Claude Haiku 4.5 ($5/1M out) e Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 5 voti della community, Claude Haiku 4.5 è in testa con il 67% di approvazione.

Verdetto rapido

Su Ragionamento, scegli Gemini 3 Pro: l'arena lo valuta 4.5/5 contro 3/5 per Claude Haiku 4.5. Sul budget vince Claude Haiku 4.5: parte da $5/1M out contro $12/1M out (prompts ≤200K) per Gemini 3 Pro.

Confronto riga per riga

A partire da
$5/1M outTier unico: $1/1M in input, $5/1M in output; letture dalla prompt cache a $0.10/1M (scritture 5m a $1.25/1M) e Batch API a metà prezzo ($0.50/$2.50); nessun sovrapprezzo long-context (200K max).
$12/1M out (prompts ≤200K)Tier standard: $2/$12 per 1M di tokens per i prompt ≤200K, $4/$18 oltre i 200K; batch a metà prezzo. Ritirato il 9 marzo 2026, il successore Gemini 3.1 Pro mantiene prezzi identici.
Fornitore
Anthropic
Google (DeepMind)
Finestra di contesto
200K tokens
1M tokens (64K output)
Prezzo in input
$1/1M in
$2/1M in (prompts ≤200K)
Prezzo in output
$5/1M out
$12/1M out (prompts ≤200K)
Modalità
text, vision (input); text output
text, image, audio, video in; text out
Open weights
No
No
Punteggio della folla
67%(2)
57%(3)
Voti dell'arena (1-5)
Ragionamento
3.0
4.5
Coding
3.5
4.5
Scrittura
3.0
3.5
Velocità
4.5
3.5
Rapporto qualità-prezzo
4.0
4.0

Punti di forza e debolezze

Claude Haiku 4.5

  • 73.3% su SWE-bench Verified, circa il 90% del coding agentico di Sonnet 4.5 a un terzo del prezzo
  • Veloce: più di 2x la velocità di Sonnet 4 secondo Anthropic, con i clienti del lancio che riportano 4-5x rispetto a Sonnet 4.5; ~92-110 output tok/s misurati da Artificial Analysis
  • Gli sviluppatori riportano modifiche al codice precise e localizzate che evitano di toccare codice non pertinente, meglio della classe GPT-5 mini nei primi test
  • Supporta sia input visivo che extended thinking, cosa rara in questa fascia di prezzo al lancio
  • Perfetto come modello worker nei setup multi-agente (Sonnet/Opus pianificano, sub-agenti Haiku paralleli eseguono)
  • Letture dalla prompt cache a $0.10/1M e sconto Batch API del 50% abbassano ulteriormente il costo effettivo
  • $5/1M in output è caro per un modello piccolo: le fasce Gemini Flash e GPT mini lo battono di svariate volte sui task ad alto volume di output
  • Contesto di 200K (contro 1M dei fratelli Sonnet 5/Opus) e output max di 64K limitano il lavoro su grandi codebase e output lunghi
  • Ragionamento cross-domain mediocre: gli utenti riportano risultati deboli su task di conoscenza in stile GPQA, MedQA, MMMU
  • Throughput molto variabile in pratica (82-208 tok/s riportati) e qualità in calo nelle sessioni agentiche lunghe da 7-8+ minuti
  • Cutoff di conoscenza (affidabile fino a feb 2025) datato per gli standard di metà 2026

Gemini 3 Pro

  • In vetta a LMArena al lancio con un record di 1501 Elo e 91.9% su GPQA Diamond, stato dell'arte alla release
  • ARC-AGI-2 al 31.1%, circa 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) e quasi il doppio di GPT-5.1 (17.6%) all'epoca
  • Comprensione multimodale al top della categoria: 81% su MMMU-Pro, 87.6% su Video-MMMU, con finestra di contesto da 1M di tokens
  • Coding agentico solido: 76.2% su SWE-bench Verified, 54.2% su Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo su WebDev Arena
  • Prezzi sotto i rivali a $2/$12 per 1M di tokens, meno della fascia Claude Sonnet ($3/$15)
  • Il thinking_level configurabile (low/medium/high) permette agli sviluppatori di bilanciare profondità di ragionamento, latenza e costo
  • Allucinazioni con eccesso di sicurezza: su AA-Omniscience ha dato una risposta sbagliata l'88% delle volte invece di astenersi, contro il 48% di Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
  • Piaggeria ampiamente segnalata dai recensori (Zvi Mowshowitz: 'vasta intelligenza senza spina dorsale'); richiede system prompt rigidi
  • Problemi di affidabilità nel tool calling negli stack agentici: gli sviluppatori riportavano output dei tool scaricati nel thread della chat e più scaffolding necessario rispetto ai modelli OpenAI/Anthropic
  • Lento a thinking level alto: time to first token misurato intorno ai 30-60s su AI Studio nonostante ~130 tok/s di velocità di output
  • Ritirato: spento su Gemini API e AI Studio il 9 marzo 2026, con gemini-3-pro-preview ora puntato su Gemini 3.1 Pro

Emetti il tuo verdetto

Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.

67%punteggio della folla · 2
Gemini 3 Pro$12/1M out (prompts ≤200K)
57%punteggio della folla · 3

Il verdetto dell'arena su Claude Haiku 4.5

Scegli Haiku 4.5 se sei sullo stack Anthropic e ti serve qualità di coding quasi da Sonnet a bassa latenza e a un terzo del prezzo: è un enorme passo avanti rispetto a Haiku 3.5 ed eccelle come modello worker nelle pipeline multi-agente. Resta il modello piccolo attuale di Anthropic a luglio 2026, quindi è la fascia economica di default per i prodotti basati su Claude. Evitalo per il ragionamento cross-domain profondo, le codebase molto grandi (tetto di contesto a 200K) o la pura caccia al costo per token, dove le fasce Gemini Flash e GPT mini ora costano meno, e passa a Sonnet 5 quando la qualità conta più della velocità.

Il verdetto dell'arena su Gemini 3 Pro

Una release storica che ha riportato Google in vetta a fine 2025, con un enorme salto di ragionamento rispetto a Gemini 2.5 Pro e i migliori punteggi multimodali della sua generazione. A metà 2026 non c'è motivo di sceglierlo: Google lo ha spento sull'API il 9 marzo 2026, e Gemini 3.1 Pro costa esattamente lo stesso più che raddoppiando le prestazioni su ARC-AGI-2 (77.1% contro 31.1%). I team con deployment legacy dovrebbero migrare al 3.1 Pro, verso cui il vecchio ID modello ormai punta comunque. Evitalo per i carichi sensibili alle allucinazioni senza aggiungere grounding, una debolezza che i recensori hanno segnalato più volte.

Cosa dice la folla

Su Claude Haiku 4.5

Guardiano del Repo

The precise localized edits are the underrated feature. It fixes the line that needs fixing and leaves the rest alone. GPT mini class models keep rewriting half my file.

Campione delle Vibes

Haiku 4.5 gives me about 90% of Sonnet agentic coding at a third of the price, and it is fast enough that edit loops feel instant. My default for quick fixes now.

Su Gemini 3 Pro

Giudice Tremendus

Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.

Campione delle Vibes

ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.

Glorius Maximus

1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.

Domande frequenti

Claude Haiku 4.5 è meglio di Gemini 3 Pro?

La folla oggi sta con Claude Haiku 4.5: il 67% lo consiglia, contro il 57% per Gemini 3 Pro (5 voti). Su Ragionamento, Gemini 3 Pro ottiene il voto più alto (4.5/5 contro 3/5). La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.

Quale costa meno, Claude Haiku 4.5 o Gemini 3 Pro?

Claude Haiku 4.5 costa meno: parte da $5/1M out, mentre Gemini 3 Pro parte da $12/1M out (prompts ≤200K).

Quanto costano Claude Haiku 4.5 e Gemini 3 Pro per 1M di token?

Claude Haiku 4.5: $1/1M in per 1M di token in input, $5/1M out per 1M di token in output. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) per 1M di token in input, $12/1M out (prompts ≤200K) per 1M di token in output.