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Gemini 3.6 Flash vs GPT-5.6 Sol

vs

Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle

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.

Preise

Gemini 3.6 Flash GPT-5.6 Sol Δ
Input / 1M Token $1.5 $5 0.3×
Output / 1M Token $7.5 $30 0.25×
Cache-Read / 1M Token $0.15 $0.5 0.3×
Cache-Schreiben keine separate Gebühr

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)

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

Fähigkeiten

Gemini 3.6 Flash GPT-5.6 Sol
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle immer aktiv konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit + explizit implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer nicht veröffentlicht 5–10m, up to 1h
Minimales gecachtes Präfix 4096 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

Gemini 3.6 Flash GPT-5.6 Sol
Input-Modalitäten Text Bild Audio Video Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-07-09
Wissensgrenze 2026-03 2026-02
Kontextfenster 1M 1.1M
Maximaler Output 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 sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. 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. PRÜFEN 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 Denken) 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 Denken) Latenz 2.3 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.

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. PRÜFEN 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 Denken) 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 Denken) Latenz 5.2 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

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. PRÜFEN 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 Denken) 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 Denken) Latenz 3.2 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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. PRÜFEN 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 Denken) 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 Denken) Latenz 7.7 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-3.6-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 holen →

FAQ

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

Gemini 3.6 Flash ist günstiger bei input / 1m token ($1.5 vs. $5, 3.3× 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 3.6 Flash gegen GPT-5.6 Sol 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 3.6 Flash und GPT-5.6 Sol 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.

Verwandte Vergleiche

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