Claude Sonnet 5 vs Gemini 3.6 Flash
Welches Modell wofür
Nehmen Sie claude-sonnet-5, wenn Sie ausdrückliches Denken und Reasoning brauchen, das sich auch abschalten lässt, dazu Raum für lange Antworten bis 128,000 Ausgabetokens, und wenn Ihnen Text- und Bildeingaben genügen, zu $2 pro Million Eingabe und $10 pro Million Ausgabe. Nehmen Sie gemini-3.6-flash für Video- und Audioeingabe bei ähnlichem Kontext von rund 1,048,576 Tokens zu $1.5 Eingabe, $7.5 Ausgabe und $0.15 Cache-Lesevorgängen, wobei Audio separat mit $5 pro Million Audiotokens gemessen wird; beachten Sie, dass sich sein Denken nicht abschalten lässt und die maximale Ausgabe bei 65,536 liegt. Grob kostet Sonnet 5 in beide Richtungen rund 1.33x mehr pro Token.
Benchmarks
18 bei beiden gemessen.
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| Claude Sonnet 5 | Gemini 3.6 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $2 | $1.5 | 1.3× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $10 | $7.5 | 1.3× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.2 | $0.15 | 1.3× |
| Cache-Schreiben | 1.25x (5m) / 2x (1h) | - | - |
Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.
Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| Claude Sonnet 5 | Gemini 3.6 Flash | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | konfigurierbar | immer aktiv |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | explizit (Sie markieren das Präfix) | implizit + explizit |
| Cache-Lebensdauer | 5m default, 1h option | nicht veröffentlicht |
| Mindestlänge des gecachten Präfixes | 1024 Tokens | 4096 Tokens |
Spezifikationen
| Claude Sonnet 5 | Gemini 3.6 Flash | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild | Text Bild Audio Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-06-30 | 2026-07-21 |
| Knowledge-Cutoff | 2026-01 | 2026-03 |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximale Ausgabe | 128K | 66K |
| Thinking-Parameter |
| thinkingLevel |
| Zulässige Werte | thinking.type
effort
"enabled" returns 400 |
|
| Standardwert | thinking on (adaptive) effort
| medium |
Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: Claude Sonnet 5 · Gemini 3.6 Flash
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
Claude Sonnet 5 bestanden · 3 sentences
Reasoning mode works by having the model generate extended internal "thinking" steps before producing its final answer, and since we're billed on total tokens, that hidden reasoning text adds significantly to what we pay for—even though you never see it in the output. This is different from simply getting longer visible responses; the model is essentially "showing its work" behind the scenes, and complex prompts can trigger thousands of extra reasoning tokens per request. The upside is improved accuracy on complex tasks, but if we want to control costs, we should selectively enable reasoning only for queries that truly need it, rather than applying it universally.
Ausgabe 194 tok Latenz 4.3 s
Gemini 3.6 Flash bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.
Ausgabe 893 tok (+816 Thinking) Latenz 4.7 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
Claude Sonnet 5 bestanden · 8/8 cases
## The Bug The function has two related off-by-one issues rooted in the same cause: `cur` and `best` are initialized to `0` instead of `1`, treating run lengths as the number of *matches* between adjacent elements rather than the number of *elements* in the run. This means a single-element input never enters the loop (since `range(1, 1)` is empty) and returns `0` instead of the correct answer of `1`. It also means that for any input, the run length is undercounted by exactly one — a run of 3 equal elements only produces 2 "match" increments, so `best` ends up as 2 instead of 3. The claim that it "misses runs that end at the last index" is actually a symptom of this same undercount: the logic does update `best` correctly on every iteration (including the last), but because it's counting matches instead of elements, the final reported value is always one less than the true longest run. […]
Ausgabe 536 tok Latenz 7.1 s
Gemini 3.6 Flash bestanden · 8/8 cases
Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]
Ausgabe 2034 tok (+1768 Thinking) Latenz 10.0 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
Claude Sonnet 5 bestanden · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```
Ausgabe 348 tok Latenz 5.3 s
Gemini 3.6 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
Ausgabe 2843 tok (+2783 Thinking) Latenz 13.1 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
Claude Sonnet 5 bestanden · 123 words, 0 banned, 1 question
## Introducing Cross-Provider Prompt Caching We're rolling out a new caching layer for our API gateway that works across every major LLM provider you connect through it. Instead of resending identical prompts and paying full price each time, the gateway recognizes repeated requests and serves cached responses in milliseconds—regardless of whether you're routing to OpenAI, Anthropic, or Google. What does this mean for your bill and your latency? Both drop, often significantly, especially for teams running high-volume, repetitive workloads like customer support bots or batch content generation. The cache is configurable per route, with adjustable TTLs and invalidation rules, so you stay in control of freshness versus cost. Available now for all Pro and Enterprise plans. Check your dashboard to enable it today.
Ausgabe 259 tok Latenz 4.8 s
Gemini 3.6 Flash verfehlt · 60 words, 0 banned, 0 questions
72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]
Ausgabe 4092 tok (+3929 Thinking) Latenz 16.3 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Eine Zeile genügt für den Wechsel
Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.
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",
# model="gemini-3.6-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",
// model: "gemini-3.6-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",
# "model": "gemini-3.6-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",
// Model: "gemini-3.6-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")
// .model("gemini-3.6-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 Modell ist günstiger: Claude Sonnet 5 oder Gemini 3.6 Flash?
Gemini 3.6 Flash ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($1.5 vs. $2, Faktor 1.3). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich Claude Sonnet 5 gegen Gemini 3.6 Flash A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?
Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.
Unterstützen Claude Sonnet 5 und Gemini 3.6 Flash Prompt-Caching?
Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.