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Claude Sonnet 5.5 vs Gemini 3.8 Flash

vs

Lequel, quand

claude-sonnet-5-5 coûte environ 2.7x plus cher par token que gemini-3.8-flash en entrée, en sortie et en lecture de cache ($2/$10/$0.2 par million contre $0.75/$3.75/$0.075). Choisissez-le lorsque vous avez besoin de longues réponses uniques, jusqu'à 128,000 tokens en sortie contre 65,536, à partir d'entrées texte et image. Choisissez gemini-3.8-flash pour un travail à haut volume moins cher, un contexte marginalement plus grand (1048576 contre 1000000 de tokens), et les entrées audio ou vidéo, que claude-sonnet-5-5 n'accepte pas.

Benchmarks

Claude Sonnet 5.5 : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.

Au-dessus de la moyenneAucun meilleurGemini 3.8 Flash12 / 175 / 17
Claude Sonnet 5.5 Gemini 3.8 Flash autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
N/A
73.7%
BioMysteryBench hard
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
N/A
59%
HealthBench Professional
N/A
52.1%
Finance Agent v2
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 61.4%
Legal Agent Benchmark
N/A
10%
GPQA Diamond
N/A
95.3%
CharXiv (RQ) no tools
N/A
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 Sonnet 5.5 Gemini 3.8 Flash Δ
Entrée / 1M tokens $2 $0.75 2.7×
Sortie / 1M tokens $10 $3.75 2.7×
Lecture en cache / 1M tokens $0.2 $0.075 2.7×
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 76 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Capacités

Claude Sonnet 5.5 Gemini 3.8 Flash
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé 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 Sonnet 5.5 Gemini 3.8 Flash
Modalités d'entrée texte image texte image audio vidéo
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-09-28 2026-09-02
Limite de connaissances 2026-06 2026-03
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 128K 66K
Paramètre de réflexion thinking.type -
Valeurs acceptées
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
-
Par défaut adaptive, effort high -

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 Sonnet 5.5 · 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 Sonnet 5.5 réussi · 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.

sortie 205 tok latence 3.6 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 Sonnet 5.5 réussi · 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. […]

sortie 444 tok latence 6.7 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 Sonnet 5.5 réussi · 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.

sortie 300 tok latence 3.5 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 Sonnet 5.5 réussi · 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.

sortie 266 tok latence 3.8 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-sonnet-5-5",
    # 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 Sonnet 5.5 ou Gemini 3.8 Flash ?

Gemini 3.8 Flash est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.75 contre $2, avec un écart de 2.7×). 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 Sonnet 5.5 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 Sonnet 5.5 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