Gemini 3.5 Flash vs Gemini 3.7 Flash
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Diese beiden Google Flash-Modelle stimmen in den wesentlichen Punkten überein — ein Kontext von 1048576 Token, 65536 max Output und Text, Bild, Video sowie Audio als Input mit Text als Output — daher liegt der Unterschied bei Preis und Generation: gemini-3.7-flash (veröffentlicht am 2026-08-13) berechnet $0.75 für Input und $3.75 für Output im Vergleich zu $1.5 und $9 für gemini-3.5-flash, womit es 2x günstiger beim Input, 2.4x beim Output und etwa 6.7x günstiger beim Audio-Input mit $0.75 gegenüber $5 pro Million ist. Es verfügt zudem über das Reasoning-Fähigkeits-Flag. Wählen Sie gemini-3.5-flash nur, wenn Sie bereits darauf festgelegt sind; andernfalls deckt gemini-3.7-flash denselben Umfang für weniger ab.
Preise
| Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.7 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $1.5 | $0.75 | 2× |
| Output / 1M Token | $9 | $3.75 | 2.4× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.15 | $0.075 | 2× |
Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.
Wo sie stehen — Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 63 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Kontrolle | immer aktiv | ja — Regler des Anbieters nicht veröffentlicht |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | implizit + explizit | implizit + explizit |
| Cache-Lebensdauer | nicht veröffentlicht | nicht veröffentlicht |
| Minimales gecachtes Präfix | 4096 Tokens | 4096 Tokens |
Spezifikationen
| Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Bild Audio Video | Text Bild Audio Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-05-19 | 2026-08-13 |
| Wissensgrenze | 2025-01 | — |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximaler Output | 66K | 66K |
| Thinking-Parameter | thinkingLevel | — |
| Zulässige Werte |
| — |
| Standardwert | medium | — |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Gemini 3.5 Flash · Gemini 3.7 Flash
Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway
Gemini 3.5 Flash bestanden · 3 sentences
Reasoning models do not just generate a final answer; they perform a silent, multi-step "thinking" process beforehand to ensure higher accuracy. We are billed for every single one of these invisible reasoning steps (called "thinking tokens"), which drastically increases the computational volume per query. Consequently, while our user activity remained flat, our unit costs doubled because the AI is now doing significantly more backend processing to deliver these higher-quality results.
Ausgabe 1152 tok (+1065 Denken) Latenz 7.7 s
Gemini 3.7 Flash bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.
Ausgabe 878 tok (+799 Denken) Latenz 6.9 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.
Gemini 3.5 Flash bestanden · 8/8 cases
Here is the corrected version of the 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation of the Bug The original code initialized `best` and `cur` to `0` instead of `1` (the minimum run length for any non-empty list), which caused it to count the number of adjacent duplicate *transitions* rather than the actual number of *elements* in a run. This resulted in an off-by-one error for all runs and caused single-element lists to incorrectly return `0`. […]
Ausgabe 2386 tok (+2110 Denken) Latenz 12.7 s
Gemini 3.7 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.
Ausgabe 1050 tok (+827 Denken) Latenz 6.4 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
Gemini 3.5 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
Ausgabe 1950 tok (+1885 Denken) Latenz 12.7 s
Gemini 3.7 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
Ausgabe 918 tok (+858 Denken) Latenz 6.2 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
Gemini 3.5 Flash verfehlt · 50 words, 0 banned, 0 questions
thought 51: OpenAI, 52: Anthropic, 53: and 54: Cohere. 55: When 56: a 57: client 58: submits 59: a 60: matching 61: request, 62: the 63: gateway 64: retrieves 65: the 66: cached 67: result 68: instantly, 69: slashing 70: latency 71: and 72: reducing 73: your 74: monthly 75: […]
Ausgabe 4092 tok (+3933 Denken) Latenz 19.1 s
Gemini 3.7 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.
Ausgabe 2858 tok (+2718 Denken) Latenz 14.1 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="gemini-3.5-flash",
# model="gemini-3.7-flash", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
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: "gemini-3.5-flash",
// model: "gemini-3.7-flash", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
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": "gemini-3.5-flash",
# "model": "gemini-3.7-flash", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'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: "gemini-3.5-flash",
// Model: "gemini-3.7-flash", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.5-flash")
// .model("gemini-3.7-flash") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches ist günstiger, Gemini 3.5 Flash oder Gemini 3.7 Flash?
Gemini 3.7 Flash ist günstiger bei input / 1m token ($0.75 vs. $1.5, 2.0× 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 Gemini 3.5 Flash gegen Gemini 3.7 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 Gemini 3.5 Flash und Gemini 3.7 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.