Gemini 3.8 Flash vs GPT-6 Sol

vs

Welches Modell wofür

Beide decken mit Chat, Vision, Code, Tools und Reasoning ungefähr dasselbe Kontextfenster ab (1048576 für gemini-3.8-flash, 1050000 für gpt-6-sol), daher sind Preis und I/O-Struktur die Unterscheidungsmerkmale: gpt-6-sol kostet bei Input ($2 vs $0.75), Output ($10 vs $3.75) und Cache-Reads ($0.2 vs $0.075) etwa 2.7x mehr. Wählen Sie gemini-3.8-flash für günstigere, hochvolumige Workloads oder wenn Sie Audio- und Video-Inputs benötigen, die gpt-6-sol nicht akzeptiert. Wählen Sie gpt-6-sol, wenn Sie eine einzelne Antwort mit bis zu 128000 Token anstelle von 65536 wünschen oder die Option benötigen, Thinking zu deaktivieren.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserGemini 3.8 Flash12 / 175 / 17GPT-6 Solnur 4 vergleichbar
Gemini 3.8 Flash GPT-6 Sol weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
73.7%
68.8%
BioMysteryBench hard
kein anderes Modell war besser 56.5%
N/A
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
59%
N/A
HealthBench Professional
52.1%
N/A
Finance Agent v2
kein anderes Modell war besser 61.4%
N/A
Legal Agent Benchmark
10%
N/A
GPQA Diamond
95.3%
N/A
Agents' Last Exam
N/A
56.4%
CharXiv (RQ) no tools
kein anderes Modell war besser 86.2%
N/A

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

Preise

Gemini 3.8 Flash GPT-6 Sol Δ
Eingabe / 1M Tokens $0.75 $2 0.38×
Ausgabe / 1M Tokens $3.75 $10 0.38×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.075 $0.2 0.37×
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)

Gemini 3.8 Flash · $0.75 GPT-6 Sol · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

Gemini 3.8 Flash GPT-6 Sol
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 3.8 Flash GPT-6 Sol
Eingabemodalitäten Text Bild Audio Video Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-09-02 2026-09-22
Knowledge-Cutoff 2026-03 2026-04
Kontextfenster 1M 1.1M
Maximale Ausgabe 66K 128K
Thinking-Parameter - reasoning.effort
Zulässige Werte -
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
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 3.8 Flash · GPT-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 3.8 Flash bestanden · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.

Ausgabe 705 tok (+624 Thinking) Latenz 6.4 s

GPT-6 Sol bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

Ausgabe 188 tok (+111 Thinking) Latenz 5.0 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 3.8 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.

Ausgabe 1393 tok (+1149 Thinking) Latenz 10.1 s

GPT-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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

Ausgabe 206 tok (+59 Thinking) Latenz 5.9 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.

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 3.8 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```

Ausgabe 3989 tok (+3932 Thinking) Latenz 30.4 s

GPT-6 Sol bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 227 tok (+185 Thinking) Latenz 5.2 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 3.8 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.

Ausgabe 3833 tok (+3688 Thinking) Latenz 21.8 s

GPT-6 Sol bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

Ausgabe 586 tok (+443 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-3.8-flash",
    # model="gpt-6-sol",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: Gemini 3.8 Flash oder GPT-6 Sol?

Gemini 3.8 Flash ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.75 vs. $2, Faktor 2.7). 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 3.8 Flash gegen GPT-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 3.8 Flash und GPT-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