Google: Gemini 3 Flash Preview é um modelo de texto da Google, listado sob o id de modelo google/gemini-3-flash-preview e lançado pelo fornecedor em 2025-12-17. SpaceXAI: Grok 4.3 é um modelo de texto da xAI, listado como x-ai/grok-4.3 e lançado pelo fornecedor em 2026-04-30. Ambos são modelos de chat de texto de entrada, texto de saída que aceitam definições de ferramentas, saídas estruturadas e controlos de raciocínio, pelo que a escolha entre eles é menos sobre uma diferença de categoria fundamental e mais sobre a adequação a uma carga de trabalho específica.
A divisão mais clara está nas modalidades de entrada. Gemini 3 Flash Preview aceita texto, imagem, ficheiro, áudio e vídeo, enquanto Grok 4.3 aceita texto, imagem e ficheiro. Se o seu pipeline precisa de passar áudio ou vídeo diretamente ao modelo, Gemini é o que o consegue receber. O comprimento de contexto é suficientemente próximo para não dever conduzir a decisão: Gemini lista 1,048,576 tokens e Grok lista 1,000,000, pelo que ambos conseguem suportar entradas muito grandes e nenhum tem uma vantagem decisiva nesse ponto. Nos parâmetros, Grok acrescenta logprobs e top_logprobs, que Gemini não lista, enquanto ambos expõem include_reasoning, reasoning_effort, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, stop, temperature, top_p e max_tokens. O preço difere por direção: Gemini é o lado de entrada mais barato, Grok é o lado de saída mais barato, pelo que o melhor negócio depende de o seu tráfego ser intensivo em entrada ou em saída.
Para a seleção prática, comece pela forma dos seus pedidos. Documentos longos, capturas de ecrã, PDFs, clipes de áudio ou frames de vídeo apontam todos para Gemini 3 Flash Preview, uma vez que é o único dos dois que lista áudio e vídeo como modalidades de entrada. Cargas de trabalho dominadas por texto gerado, como redação de texto longo, respostas de chat ou geração de código em que a saída é muito maior do que o prompt, inclinam-se para Grok 4.3 porque é o lado de saída mais barato. Se precisa de probabilidades ao nível do token para classificação, filtragem ou verificações de confiança, Grok é o único que lista logprobs e top_logprobs. Se as suas entradas são maioritariamente texto e as suas saídas são curtas, a vantagem de preço de entrada do Gemini importa mais, e os dois são de resto suficientemente próximos em contexto e ferramentas para que qualquer um funcione.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 usa a mesma superfície compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente para o URL base da api14, envia um pedido de chat completions com as suas mensagens, ferramentas e outros parâmetros como habitualmente, e define o campo model como google/gemini-3-flash-preview ou x-ai/grok-4.3. Alternar entre eles é uma alteração de uma linha a esse id de modelo; as formas do pedido e da resposta mantêm-se iguais, e parâmetros como temperature, max_tokens, tools e response_format mantêm-se. A tabela de preços em direto nesta página mostra as tarifas atuais para cada um, por isso verifique-a antes de se comprometer com um para um trabalho de grande volume.
Ainda há casos em que o outro modelo ganha. Se está a gerar muito texto de saída e as suas entradas são modestas, Grok 4.3 é a melhor escolha em termos de custo, embora Gemini suporte mais tipos de entrada. Inversamente, se a sua tarefa é sobretudo ler grandes prompts de texto com respostas curtas, Gemini 3 Flash Preview é o lado de entrada mais barato e as suas modalidades extra não lhe custam nada se não as usar. Nenhum modelo é estritamente melhor; faça corresponder a lista de modalidades e o rácio de entrada para saída da sua carga de trabalho ao modelo, e depois altere o id de modelo se as suas necessidades mudarem.