Claude Sonnet 5.5 vs Gemini 3.8 Flash
Welches Modell, wann
claude-sonnet-5-5 kostet pro Token etwa 2.7x mehr als gemini-3.8-flash bei Input, Output und Cache-Reads ($2/$10/$0.2 pro Million gegenüber $0.75/$3.75/$0.075). Wählen Sie es, wenn Sie lange Einzelantworten mit bis zu 128,000 Output-Tokens gegenüber 65,536 aus Text- und Bild-Inputs benötigen. Wählen Sie gemini-3.8-flash für günstigere Workloads mit hohem Volumen, einen geringfügig größeren Kontext (1048576 gegenüber 1000000 Tokens) und Audio- oder Video-Inputs, welche claude-sonnet-5-5 nicht akzeptiert.
Benchmarks
Claude Sonnet 5.5: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| Claude Sonnet 5.5 | Gemini 3.8 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $2 | $0.75 | 2.7× |
| Output / 1M Token | $10 | $3.75 | 2.7× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.2 | $0.075 | 2.7× |
| Cache-Schreiben | 1.25x (5m) / 2x (1h) | - | - |
Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.
Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| Claude Sonnet 5.5 | Gemini 3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Kontrolle | immer aktiv | ja - Regler des Anbieters nicht veröffentlicht |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | explizit (Sie markieren das Präfix) | implizit + explizit |
| Cache-Lebensdauer | 5m default, 1h option | nicht veröffentlicht |
| Minimales gecachtes Präfix | 1024 Tokens | 4096 Tokens |
Spezifikationen
| Claude Sonnet 5.5 | Gemini 3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Bild | Text Bild Audio Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-09-28 | 2026-09-02 |
| Wissensgrenze | 2026-06 | 2026-03 |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximaler Output | 128K | 66K |
| Thinking-Parameter | thinking.type | - |
| Zulässige Werte | thinking.type
| - |
| Standardwert | adaptive, effort high | - |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Claude Sonnet 5.5 · Gemini 3.8 Flash
Ein Prompt, beide Modelle - gemessen über das Gateway
Claude Sonnet 5.5 bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.
Ausgabe 205 tok Latenz 3.6 s
Gemini 3.8 Flash bestanden · 3 sentences
When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.
Ausgabe 705 tok (+624 Denken) Latenz 6.4 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.
Claude Sonnet 5.5 bestanden · 8/8 cases
**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]
Ausgabe 444 tok Latenz 6.7 s
Gemini 3.8 Flash bestanden · 8/8 cases
Here is the corrected function: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.
Ausgabe 1393 tok (+1149 Denken) Latenz 10.1 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
Claude Sonnet 5.5 bestanden · 5/5 fields, guidance null
Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.
Ausgabe 300 tok Latenz 3.5 s
Gemini 3.8 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```
Ausgabe 3989 tok (+3932 Denken) Latenz 30.4 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
Claude Sonnet 5.5 bestanden · 122 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.
Ausgabe 266 tok Latenz 3.8 s
Gemini 3.8 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.
Ausgabe 3833 tok (+3688 Denken) Latenz 21.8 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln
Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-5-5",
# model="gemini-3.8-flash", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-sonnet-5-5",
// model: "gemini-3.8-flash", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5-5",
# "model": "gemini-3.8-flash", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-sonnet-5-5",
// Model: "gemini-3.8-flash", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-sonnet-5-5")
// .model("gemini-3.8-flash") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches ist günstiger, Claude Sonnet 5.5 oder Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash ist günstiger bei input / 1m token ($0.75 vs. $2, 2.7× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten - die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich Claude Sonnet 5.5 gegen Gemini 3.8 Flash ohne zwei Integrationen A/B-testen?
Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.
Unterstützen Claude Sonnet 5.5 und Gemini 3.8 Flash Prompt-Caching?
Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.