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Claude Opus 5 vs Gemini 3.8 Flash

vs

Cuál usar y cuándo

claude-opus-5 cuesta aproximadamente 6.7x más que gemini-3.8-flash en entrada, salida y lecturas de caché ($5/$25/$0.5 por millón frente a $0.75/$3.75/$0.075), e incluye una capacidad de pensamiento que se puede desactivar además de una salida máxima de 128000 tokens. gemini-3.8-flash acepta audio y video junto con texto e imágenes, tiene un contexto ligeramente mayor de 1048576 tokens, y limita la salida a 65536 tokens. Elige claude-opus-5 para trabajo de texto e imagen que requiera respuestas únicas largas o control explícito del razonamiento; elige gemini-3.8-flash para llamadas de alto volumen más baratas o cualquier entrada multimodal más allá de las imágenes.

Benchmarks

GanaSobre la mediaNinguno mejorClaude Opus 5836 / 4310 / 43Gemini 3.8 Flash912 / 175 / 17

17 medidos en ambos.

Claude Opus 5 Gemini 3.8 Flash otros modelos medidos media de los modelos comparados ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
68.8%
73.7%
BioMysteryBench hard
49.4%
ningún otro modelo puntuó más alto 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
ningún otro modelo puntuó más alto 75.4%
59%
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
52.1%
Finance Agent v2
58.6%
ningún otro modelo puntuó más alto 61.4%
Legal Agent Benchmark
6.7%
10%
GPQA Diamond
93.4%
95.3%
BrowseComp
90.8%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
83.7%
ningún otro modelo puntuó más alto 86.2%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

Claude Opus 5 Gemini 3.8 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $5 $0.75 6.7×
Salida / 1M tokens $25 $3.75 6.7×
Lectura de caché / 1M tokens $0.5 $0.075 6.7×
Escritura en caché 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.

Dónde se sitúan - precio de entrada por 1M de tokens en todos los 71 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)

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

Capacidades

Claude Opus 5 Gemini 3.8 Flash
Uso de herramientas
Control de pensamiento configurable sí - el proveedor no publica el control
Salida estructurada
Caché de prompt explícito (marcas el prefijo) implícito + explícito
Tiempo de vida de la caché 5m default, 1h option no publicado
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens 4096 tokens

Especificaciones

Claude Opus 5 Gemini 3.8 Flash
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen audio vídeo
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-07-24 2026-09-02
Límite de conocimiento 2026-05 2026-03
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 128K 66K
Parámetro de pensamiento
  • thinking.type
  • output_config.effort
-
Valores aceptados
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Predeterminado

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
-

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Claude Opus 5 · Gemini 3.8 Flash

Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBAR exactamente 3 frases

Claude Opus 5 superado · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

salida 529 tok latencia 9.0 s

Gemini 3.8 Flash superado · 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.

salida 705 tok (+624 pensamiento) latencia 6.4 s

Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

Claude Opus 5 superado · 8/8 cases

## Fixed version ```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 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

salida 1094 tok latencia 16.1 s

Gemini 3.8 Flash superado · 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.

salida 1393 tok (+1149 pensamiento) latencia 10.1 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.

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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

Claude Opus 5 superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

salida 539 tok latencia 7.6 s

Gemini 3.8 Flash superado · 5/5 fields, guidance null

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

salida 3989 tok (+3932 pensamiento) latencia 30.4 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.

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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Claude Opus 5 superado · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

salida 1593 tok latencia 19.1 s

Gemini 3.8 Flash superado · 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.

salida 3833 tok (+3688 pensamiento) latencia 21.8 s

Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.

Cambia entre ellos con una línea

Ambos IDs están en cada pestaña a continuación - el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    # model="gemini-3.8-flash",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Claude Opus 5 o Gemini 3.8 Flash?

Gemini 3.8 Flash es más barato en entrada / 1m tokens ($0.75 vs $5, con una diferencia de 6.7×). Otras filas pueden indicar lo contrario - la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Opus 5 frente a Gemini 3.8 Flash sin dos integraciones?

Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API - el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.

¿Admiten Claude Opus 5 y Gemini 3.8 Flash caché de prompts?

Sí - ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.

Comparaciones relacionadas

De nuestros estudios medidos