Gemini 3.1 Pro Preview Payant vs RERelace Search Payant
Gemini 3.1 Pro Preview vs Relace Search comparé — prix par token, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Détails complets pour 2026.
Gemini 3.1 Pro Preview — profil complet › · Relace Search — profil complet ›
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
$12 /M sortieAPI gérée (pas d'infrastructure à gérer)
$3 /M sortieAPI gérée (pas d'infrastructure à gérer)
Gemini 3.1 Pro Preview vs Relace Search spécifications
| Spécification | Gemini 3.1 Pro Preview | Relace Search | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Relace | – | |
| Type | Propriétaire | Propriétaire | – |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 256K tokens | |
| Prix d'entrée | $2/M | $1/M | RERelace Search |
| Prix de sortie | $12/M | $3/M | RERelace Search |
| Vision / multimodal | Oui | Non | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Non (API uniquement) | Non (API uniquement) | – |
| Licence | Propriétaire | Propriétaire | – |
Écart de prix & quand choisir chacun
Relace Search est ~4.0× moins cher que Gemini 3.1 Pro Preview sur les tokens de sortie ($3 vs $12 par M tokens).
- Vous souhaitez des performances de pointe via une API gérée
- Vous avez besoin d'une fenêtre de contexte plus longue de 1M
- Vous valorisez la fiabilité & l'écosystème
- Vous ne souhaitez pas gérer l'infrastructure
- Vous souhaitez des performances de pointe via une API gérée
- Vous voulez un prix de sortie plus bas
- Vous valorisez la fiabilité & l'écosystème
- Vous ne souhaitez pas gérer l'infrastructure
Comparaison des fonctionnalités
| Capacité | Gemini 3.1 Pro Preview | Relace Search |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✗ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✗ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✗ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✗ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✓ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✓ | ✗ |
Benchmarks : Gemini 3.1 Pro Preview vs Relace Search
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
Comment Gemini 3.1 Pro Preview et Relace Search se classent
| Critère | Gemini 3.1 Pro Preview | Relace Search |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 3.5 | 4.0 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 4.0 |
| Ouverture | 1.5 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 1.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 3.5 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
Ce que chaque modèle est
Gemini 3.1 Pro Preview Payant
Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle de raisonnement de pointe de Google, offrant des performances améliorées en ingénierie logicielle, une fiabilité agentique accrue et une utilisation plus efficace des tokens dans des flux de travail complexes. S'appuyant sur une base multimodale.
Relace Search Payant
Le modèle relace-search utilise 4-12 outils `view_file` et `grep` en parallèle pour explorer une base de code et retourner des fichiers pertinents à la demande de l'utilisateur. Contrairement à RAG, relace-search effectue un travail agentique...
Autres modèles dans ces familles
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Questions fréquemment posées
Gemini 3.1 Pro Preview vs Relace Search — lequel est moins cher ?
Relace Search est moins cher sur la sortie ($3/M vs $12/M).
Lequel a la fenêtre de contexte la plus grande ?
Gemini 3.1 Pro Preview offre la plus grande fenêtre de contexte (1M tokens).
Gemini 3.1 Pro Preview vs Relace Search — lequel devrais-je choisir en 2026 ?
Choisissez Relace Search pour le prix de sortie le plus bas ($3/M vs $12/M). Choisissez Gemini 3.1 Pro Preview si vous avez besoin de la plus grande fenêtre de contexte de 1M.
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