Gemini 3.7 Flash vs GPT-6 Luna
Welches Modell wofür
Wählen Sie gemini-3.7-flash, wenn Ihre Inputs Audio oder Video enthalten, da es beides neben Text und Bildern akzeptiert und Audio-Input mit $0.75 pro Million Token berechnet; gpt-6-luna unterstützt nur Text und Bild. Andernfalls ist gpt-6-luna der günstigere Standard mit $0.1 für Input und $0.5 für Output pro Million gegenüber $0.75 und $3.75, bei beiden ungefähr 7.5x weniger, mit 128000 maximalen Output-Token im Vergleich zu 65536 und der Option, Thinking zu deaktivieren. Die Kontextfenster sind mit 1048576 gegenüber 1050000 Token effektiv gleichauf, und beide decken Chat, Vision, Code, Tools und Reasoning ab.
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| Gemini 3.7 Flash | GPT-6 Luna | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $0.75 | $0.1 | 7.5× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $3.75 | $0.5 | 7.5× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.075 | $0.01 | 7.5× |
| Cache-Schreiben | - | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) | - |
Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.
Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 83 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| Gemini 3.7 Flash | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht | konfigurierbar |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | implizit + explizit | implizit + explizit |
| Cache-Lebensdauer | nicht veröffentlicht | at least 30m by default, 12h option on the Responses API |
| Mindestlänge des gecachten Präfixes | 4,096 Tokens | 1,024 Tokens |
Spezifikationen
| Gemini 3.7 Flash | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild Audio Video | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-08-13 | 2026-09-22 |
| Knowledge-Cutoff | 2026-03 | 2026-05 |
| Kontextfenster | 1M | 1.1M |
| Maximale Ausgabe | 66K | 128K |
| Thinking-Parameter | - | reasoning.effort |
| Zulässige Werte | - | reasoning.effort
|
| Standardwert | - | 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 3.7 Flash · GPT-6 Luna
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
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 Thinking) Latenz 6.9 s
GPT-6 Luna bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.
Ausgabe 117 tok (+48 Thinking) Latenz 3.4 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.
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 Thinking) Latenz 6.4 s
GPT-6 Luna 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 code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.
Ausgabe 514 tok (+356 Thinking) Latenz 6.9 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.
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 Thinking) Latenz 6.2 s
GPT-6 Luna bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
Ausgabe 161 tok (+119 Thinking) Latenz 21.7 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
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 Thinking) Latenz 14.1 s
GPT-6 Luna bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.
Ausgabe 959 tok (+813 Thinking) Latenz 14.6 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-3.7-flash",
# model="gpt-6-luna", # 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: "gemini-3.7-flash",
// model: "gpt-6-luna", // 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": "gemini-3.7-flash",
# "model": "gpt-6-luna", # 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: "gemini-3.7-flash",
// Model: "gpt-6-luna", // 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("gemini-3.7-flash")
// .model("gpt-6-luna") // 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: Gemini 3.7 Flash oder GPT-6 Luna?
GPT-6 Luna ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.1 vs. $0.75, Faktor 7.5). 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 3.7 Flash gegen GPT-6 Luna 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 3.7 Flash und GPT-6 Luna 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.