À quoi ça me sert
- Analyser une vidéo longue : je lui passe l'URL d'une conférence d'1h30 sur YouTube, il me sort un résumé chapitré avec timecodes.
- Lire un dossier complet : 30 documents administratifs, factures, contrats — je dépose le tout, il croise et m'alerte sur les incohérences.
- NotebookLM en mode podcast : je donne mes sources, NotebookLM génère un podcast de 15 min de deux voix qui en discutent. Bluffant.
- Coder avec gros contexte : je peux balancer une codebase entière (jusqu'à ~50k lignes) et lui demander de proposer un refactoring global.
- Brouillon en français : pas le meilleur en ton, mais correct quand le prix prime.
Comment ça se compare
vs GPT-5.5 : Gemini a un contexte 4× plus grand et coûte 2× moins cher. GPT-5.5 reste meilleur en raisonnement structuré et en ton conversationnel. Choisir Gemini quand le volume de données prime, GPT-5.5 quand la finesse prime.
vs Claude Sonnet 4.6 : Sonnet écrit mieux et raisonne mieux sur des problèmes nuancés. Gemini gagne sur le contexte géant et le prix. Match nul sur le multimodal (les deux lisent images et PDF).
vs Gemini 2.5 Flash : Flash est 10× moins cher mais moins précis. Pro pour les tâches qui demandent de la qualité, Flash pour le volume.
Combien ça coûte
Prix API au 25 mai 2026 (source : ai.google.dev/pricing) :
- Input : 2-4 $ / million de tokens (selon volume de contexte utilisé)
- Output : 12-18 $ / million de tokens
- Tarif majoré au-delà de 200k tokens utilisés en input
En usage via Gemini Advanced (app grand public) : 20 $/mois dans l'offre Google AI Premium, qui inclut aussi 2 To de Drive.
Mon avis
Je l'utilise pour deux choses : NotebookLM (les podcasts générés sont incroyables pour réviser un sujet) et l'analyse de gros volumes que Claude refuserait.
Ce que j'aime : le prix, le contexte géant, la qualité du multimodal. Ce qui m'agace : l'interface Gemini grand public est moins ergonomique que ChatGPT ou Claude, et le ton est trop "Google" — neutre, prudent, sans personnalité.
Pas mon modèle quotidien, mais essentiel pour les coups durs où il faut digérer beaucoup de matière.
Questions rapides
Combien de tokens dans son contexte ?
Gemini 3.1 Pro est le grand modèle multimodal de Google DeepMind (2026), avec un contexte d'un million de tokens. Il lit texte, image, audio et vidéo, et motorise Gemini Advanced et NotebookLM.
Gemini lit-il les vidéos YouTube ?
Oui, en passant directement l'URL dans Gemini Advanced ou AI Studio.
Gemini ou ChatGPT pour le grand public ?
ChatGPT pour la conversation et l'écriture, Gemini pour digérer du volume.
Vérifié le 2026-05-25 · prochaine relecture 2026-11-25
Prix et specs vérifiés sur Google AI pricing. Usage personnel : NotebookLM 1-2 fois par semaine, Gemini API pour des analyses de gros corpus.