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Logo de Gemini 3 ProvsLogo de GPT-5.5

Gemini 3 Pro vs GPT-5.5: qual modelo de IA vence em 2026?

Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) e GPT-5.5 ($30/1M out) estão entre os modelos de IA mais usados de 2026. Em 6 votos da comunidade, Gemini 3 Pro lidera com 57% de aprovação.

Veredicto rápido

Em Raciocínio, escolha GPT-5.5: a arena o avalia em 5/5 contra 4.5/5 de Gemini 3 Pro. No orçamento, Gemini 3 Pro vence: começa em $12/1M out (prompts ≤200K) contra $30/1M out de GPT-5.5.

Comparação linha por linha

A partir de
$12/1M out (prompts ≤200K)Nível padrão: $2/$12 por 1M de tokens para prompts ≤200K, $4/$18 acima de 200K; batch com 50% de desconto. Aposentado em 9 de março de 2026, o sucessor Gemini 3.1 Pro mantém preço idêntico.
$30/1M outNível padrão a $5/$30 por 1M de tokens (entrada cacheada a $0.50), o dobro dos $2.50/$15 do GPT-5.4; Batch/Flex a $2.50/$15; Priority a $12.50/$75; GPT-5.5 Pro a $30/$180; prompts acima de 272K tokens de entrada são cobrados a 2x na entrada / 1.5x na saída.
Provedor
Google (DeepMind)
OpenAI
Janela de contexto
1M tokens (64K output)
1M tokens (1,050,000)
Preço de entrada
$2/1M in (prompts ≤200K)
$5/1M in
Preço de saída
$12/1M out (prompts ≤200K)
$30/1M out
Modalidades
text, image, audio, video in; text out
text, vision (image input, text output)
Open weights
Não
Não
Pontuação da multidão
57%(3)
57%(3)
Notas da arena (1-5)
Raciocínio
4.5
5.0
Programação
4.5
4.5
Escrita
3.5
4.0
Velocidade
3.5
3.5
Custo-benefício
4.0
3.0

Pontos fortes e fracos

Gemini 3 Pro

  • Liderou o LMArena no lançamento com um recorde de 1501 de Elo e marcou 91.9% no GPQA Diamond, estado da arte na época
  • ARC-AGI-2 de 31.1%, cerca de 6x o Gemini 2.5 Pro (4.9%) e quase o dobro do GPT-5.1 (17.6%) na época
  • Compreensão multimodal de primeira classe: 81% no MMMU-Pro, 87.6% no Video-MMMU, com janela de contexto de 1M de tokens
  • Código agêntico forte: 76.2% no SWE-bench Verified, 54.2% no Terminal-Bench 2.0, 1487 de Elo no WebDev Arena
  • Ficou abaixo dos rivais em preço a $2/$12 por 1M de tokens, abaixo do preço da classe Claude Sonnet ($3/$15)
  • O thinking_level configurável (low/medium/high) permite aos desenvolvedores trocar profundidade de raciocínio por latência e custo
  • Alucinações confiantes demais: no AA-Omniscience ele deu uma resposta errada 88% das vezes em vez de se abster, contra 48% do Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
  • Bajulação amplamente relatada por avaliadores (Zvi Mowshowitz: 'inteligência vasta sem espinha dorsal'); exige system prompts rígidos
  • Problemas de confiabilidade no tool calling em stacks de agentes: devs relataram saídas de ferramentas despejadas na thread do chat e mais scaffolding necessário que nos modelos da OpenAI/Anthropic
  • Lento em thinking level alto: tempo até o primeiro token medido em torno de 30-60s no AI Studio, apesar de ~130 tok/s de velocidade de saída
  • Aposentado: desligado na Gemini API e no AI Studio em 9 de março de 2026, com o gemini-3-pro-preview agora apontando para o Gemini 3.1 Pro

GPT-5.5

  • Janela de contexto de 1M de tokens (1,050,000) com saída máxima de 128K e effort de raciocínio ajustável de none a xhigh
  • Estado da arte no ARC-AGI-2 com 85.0% (contra 73.3% do GPT-5.4) e no Terminal-Bench 2.0 com 82.7%
  • Forte autonomia em código agêntico: devs relatam que ele resolve de primeira tarefas que exigiam vários turnos do GPT-5.4 e corrige os próprios erros; +50 pontos no Code Arena contra o GPT-5.4
  • Descontos agressivos: 90% de desconto em entrada cacheada ($0.50/1M) e 50% via Batch ou Flex ($2.50/$15)
  • Rápido para um reasoner de fronteira: devs dizem que é o primeiro modelo GPT confortável de rodar em effort de thinking médio ou baixo
  • O preço de tabela dobrou em relação ao GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) para a mesma janela de contexto de 1M de tokens
  • Seguimento de instruções literal demais: devs relatam que ele falha em inferir a intenção em situações óbvias onde o Claude acerta
  • Fica atrás do Claude Opus 4.8 no SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); devs do HN ainda preferem o Claude em cerca de 2:1 para código
  • Às vezes conservador demais nas mudanças de código, ou pula completamente o raciocínio profundo, respondendo de imediato a prompts complexos
  • Sobretaxa de contexto longo: prompts acima de 272K tokens de entrada são cobrados a 2x na entrada e 1.5x na saída para a sessão inteira

Dê seu veredicto

Uma recomendação por ferramenta por gladiador. Ela redefine a pontuação da multidão que todos veem.

Gemini 3 Pro$12/1M out (prompts ≤200K)
57%pontuação da multidão · 3
GPT-5.5$30/1M out
57%pontuação da multidão · 3

O veredicto da arena sobre o Gemini 3 Pro

Um lançamento histórico que recolocou o Google no topo no fim de 2025, com um salto enorme de raciocínio sobre o Gemini 2.5 Pro e as melhores notas multimodais da geração. Em meados de 2026 não há razão para escolhê-lo: o Google o desligou na API em 9 de março de 2026, e o Gemini 3.1 Pro custa exatamente o mesmo enquanto mais que dobra o desempenho no ARC-AGI-2 (77.1% vs 31.1%). Equipes em deploys legados devem migrar para o 3.1 Pro, para onde o ID do modelo antigo já aponta de qualquer forma. Evite-o para cargas sensíveis a alucinação sem adicionar grounding, uma fraqueza que os avaliadores apontaram repetidamente.

O veredicto da arena sobre o GPT-5.5

Escolha o GPT-5.5 em vez do GPT-5.4 se você precisa de mais autonomia agêntica, fluxos pesados em terminal ou raciocínio abstrato SOTA, mas saiba que o preço de tabela dobrou dos $2.50/$15 do GPT-5.4 para $5/$30 enquanto o contexto de 1M ficou o mesmo. Equipes fazendo refatoração multi-arquivo de alto risco podem ainda preferir o Claude Opus, que lidera o SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) e infere melhor a intenção a partir de prompts soltos. Usuários sensíveis a orçamento devem ficar atentos à sobretaxa de 272K tokens e aos relatos de limites que se esgotam mais rápido, e apoiar-se em caching, Batch ou Flex para cortar os custos pela metade.

O que a multidão diz

Sobre o Gemini 3 Pro

Juiz Implacável

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.

Campeão das 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.

Sobre o GPT-5.5

Polegar Abaixus

It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.

O Avaliador Justo

85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.

Sir Entrega Muito

5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.

Perguntas frequentes

O Gemini 3 Pro é melhor que o GPT-5.5?

Em Raciocínio, o GPT-5.5 pontua mais alto (5/5 vs 4.5/5). A escolha certa depende do seu caso de uso. A comparação linha por linha nesta página detalha preços, especificações principais e notas da arena.

Qual é mais barato, Gemini 3 Pro ou GPT-5.5?

O Gemini 3 Pro é mais barato: começa em $12/1M out (prompts ≤200K), enquanto o GPT-5.5 começa em $30/1M out.

Quanto custam Gemini 3 Pro e GPT-5.5 por 1M de tokens?

Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) por 1M de tokens de entrada, $12/1M out (prompts ≤200K) por 1M de tokens de saída. GPT-5.5: $5/1M in por 1M de tokens de entrada, $30/1M out por 1M de tokens de saída.