Nuevo Regístrate gratis, 10 llamadas de regalo. Hasta 1 $, sin tarjeta.

Claude Sonnet 5.5 vs Gemini 3.7 Flash

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos modelos facturan por millón de tokens y tienen una diferencia mínima en contexto (1000000 para claude-sonnet-5-5 frente a 1048576 para gemini-3.7-flash), por lo que la verdadera diferencia radica en el precio y las entradas: las tarifas de Anthropic de $2 de entrada, $10 de salida y $0.2 por lectura de caché son aproximadamente 2.7x las de Google de $0.75, $3.75 y $0.075 en todos los conceptos. Elija claude-sonnet-5-5 cuando necesite hasta 128000 tokens de salida en una respuesta, el doble del límite de 65536 de gemini-3.7-flash. Elija gemini-3.7-flash por la tabla de precios más barata y para entradas de audio o video, que el modelo de Anthropic de solo texto e imagen no puede aceptar.

Benchmarks

Claude Sonnet 5.5: el proveedor no ha publicado resultados de benchmarks.

Sobre la mediaNinguno mejorGemini 3.7 Flash17 / 243 / 24
Claude Sonnet 5.5 Gemini 3.7 Flash otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
N/A
65.3%
BioMysteryBench hard
N/A
43.5%
OSWorld 2.0
N/A
47.9%
Finance Agent v2
N/A
59%
Harvey Lab-AA
N/A
90.7%
HLE-Verified
N/A
53.6%
AutomationBench (v1.0.6)
N/A
52.3%
LVBench
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 85.4%

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

Precios

Claude Sonnet 5.5 Gemini 3.7 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $2 $0.75 2.7×
Salida / 1M tokens $10 $3.75 2.7×
Lectura de caché / 1M tokens $0.2 $0.075 2.7×
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 76 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)

Capacidades

Claude Sonnet 5.5 Gemini 3.7 Flash
Uso de herramientas sí sí
Control de pensamiento siempre activo sí - el proveedor no publica el control
Salida estructurada sí sí
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 Sonnet 5.5 Gemini 3.7 Flash
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen audio vídeo
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-09-28 2026-08-13
Límite de conocimiento 2026-06 2026-03
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 128K 66K
Parámetro de pensamiento thinking.type -
Valores aceptados
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
-
Predeterminado adaptive, effort high -

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 Sonnet 5.5 · Gemini 3.7 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 Sonnet 5.5 superado · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.

salida 205 tok latencia 3.6 s

Gemini 3.7 Flash superado · 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.

salida 878 tok (+799 pensamiento) latencia 6.9 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 Sonnet 5.5 superado · 8/8 cases

**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]

salida 444 tok latencia 6.7 s

Gemini 3.7 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 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.

salida 1050 tok (+827 pensamiento) latencia 6.4 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 Sonnet 5.5 superado · 5/5 fields, guidance null

Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.

salida 300 tok latencia 3.5 s

Gemini 3.7 Flash superado · 5/5 fields, guidance "withheld"

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

salida 918 tok (+858 pensamiento) latencia 6.2 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 Sonnet 5.5 superado · 122 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.

salida 266 tok latencia 3.8 s

Gemini 3.7 Flash superado · 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.

salida 2858 tok (+2718 pensamiento) latencia 14.1 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-sonnet-5-5",
    # model="gemini-3.7-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 Sonnet 5.5 o Gemini 3.7 Flash?

Gemini 3.7 Flash es más barato en entrada / 1m tokens ($0.75 vs $2, con una diferencia de 2.7×). 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 Sonnet 5.5 frente a Gemini 3.7 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 Sonnet 5.5 y Gemini 3.7 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