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Claude Opus 5 vs Gemini 3.8 Flash

vs

Lequel, quand

claude-opus-5 coûte environ 6.7x plus cher que gemini-3.8-flash en entrée, en sortie et en lectures en cache ($5/$25/$0.5 par million contre $0.75/$3.75/$0.075), et il intègre une capacité de raisonnement qui peut être désactivée ainsi qu'une sortie maximale de 128000 jetons. gemini-3.8-flash accepte l'audio et la vidéo en plus du texte et des images, possède un contexte légèrement plus grand de 1048576 jetons, et plafonne la sortie à 65536 jetons. Choisissez claude-opus-5 pour les tâches sur texte et image qui nécessitent des réponses uniques longues ou un contrôle explicite du raisonnement ; choisissez gemini-3.8-flash pour des appels à haut volume moins chers ou toute entrée multimodale au-delà des images.

Benchmarks

En têteAu-dessus de la moyenneAucun meilleurClaude Opus 5836 / 4310 / 43Gemini 3.8 Flash912 / 175 / 17

17 mesurés sur les deux.

Claude Opus 5 Gemini 3.8 Flash autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
68.8%
73.7%
BioMysteryBench hard
49.4%
aucun autre modèle n'a fait mieux 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
aucun autre modèle n'a fait mieux 75.4%
59%
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
52.1%
Finance Agent v2
58.6%
aucun autre modèle n'a fait mieux 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%
aucun autre modèle n'a fait mieux 86.2%

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

Tarification

Claude Opus 5 Gemini 3.8 Flash Δ
Entrée / 1M tokens $5 $0.75 6.7×
Sortie / 1M tokens $25 $3.75 6.7×
Lecture en cache / 1M tokens $0.5 $0.075 6.7×
Écriture cache 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent - prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 71 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

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

Capacités

Claude Opus 5 Gemini 3.8 Flash
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable oui - réglage du fournisseur non publié
Sortie structurée oui oui
Mise en cache du prompt explicite (vous indiquez le préfixe) implicite + explicite
Durée de vie du cache 5m default, 1h option non publié
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons 4096 jetons

Spécifications

Claude Opus 5 Gemini 3.8 Flash
Modalités d'entrée texte image texte image audio vidéo
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-07-24 2026-09-02
Limite de connaissances 2026-05 2026-03
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 128K 66K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • output_config.effort
-
Valeurs acceptées
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Par défaut

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
-

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : Claude Opus 5 · Gemini 3.8 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. VÉRIFIER 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 3.8 Flash réussi · 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.

sortie 705 tok (+624 réflexion) latence 6.4 s

Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.

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. VÉRIFIER 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 3.8 Flash réussi · 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.

sortie 1393 tok (+1149 réflexion) latence 10.1 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER 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 3.8 Flash réussi · 5/5 fields, guidance null

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

sortie 3989 tok (+3932 réflexion) latence 30.4 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la 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. VÉRIFIER 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 3.8 Flash réussi · 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.

sortie 3833 tok (+3688 réflexion) latence 21.8 s

Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous - la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure 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-3.8-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 3.8 Flash ?

Gemini 3.8 Flash est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.75 contre $5, avec un écart de 6.7×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse - le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.

Puis-je faire un test A/B de Claude Opus 5 par rapport à Gemini 3.8 Flash sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API - le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Est-ce que Claude Opus 5 et Gemini 3.8 Flash prennent en charge le prompt caching ?

Oui - les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées