Gemma 4 31B contre o1-pro comparé — prix par jeton, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
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.
| Spécification | Gemma 4 31B | o1-pro | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | OpenAI | – | |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 262K tokens | 200K tokens | |
| Prix d'entrée | $0.1/M · auto-hébergement gratuit | $150/M | |
| Prix de sortie | $0.34/M · auto-hébergement gratuit | $600/M | |
| Vision / multimodal | Oui | Oui | = Égalité |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Licence Gemma | Propriétaire |
Gemma 4 31B est ~1,765× moins cher que o1-pro sur les jetons de sortie ($0.34 contre $600 par M jetons).
| Capacité | Gemma 4 31B | o1-pro |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✓ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✗ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✗ | ✗ |
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.
| Critère | Gemma 4 31B | o1-pro |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 2.0 |
| Fenêtre de contexte | 4.0 | 4.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 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.
Gemma 4 31B Instruct est le modèle multimodal dense de 30,7 milliards de Google DeepMind, prenant en charge l'entrée de texte et d'image avec une sortie textuelle. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 256K tokens, d'un mode de réflexion/raisonnement configurable, d'une fonction native...
La série de modèles o1 est entraînée avec un apprentissage par renforcement pour réfléchir avant de répondre et effectuer un raisonnement complexe. Le modèle o1-pro utilise plus de ressources pour réfléchir plus intensément et fournir...
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Gemma 4 31B est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais o1-pro peut encore être meilleur sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et les travaux agentiques. L'écart continue de se réduire — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Gemma 4 31B a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. o1-pro est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Gemma 4 31B coûte $0.34/M en sortie contre $600/M pour o1-pro — environ 1765x moins cher via API, et gratuit si vous l'auto-hébergez.
Choisissez Gemma 4 31B si vous souhaitez l'auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez o1-pro si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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