Gemini 3.6 フラッシュ その発表は静かに受け止められることはなかった。Googleはこれを、より高速で効率的なFlashモデルとしてリリースしたが、多くの人々が同じ反応を示した。「ちょっと待って、Pro版へのアップグレードはどこにあるの？」
それによって、単なるスペック表を見るよりも、比較がより興味深いものになります。. Gemini 3.6 フラッシュ コーディング、エージェント、そして日常的なマルチモーダル作業において、より安価で、高速で、高性能であるはずだ。. ジェミニ3.1プロ, 一方、依然として「Pro」の名称を冠しており、より高度な推論や難易度の高いタスクを主眼に据えている。.
そこで、実際に重要な唯一の方法を用いてテストを行いました： 同じ課題、同じプロンプト、同じ入力、同じ採点基準。.
本レビューでは、Gemini 3.6 Flash と Gemini 3.1 Pro を、実際のタスクを通じて比較します：r研究の統合、コーディングの修正、長文要約、データ推論、スクリーンショット分析、およびSEO対策記事の執筆。. 各ラウンドにおいて、主な問いは単純です。どちらの出力が、信頼しやすく、編集しやすく、再利用しやすいでしょうか？
たくさんのタブを個別に開かずにモデルを比較したい場合は、まず GLBGPTモデルハブ そして、リリース時の主張を鵜呑みにする前に、複数のAIモデルに対して同じプロンプトを実行してみるべきです。この種のレビューにおいては、これが重要なのです。なぜなら、モデルを比較する唯一の公正な方法は、同じタスクを各モデルに実行させ、その出力を比較することだからです。.
Gemini 3.6 Flash は「Stable」と表示されています。一方、Gemini 3.1 Pro には「Preview API」というラベルが付いています。.
標準の有料API料金体系に基づき、ロングプロンプト対応のProプラン導入前の、出力トークン100万単位あたりの料金です。.
Flashは4つのタスクレベルの編集評価で勝利し、Proは調査結果の統合とスクリーンショット分析で勝利した。.
Gemini 3.6 Flash 対 Gemini 3.1 Pro 簡単な回答
同じプロンプトを用いたAPIテストでは、Gemini 3.6 Flashが全体としてより優れた実用的なモデルでした： 6つのタスクレベルの編集評価のうち4つで高評価を獲得し、いくつかの実践的なタスクにおいて、より洗練された初稿を作成した。.
Gemini 3.1 Pro Previewは、より公開に適したSEOスタイルの調査推奨事項と、より充実したスクリーンショットの監査結果を生み出しました。Flashは、コーディング、長文の文脈理解、データに基づく推論、およびSEO編集といったタスクに対して、より効果的に対応しました。.
Flashは、コーディング、長文要約、データ推論、SEO編集の分野でより優れた結果を示した一方で、初稿の再利用性も維持していました。.
Proは、特に回答に対してより深い批評が必要な場合、より明確なデータに基づく説明と、より詳細なスクリーンショットの検証を提供しました。.
この実行では、6つの制御対象APIタスクが使用されました。これは、すべての本番ワークロード、プロバイダー経路、またはロングコンテキスト層が同じように動作することを証明するものではありません。.
Gemini 3.6 Flash 対 Gemini 3.1 Pro 公式仕様
Googleは発表した Gemini 3.6 2026年7月21日のフラッシュ, 、Gemini 3.5 Flash-Lite および Gemini 3.5 Flash Cyber と並んで。その発表記事の中で、Google は 3.6 Flash を、コーディング、ナレッジワーク、マルチモーダルパフォーマンス、およびエージェント型ワークフローにおいてより効率的な Flash モデルとして位置付けています。.
Geminiの公式APIモデルページには、モデルコードとして以下が記載されています。 gemini-3.6-flash. ステータスは「Stable」と表示されており、テキスト、画像、動画、音声、PDFの入力に対応し、テキストを出力します。記載されているトークン制限は、入力トークンが1,048,576トークン、出力トークンが65,536トークンです。.
Gemini 3.1 Proは、これまでとは一味違うモデルです。Googleは次のように発表しました。 Gemini 3.1 Pro、2026年2月19日, 、複雑なタスクや高度な推論を中核に据えたものとなっている。Googleによると、このモデルは一般提供に先立ち、更新内容の検証を行うため、プレビュー版として公開されているという。.
APIを比較する際には、正確なラベルが重要です。公式のモデルページでは、 gemini-3.1-プロプレビュー, 、安定版のProラベルではありません。記載されている入力および出力トークンの制限は、Gemini 3.6 Flashと同じです。入力トークンは1,048,576、出力トークンは65,536です。仕様を確認した後、Pro版を試してみたい場合は、 Gemini 3.1 Pro 製品ページ そして、この記事で紹介されているプロンプトのいずれかを実行してください。.
生のモデルコードに関するメモではなく、セットアップの手順解説が必要な場合は、 Gemini 3.1 Pro ユーザーガイド これは、プロンプトのテストを始める前に、より整理された次のステップとなります。.
gemini-3.6-flash 「Stable」としてリストされており、入力ウィンドウは1Mトークンです。.
gemini-3.1-プロプレビュー は、「プレビュー」として表示され、入力・出力の制限も同様です。.Gemini 3.6 Flash と Gemini 3.1 Pro の価格比較
標準の有料 Gemini API 利用の場合、Gemini 3.6 Flash は Gemini 3.1 Pro Preview よりも安価です。その Gemini API の価格ページ Gemini 3.6 Flashのリストでは、入力トークン100万枚あたり$1.50、出力トークン100万枚あたり$7.50となっています。.
Gemini 3.1 Pro Preview には、2つの標準料金体系があります。20万トークンまでのプロンプトについては、入力トークン100万トークンあたり$2.00、出力トークン100万トークンあたり$12.00となっています。 200Kトークンを超えるプロンプトの場合、料金は100万トークンあたり入力$4.00、出力$18.00に上昇します。Pro版固有の費用内訳については、 Gemini 3.1 Pro 価格ガイド テーブルの横に開く。.
| モデル | 標準投入価格 | 標準出力価格 | 重要なお知らせ |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.6 フラッシュ | $1.50 / 1Mトークン | $7.50 / 1Mトークン | 安定モデル；出力価格にはシンキング・トークンが含まれています |
| ジェミニ3.1プロプレビュー | $2.00 / 20万プロンプトトークン未満の1Mトークン | $12.00 / 20万プロンプトトークン未満の1Mトークン | プレビューモデル。20万プロンプトトークンを超えると、上位プランが適用されます。 |
| Gemini 3.1 Pro プレビュー版、長いプロンプト | $4.00 / 20万プロンプトトークンを超える1Mトークン | $18.00 / 20万プロンプトトークンを超える1Mトークン | 長期コンテキストでのテストにおいて重要 |
価格だけでモデルの品質が決まるわけではありません。再試行の回数が多い安価なモデルは、実際にはコストがかさむ可能性があります。処理速度が遅いモデルであっても、重要度の高いタスクで誤った回答を回避できるのであれば、それだけの価値があると言えます。プロンプトによって長いコンテキストやクォータの制限に頻繁に抵触する場合は、 Gemini 3.1 Pro の制限に関するガイド 価格を決定の唯一の基準とする前に。だからこそ、当社のテストでは、すべてのプロンプトについて、コストと結果の品質の両方を記録しています。.
Gemini 3.6 Flash 対 Gemini 3.1 Pro のベンチマーク比較
グーグルの Gemini 3.6 フラッシュリリースに関する投稿 これにより、このモデルは優れた効率性を発揮します。Googleによると、3.6 FlashはArtificial Analysis Indexにおいて3.5 Flashよりも17%少ない出力トークンを使用し、DeepSWEやMLE Benchの成績を上回り、3.5 Flashと比較してOSWorld-Verifiedのパフォーマンスも向上しています。.
それは良い兆候ですが、ここで私たちが気にかけている疑問には答えになっていません。本当の疑問は、3.6 Flashが以前のバージョンと比べてどうなのかということだけではありません。 Gemini 3.5 フラッシュレビュー; 問題は、3.6 Flashが、実際の同じプロンプトを用いた作業において、Gemini 3.1 Proに対抗できるようになったかどうかである。.
Gemini 3.1 Proについては、公式ベンチマークの結果が異なります。その Gemini 3.1 Pro リリースのお知らせ, Googleはその高度な推論能力を強調し、3.1 ProがARC-AGI-2スコアで77.1%という検証済みのスコアを達成したと述べた。これを見ると、Proがより難易度の高い推論テストでも勝利するだろうと容易に推測できてしまう。しかし、こうした推測こそが、この記事が避けようとしていることなのだ。.
サードパーティ 人工知能による分析の比較 私たちが収集したデータからは、はるかに明確な対比が浮かび上がっています。Gemini 3.6 Flashは、Gemini 3.1 Pro Previewに比べて、処理速度が速く、コストが安く、インテリジェンス指数も高いという結果が出ています。これは有用な参考情報ではありますが、Googleの公式な結果ではなく、同じプロンプトを用いたテストに取って代わるものではありません。.
| ソース | メートル法 | Gemini 3.6 フラッシュ | ジェミニ3.1プロプレビュー | 使い方 |
|---|---|---|---|---|
| Googleの公式発表 | DeepSWE | 49% | 3.6 Flashのリリース記事では、3.1 Proとの直接的な比較は行われていない | 公式発表では、主に3.6 Flashと3.5 Flashを比較している |
| Googleの公式発表 | MLEベンチ | 63.9% | 3.6 Flashのリリース記事では、3.1 Proとの直接的な比較は行われていない | コーディングやエージェントの期待値の把握には役立つが、最終的な証明ではない |
| Googleの公式発表 | OSWorld-Verified | 83.0% | 3.6 Flashのリリース記事では、3.1 Proとの直接的な比較は行われていない | コンピュータ利用の場面で役立つ |
| 人工分析 | 知能指数 | 50 | 46 | サードパーティ製ベンチマークの背景 |
| 人工分析 | 出力速度 | 280 トークン/秒 | 119 トークン/秒 | サードパーティのスピードコンテキスト |
| 人工分析 | 最初のトークンが発行されるまでの時間 | 11.71秒 | 33.44秒 | サードパーティのレイテンシコンテキスト |
| 人工分析 | 混合価格 | $1.16 / 1M トークン | $1.74 / 1M トークン | 公式APIの価格設定とは別に利用してください |
データ図：人工知能による分析の概要
2026年7月22日に記録された第三者による比較結果です。これはベンチマークの参考情報としてご利用ください。Googleの公式見解ではありません。.
「Gemini 3.6 Flash」と「Gemini 3.1 Pro」の比較テスト方法
各テストでは、両方のモデルに対して同じプロンプト、同じ入力、同じ評価基準を使用しています。私たちは、あるモデルが1つの質問に対して優れた回答を出したからといって、そのモデルが全体的に優れているという証拠とは見なしません。目標はより限定的で実用的なものであり、各モデルが特定のタスクにおいてどのように振る舞うかを明らかにすることにあります。.
各出力について、以下のカテゴリーごとに評価を行いました：
| カテゴリー | 私たちが求めていたもの |
|---|---|
| 結果の質 | その答えは実際に使えるものなのでしょうか？ |
| 指示に従う | そのモデルは、形式、制限、および制約を遵守していましたか？ |
| 精度 | 架空の事実、価格、リンク、あるいは主張は含まれていませんでしたか？ |
| 推理の深さ | トレードオフや隠れた制約は把握できたでしょうか？ |
| 構造 | 出力結果は、一目で把握しやすく、再利用しやすいですか？ |
| スピード | エンドツーエンドの応答時間（秒） |
| コスト | 公式APIの入出力トークン価格に基づいて推定 |
テストは、リクエストされたモデルIDを正確に指定して、同じAPIルートを通じて実行されました： gemini-3.6-flash そして gemini-3.1-プロプレビュー. すべてのタスクについて、生の出力結果、トークンの使用量、レイテンシ、および公式のAPIコスト見積もりが記録された。.
もしコーディングが、この2つのモデルを比較する主な理由であるなら、この結果を以下の内容と併せて検討してください。 コーディングに最適なAIモデル 1つのバグ修正プロンプトだけで判断するのではなく、ガイドを参照してください。.
もし、より幅広い業務向けのデフォルトモデルをまだ選定中であるなら、 AIモデルの選び方ガイド このGeminiペアを単独で読み解くよりも、こちらの方が次のステップとして適しています。.
もし、本当に迷っているのが「Flash 対 Pro」ではなく「Google 対 OpenAI」であるなら、 GPT-5 と Gemini 2.5 Pro の比較 Geminiのみを対象としたベンチマーク表をもう一つ作成するよりも、これの方が次のステップとして適している。.
専門家の推奨事項は、洗練されたSEOチームの文章のような印象を受けましたが、マトリックスの注記の一つで、ソースパックの記載に誤りがありました。.
プロどちらも問題を解決しましたが、Flashの方がテストにおける小数に関する検証がより堅牢でした。.
フラッシュPro版は機能が充実していましたが、Flash版はプレビュー状態の表記に関して、より簡潔で安全でした。.
フラッシュ、わずかなどちらも計算は正しく行われていました。Flashは、より馴染みのある除算の表記法と、スキャンしやすいすっきりとした構造を採用していました。.
フラッシュFlashは正確でしたが、Pro版の方が信頼性、タイポグラフィ、およびモバイル関連のリスクに関する詳細情報がより充実していました。.
プロ、わずかにFlashの方がより自然でクリアな音に聞こえた。Proは無難だったが、音色が派手すぎた。.
フラッシュGemini 3.6 Flash 対 Gemini 3.1 Pro：同一プロンプトでの結果
テストデータを1つの統合スコアカードにまとめて表示するのではなく、このセクションでは、各プロンプトごとに「Gemini 3.6 Flash」と「Gemini 3.1 Pro」の比較カードとして個別に表示しています。 各カードには、同じプロンプトに対するAPIの実行データに加え、実際の生出力の短い抜粋も含まれているため、単なるスコア表にとどまらない比較となっています。.
Gemini 3.6 Flash 対 Gemini 3.1 Pro：最終評価
Gemini 3.6 Flashはこの比較で上位にランクインし、同じプロンプトを用いた6つのタスクのうち4つで勝利を収めた。. 最も優れた結果が得られたのは、コーディング、長文要約、データ推論、およびSEO編集の分野でした。Gemini 3.1 Pro Previewは、依然としてより優れた研究の統合と、より詳細なスクリーンショットの検証結果を生み出しており、タスクの評価基準が「深み」を重視する場合、Proモデルの方がより洗練された、あるいは観察力に富んだ回答を提供できることが示されました。.
この制御されたAPI実行全体を通じて、Flashは処理速度も速く、コストも安かった。この組み合わせにより、ここでは総合的に優れた結果となったが、Proの万能な代替手段というわけではない。実際の出力結果を見ると、プロンプトがまったく同じであっても、タスクによってモデルの品質には依然としてばらつきがあることがわかる。.
ご自身の Gemini 3.6 Flash 対 Gemini 3.1 Pro 比較のため、同じ実際のプロンプトを両方のモデルで処理します。 GLBGPT そして、完成した作品を並べて比較検討する。.
Gemini 3.6 Flash 対 Gemini 3.1 Pro よくある質問
Gemini 3.6 Flashはいつリリースされましたか？
Google 2026年7月21日、Gemini 3.6 Flashを発表しました. Geminiの公式APIモデルページには、以下の内容が記載されています。 gemini-3.6-flash 安定したモデルとして。.
Gemini 3.1 Pro は Gemini 3.1 Pro Preview と同じものですか？
APIの価格や技術的な比較については、公式のラベルをご参照ください gemini-3.1-プロプレビュー. Googleの2026年2月のリリース告知によると、Gemini 3.1 Proは、一般提供に先立ち更新内容の検証を行うため、プレビュー版としてリリースされたとのことです。.
Gemini 3.5 Pro または Gemini 3.6 Pro はいつ発売されますか？
2026年7月22日現在、Googleは「Gemini 3.5 Pro」について公式声明を発表していますが、発売時期に関する具体的な約束は行っていません。 Gemini 3.6 フラッシュ発表, Googleによると、Gemini 3.5 Proは現在パートナー企業と共同でテストを行っており、「準備が整い次第」広く一般に提供を開始する予定だという。Gemini 3.6 Proについては、Googleからの公式なリリース日や公式発表は見つからなかった。.
Gemini 3.6 Flashは、Gemini 3.1 Proの後継モデルですか？
公式にはそうではありません。「Gemini 3.6 Flash」は、速度、コスト、コーディング、マルチモーダル作業、およびエージェント型実行に重点を置いた安定版のFlashモデルです。「Gemini 3.1 Pro Preview」は、より高度な推論や複雑なタスクを主眼に置いています。 本記事で実施した同一プロンプトによるテストは、現在の実用上のギャップがどこにあるかを明らかにすることを目的としています。.
公開ベンチマークで勝者が決まるのか？
いいえ。ベンチマークは期待値を設定する上で役立ちますが、厳密に管理された同一プロンプトによるテストに取って代わるものではありません。この記事では、公式のベンチマーク結果、サードパーティによるベンチマークデータ、および当社独自のタスクレベルでのテスト結果を区別して紹介しています。.
なぜこの記事では、単に「Gemini 3.1 Pro」ではなく、「Gemini 3.1 Pro Preview」という表記が使われているのでしょうか？
記事本文では「Gemini 3.1 Pro」という表記を使用しても構いませんが、技術的な表では gemini-3.1-プロプレビュー. これは、Geminiモデルのページおよび価格ページで使用されている公式のAPI名称です。.
Gemini 3.6 Flashは、Gemini 3.1 Pro Previewよりも安いですか？
はい、標準の有料Gemini API料金体系に基づきます。Gemini 3.6 Flashの料金は、入力トークン100万トークンあたり$1.50、出力トークン100万トークンあたり$7.50となっています。 Gemini 3.1 Pro Previewは、100万トークンあたり入力$2.00、出力$12.00から始まり、20万トークンを超えるプロンプトにはより高い料金体系が適用されます。.
どちらのモデルも、1Mトークンのコンテキストウィンドウに対応していますか？
Geminiの公式APIモデルページには、両モデルとも1,048,576個の入力トークンが記載されています。 gemini-3.6-flash そして gemini-3.1-プロプレビュー. 実際には、長いコンテキストを用いたテストは依然として重要である。なぜなら、ウィンドウを大きくしたからといって、完全なリコールが保証されるわけではないからだ。.
この記事には公式のスクリーンショットを掲載すべきでしょうか？
はい、ですがスクリーンショットは、記事全体を代用するのではなく、主張を裏付けるために使用すべきです。主な比較内容は、読みやすい表、データカード、価格バー、ベンチマークの概要、および同じプロンプトでの結果表を用いて示すべきです。.
同一プロンプトテストにはどのような課題が含まれていましたか？
このAPIの実行には、研究結果の統合、コーディングのバグ修正、長文の要約、データ推論、スクリーンショットの分析、SEO記事の執筆・編集という6つのタスクが含まれていました。各実行では、レイテンシ、入力トークン数、出力トークン数、推定コスト、および審査員のコメントが記録されました。.
この記事では、Gemini 3.6 Flash が Gemini 3.1 Pro より優れていると述べられているのでしょうか？
この特定の同一プロンプトを用いたAPIテストにおいては、Gemini 3.6のFlashの方が全体的に優れていたと言えるでしょう。ただし、研究の要約やスクリーンショットの分析ではProの方が優れた結果を出しているため、あらゆるワークロードにおいてFlashが全体的に優れていると断言すべきではありません。.
同じプロンプトを用いたテストはどこで実施されたのですか？
テストは、まったく同じモデルIDを使用して、同じAPIルートを通じて実行されました gemini-3.6-flash そして gemini-3.1-プロプレビュー. これはGLBGPTのUIテストではなく、ローカルなタイミングはプロバイダー側のレイテンシではなく、エンドツーエンドのリクエスト時間として解釈すべきです。.
Proがいくつかの主要部門で優勝したにもかかわらず、なぜGemini 3.6 Flashが総合優勝を果たしたのでしょうか？
Flashが勝利したのは、より多くの課題において、より優れた再利用可能な解答を生み出したためです。Proの研究結果の統合やスクリーンショットの分析は優れていましたが、Flashの勝利は、コーディング、長文要約、データ推論、SEO編集といった分野に及んでいました。.
なぜ比較の対象としてGLBGPTを取り上げたのですか？
読者が1か所で複数のモデルをテストできれば、モデルの比較はより容易になります。GLBGPTがここで有用なのは、読者の次の行動が単に仕様書を読むことにとどまらず、同じプロンプトを各モデルで実行し、出力を比較することにあるからです。.
