GPT-3.5 Turbo vs Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25): 究極のパフォーマンス&価格比較

推論、ベンチマーク、遅延の洞察を深掘りしましょう。

モデルスナップショット

主要な意思決定指標をひと目で確認。

GPT-3.5 Turbo
OpenAI
推論
6
コーディング
1
マルチモーダル
1
長いコンテキスト
1
ブレンド価格 / 100万トークン
$0.001
P95 レイテンシ
1000ms
1秒あたりのトークン数
100.48トークン/秒
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)
Google
推論
6
コーディング
2
マルチモーダル
2
長いコンテキスト
2
ブレンド価格 / 100万トークン
$0.015
P95 レイテンシ
1000ms
1秒あたりのトークン数

全体的な能力

Capability radar は GPT-3.5 Turbo vs Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25) の対決を包括的に把握できます。 このチャートは、各モデルの強みと弱みを一目で示しており、私たちの**GPT-3.5 Turbo vs Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)**分析の基盤を形成しています。

このレーダーチャートは、`GPT-3.5 Turbo`と`Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)`のコア能力(推論、コーディング、数学プロキシ、マルチモーダル、長文コンテキスト)を視覚的に表現しています。

ベンチマーク内訳

詳細な分析のために、このチャートは標準化されたベンチマークにおけるスコアを直接比較しています。 重要なMMLU Proテストで、**GPT-3.5 Turbo vs Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)議論の重要な部分として、GPT-3.5 Turbo60Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)60を獲得しました。 このデータ主導のアプローチは、どんな真剣なGPT-3.5 Turbo vs Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)**比較にも不可欠です。

このグループ化された棒グラフは、各ベンチマーク指標の比較を並べて提供します。

速度と遅延

スピードはインタラクティブなアプリケーションの**GPT-3.5 Turbo vs Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)**決定において重要な要素です。 以下の指標は、本番環境へのリリース前に検討すべきトレードオフを示しています。

最初のトークンまでの時間
GPT-3.5 Turbo300ms
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)300ms
毎秒のトークン数
GPT-3.5 Turbo100.48
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)67

GPT-3.5 Turbo vs Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)の経済学

パワーは方程式の一部に過ぎません。 この**GPT-3.5 Turbo vs Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)**価格分析は、本当の価値を実感させます。

価格の内訳
入力と出力の価格を一目で比較できます。

あなたにとってGPT-3.5 Turbo vs Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)バトルで勝つモデルはどれ?

GPT-3.5 Turbo を選択してください。..
最高水準の推論能力が必要です。
あなたのユースケースには最先端のAIパフォーマンスが求められます。
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25) を選択してください。..
運用コストが重要となる大規模開発を行っています。
最大性能よりも費用対効果を優先します。
あなたの作業負荷には、一貫した信頼性の高いパフォーマンスが必要です。

GPT-3.5 Turbo vs Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Jan '25)比較についてのご質問

データソース: https://artificialanalysis.ai/