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Claude Opus 5 vs Gemini 3.6 Flash

vs

Lequel choisir, et quand

Prenez claude-opus-5 quand il vous faut une réflexion et un raisonnement explicites que vous pouvez aussi désactiver, ou de longues générations en une passe jusqu'à 128,000 tokens de sortie ; il coûte environ 3.3x plus que gemini-3.6-flash en entrée ($5 contre $1.5) comme en sortie ($25 contre $7.5), et 3.3x plus en lecture de cache ($0.5 contre $0.15). Prenez gemini-3.6-flash pour du texte et de l'image à gros volume et moindre coût, ou quand l'entrée est vidéo ou audio, ce qu'Opus 5 n'accepte pas ; l'entrée audio est facturée à part à $5 par million de tokens. Le contexte est à égalité, 1000000 contre 1048576 tokens.

Benchmarks

En têteAu-dessus de la moyenneNon dépasséClaude Opus 51138 / 468 / 46Gemini 3.6 Flash26 / 181 / 18

13 mesurés sur les deux.

Claude Opus 5 Gemini 3.6 Flash autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
68.8%
48.6%
BioMysteryBench hard
49.4%
41.2%
OSWorld 2.0
aucun autre modèle n'a fait mieux 70.6%
33.8%
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Finance Agent v2
58.6%
N/A
Harvey Lab-AA
N/A
85.1%
HLE-Verified
54.4%
51.2%
AutomationBench
26.9%
17%
LVBench
75.4%
84.2%

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarifs

Claude Opus 5 Gemini 3.6 Flash Δ
Entrée / 1M de tokens $5 $1.5 3.3×
Sortie / 1M de tokens $25 $7.5 3.3×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.5 $0.15 3.3×
Écriture de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.

Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 76 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Capacités

Claude Opus 5 Gemini 3.6 Flash
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable toujours activé
Sortie structurée oui oui
Mise en cache des prompts explicite (vous indiquez le préfixe) implicite + explicite
Durée de vie du cache 5m default, 1h option non publié
Préfixe minimal mis en cache 1024 tokens 4096 tokens

Spécifications

Claude Opus 5 Gemini 3.6 Flash
Modalités d'entrée texte image texte image audio vidéo
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-07-24 2026-07-21
Coupure des connaissances 2026-05 2026-03
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 128K 66K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • output_config.effort
thinkingLevel
Valeurs acceptées
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
Valeur par défaut

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
medium

Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : Claude Opus 5 · Gemini 3.6 Flash

Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. CRITÈRE exactement 3 phrases

Claude Opus 5 réussi · 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.

sortie 529 tok latence 9.0 s

Gemini 3.6 Flash réussi · 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.

sortie 893 tok (+816 réflexion) latence 4.7 s

Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.

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. CRITÈRE le correctif passe les tests

Claude Opus 5 réussi · 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`. […]

sortie 1094 tok latence 16.1 s

Gemini 3.6 Flash réussi · 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`). […]

sortie 2034 tok (+1768 réflexion) latence 10.0 s

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

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. CRITÈRE JSON valide, schéma exact

Claude Opus 5 réussi · 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.

sortie 539 tok latence 7.6 s

Gemini 3.6 Flash réussi · 5/5 fields, guidance "withheld"

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

sortie 2843 tok (+2783 réflexion) latence 13.1 s

Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.

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. CRITÈRE 120 mots, 0 mot interdit

Claude Opus 5 réussi · 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.

sortie 1593 tok latence 19.1 s

Gemini 3.6 Flash manqué · 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 […]

sortie 4092 tok (+3929 réflexion) latence 16.3 s

Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.

Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne

Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.

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-3.6-flash",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Claude Opus 5 ou Gemini 3.6 Flash ?

Gemini 3.6 Flash est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($1.5 contre $5, soit un écart de 3.3×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.

Puis-je faire un test A/B entre Claude Opus 5 et Gemini 3.6 Flash sans deux intégrations ?

Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.

Claude Opus 5 et Gemini 3.6 Flash prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?

Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.

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