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Gemini 3.6 Flash vs GPT-5.6 Sol

vs

Welches Modell wofür

Beide Modelle liegen etwa auf derselben Kontextgröße (1,048,576 Tokens bei gemini-3.6-flash, 1,050,000 bei gpt-5.6-sol) - der eigentliche Unterschied ist Preis, Eingaben und die Kontrolle über das Denken. Nehmen Sie gemini-3.6-flash für günstigere Mengenarbeit - $1.5 Eingabe und $7.5 Ausgabe gegenüber $5 und $30, rund 3.3x und 4x weniger - und weil es als einziges Audio ($5 pro Million Audiotokens) und Video neben Text und Bild annimmt. Nehmen Sie gpt-5.6-sol, wenn Sie sein Reasoning-Flag mit der Option zum Abschalten des Denkens wollen oder bis zu 128,000 Ausgabetokens statt 65,536 brauchen.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserGemini 3.6 Flash26 / 181 / 18GPT-5.6 Sol1294 / 12128 / 121

14 bei beiden gemessen.

Gemini 3.6 Flash GPT-5.6 Sol weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
48.6%
72.7%
BioMysteryBench hard
41.2%
44.7%
OSWorld 2.0
33.8%
62.6%
Cybergym
N/A
84.5%
HealthBench Professional
N/A
60.5%
Finance Agent v2
N/A
53.8%
Harvey Lab-AA
85.1%
87.2%
HLE-Verified
51.2%
54.5%
AutomationBench
17%
18.1%
LVBench
84.2%
82.1%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

Gemini 3.6 Flash GPT-5.6 Sol Δ
Eingabe / 1M Tokens $1.5 $5 0.3×
Ausgabe / 1M Tokens $7.5 $30 0.25×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.15 $0.5 0.3×
Cache-Schreiben - keine gesonderte Gebühr -

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)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

Gemini 3.6 Flash GPT-5.6 Sol
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung immer aktiv konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit + explizit implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer nicht veröffentlicht 5-10m, up to 1h
Mindestlänge des gecachten Präfixes 4096 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

Gemini 3.6 Flash GPT-5.6 Sol
Eingabemodalitäten Text Bild Audio Video Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-07-21 2026-07-09
Knowledge-Cutoff 2026-03 2026-02
Kontextfenster 1M 1.1M
Maximale Ausgabe 66K 128K
Thinking-Parameter thinkingLevel reasoning.effort
Zulässige Werte
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert medium 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: Gemini 3.6 Flash · GPT-5.6 Sol

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

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

GPT-5.6 Sol bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.

Ausgabe 111 tok (+34 Thinking) Latenz 2.3 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.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

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

GPT-5.6 Sol bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 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 ``` The original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.

Ausgabe 316 tok (+135 Thinking) Latenz 5.2 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.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

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

GPT-5.6 Sol bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":"11+","guidance":"withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 194 tok (+147 Thinking) Latenz 3.2 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

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

GPT-5.6 Sol bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]

Ausgabe 733 tok (+564 Thinking) Latenz 7.7 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="gemini-3.6-flash",
    # model="gpt-5.6-sol",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: Gemini 3.6 Flash oder GPT-5.6 Sol?

Gemini 3.6 Flash ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($1.5 vs. $5, Faktor 3.3). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich Gemini 3.6 Flash gegen GPT-5.6 Sol 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 Gemini 3.6 Flash und GPT-5.6 Sol 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.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen